<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[jsjason1的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; jsjason1]]></copyright><item><title><![CDATA[Tensorrt Docker安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/115690843</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/115690843</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Wed, 14 Apr 2021 14:40:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装NVIDIA-CONTAINER
$ cat nvidia-container-runtime-script.sh
sudo curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | \
  sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
sudo curl -s -L https://nvidia.github.io/nvi]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[搭建Zerotier内网穿透网络及彻底删除zerotier方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/108844943</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/108844943</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Mon, 28 Sep 2020 10:58:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[搭建Zerotier内网穿透网络
1.注册zerotier账号并登录https://my.zerotier.com/
2.访问https://my.zerotier.com/network
点击Create a Network，之后再Your Networks列表下会出现新建的Network

3.点击新建的Network，填写基本信息，并设置为访问权限为private

4.根据需要设置Network的IP分配规则
以下为可能发生冲突的情况：
（1）若设备连接多个Network，Network分配规则相同]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[树莓派 Ubuntu 18.04 启动2.4Ghz或5Ghz热点及部分5G信道启动失败解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/108844669</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/108844669</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Mon, 28 Sep 2020 10:38:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[配置热点
1.建立wifi热点
建立 2.4GHz热点
sudo nmcli c add type wifi ifname &lt;wifi-device&gt; con-name &lt;connection-name&gt; autoconnect no ssid &lt;hotspot-ssid&gt;   新建热点
sudo nmcli connection modify &lt;connection-name&gt; 802-11-wireless.mode ap 802-11-wireless.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ssh localhost without a passphrase(ubuntu)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/89304287</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/89304287</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Sun, 14 Apr 2019 23:37:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. ssh-keygen -t rsa
Press enter for each line 
2. cat ~/.ssh/id_rsa.pub &gt;&gt; ~/.ssh/authorized_keys
3. chmod og-wx ~/.ssh/authorized_keys 


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[对于Fast R-CNN 难分样本挖掘(hard negative mining)的理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88721462</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88721462</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Thu, 21 Mar 2019 17:49:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[在训练分类器的时候，对不同的类别，都需要一定的正样本，这个正样本的数据集来源就是，生成的proposals与某个标注数据的ground true重叠区域(IoU)大于某个阈值，这个proposal才会被作为这个类别的正样本。
在Fast R-CNN中，proposals是由Selective Search算法给出的，这些proposals里包含有“背景”，和“其他物体”，值得注意的是，这个“其他物...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu18.04 安装CUDA10.0]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88087414</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88087414</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Sun, 03 Mar 2019 13:42:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[NVIDIA驱动在上一篇以及安装完了，这里开始安装CUDA10.0
从NVIDIA网站上下载系统版本所对应的runfile(local)文件
chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run 
sudo sh sh ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

然后第一个问你是否安装NVIDIA驱动，填n
后面了填y，安装目录默认回车
Do yo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu18.04 安装NVIDIA驱动 FOR CUDA]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88086904</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88086904</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Sun, 03 Mar 2019 12:49:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[本篇为安装CUDA作准备
1.删除原有NVIDIA驱动
sudo apt-get remove –purge nvidia*

2.在BIOS的security选项中禁用secure boot
3.禁用nouveau
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在最后一行添加
blacklist nouveau

执行
sudo update-initra...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[(一）Machine Learning 随手记 -BP算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88082939</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88082939</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Sat, 02 Mar 2019 22:57:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[BP算法很早就接触过了，但因为赶时间，许多细节没有去思考，一知半解。
以下仅个人观点，不保证准确：
bp算法可以这样理解，反向传播算法是针对神经网络上的梯度下降函数。
给定数据，在求多项式项式的系数时，为了寻找到合适的系数使多项式函数的预测值能与真实值最小，我们可采取
1.对这个多项式求导数等于0时，求解得到系数
2.通过梯度下降的方法，找到能使误差函数的值减小的方向，并调整系数，得到新的系数，然...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据库高效批量更新]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88056811</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88056811</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Fri, 01 Mar 2019 14:00:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据库有个表存放着图片文件的相关信息，因为数据量比较大。由于管理不善，其中有重复的文件。因此需要查找重复的文件，并将其标志位置1
如果有大量数据需要更新到数据，如果一条一条update，效率不高。
一开始就是使用了这种方式，但是在处理60万条数据时，要花10分钟左右才能把表更新完。
对这种速度不是很慢，因此查阅了许多相关资料。
其中一种方法就是，先通过批量插入一个临时表，然后通过一条sql语句更新...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[检查媒体文件有效性方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88056392</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/88056392</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Fri, 01 Mar 2019 13:47:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[媒体文件是否有效，可以通过获取该媒体文件的媒体属性来判断。
以python语言为例
检查图片是否损坏
使用了cv2和numpy两个模块，获取它的尺寸及通道数，捕获异常，判断损坏
 flag=0#标志位 1代表损坏
 file='文件路径'
 try:#使用cv2.imread(file)路径不能包含中文路径，因此使用下面这种方法
     img = cv2.imdecode(np.fromfil...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[faster R-CNN实践 caffe+windows]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/86665624</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/86665624</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Thu, 14 Feb 2019 20:05:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
从这个网站下载faster r-cnn项目，解压缩
因为windows不能直接编译lib文件夹，所以拿别人编译好的
https://github.com/MrGF/py-faster-rcnn-windows
然后替换lib文件夹
修改setupcuda.py,改为CUDA所在文件夹，记得双斜杠

因为用的是...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu 修改firefox浏览器同步服务为国内]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/87292940</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/87292940</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Thu, 14 Feb 2019 19:31:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[默认安装好Ubuntu自带firefox
1.从国内firefox下载最新版并解压
tar -xjvf Firefox-latest-x86_64.tar.bz2

2.修改自带firefox位置
sudo mv /usr/lib/firefox /usr/lib/firefox_ubuntu

3.移动解压的firefox到/usr/lib
sudo mv firefox /usr/lib/fi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[vs2015 py3.5下安装CUDA10.0、cuDNN、caffe]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/86662965</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jsjason1/article/details/86662965</guid><author>jsjason1</author><pubDate>Sun, 27 Jan 2019 10:33:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[要在VS下使用CUDA，必须先安装好vs，再安装CUDA，不然
C:\ProgramFiles(x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations目录下会没有CUDA 10.0.props，也就不能对CUDA进行编译了，同时VS下也不能新建CUDA的文件。
安装VS时，要勾选c++，其他的看需要

CUDA和cuDNN的安装方法可参考：...]]></description><category></category></item></channel></rss>