<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[jzrita的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; jzrita]]></copyright><item><title><![CDATA[【原创】pycharm中 plt.imshow不显示图像]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/104188992</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/104188992</guid><author>jzrita</author><pubDate>Wed, 05 Feb 2020 21:46:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：

在服务器上打开pycharm，importmatplotlib.pyplot as plt成功。但是在code中调用plt.imshow时代码报错“QXcbConnection: Failed to initialize XRandr”。



解决过程：

尝试了方法一：

在importmatplotlib.pyplot as plt前加命令“ import matplotl...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[转知乎] 2018计算机图形学研究报告]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/88763152</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/88763152</guid><author>jzrita</author><pubDate>Sat, 23 Mar 2019 16:21:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42717450

报告内容速览



概述篇：计算机图形学概念 / 发展历史 / 中国计算机图形学发展/ 著名公司
	技术篇：计算机图形学总体框架 / 研究内容/ 相关技术算法
	人才篇：领军人物 / 中坚力量/ 青年学者
	会议篇：在各地举办的会议
	应用篇：计算机图形学在各个领域的应用
	趋势篇：计算机图形学的发展趋势...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[转知乎]数据可视化：你想知道的经典图表全在这]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/87919223</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/87919223</guid><author>jzrita</author><pubDate>Mon, 25 Feb 2019 16:23:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据可视化：你想知道的经典图表全在这

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24168144

本文是《如何快速成为数据分析师》的第四篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉数据可视化，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。

Excel的课程告一段落，今天开始第二周的内容，数据可视化阶段。

数据可视化是一个热门的概念，是分析师手...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【转】关于caffe 卷积层中group参数的应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/85225264</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/85225264</guid><author>jzrita</author><pubDate>Sun, 23 Dec 2018 19:17:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/liyuan123zhouhui/article/details/70858472

caffe Convolution层的convolution_param参数字典中有一个group参数，其意思是将对应的输入通道与输出通道数进行分组，比如输入数据大小为
90x100x100x32 90是数据批大小 100x100是图像数据shape，32是通...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【转】ReLU上的花样]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/85112253</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/85112253</guid><author>jzrita</author><pubDate>Thu, 20 Dec 2018 09:55:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/xinzhangyanxiang/article/details/51419768

 

ReLU上的花样
CNN出现以来，感觉在各个地方，即便是非常小的地方都有点可以挖掘。比如ReLU。

ReLU的有效性体现在两个方面：

克服梯度消失的问题
加快训练速度
而这两个方面是相辅相成的，因为克服了梯度消失问题，所以训练才会快。

ReLU的起...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【转】迁移学习技巧以及如何更好的finetune 模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/81318471</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/81318471</guid><author>jzrita</author><pubDate>Tue, 31 Jul 2018 18:41:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/u014381600/article/details/71511794

最近在finetune model的时候遇到了点问题，开贴记录一下。也算填自己踩过的坑。 
文章参考翻译自cs231n 
其实我们常用的直接finetune pre-trained model就属于迁移学习（Transfer Learning）的一种。因为我们很少在训练一...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu14.04安装tensorflow+cuda8.0+cudnn5.1教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/81177543</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/81177543</guid><author>jzrita</author><pubDate>Tue, 24 Jul 2018 03:34:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[记住在ubuntu14.04+cuda8.0+cudnn5.1的组合下，只能安装ensorflow1.0的版本。

pip uninstall tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu==1.0

保证他强行安装1.0版本。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【原创】如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80719297</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80719297</guid><author>jzrita</author><pubDate>Sun, 17 Jun 2018 16:31:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[今早kill掉服务器里两个python进程，结果发现GPU的显存并没有被释放。在网上查了各种方法，最后搞定。这是进程被kill掉后显存依旧被占的情景：莫慌~试试以下几步：1 重新开一个shell，然后输入： ps aux|grep user_name|grep python。所有该用户下的python程序就会显示出来（很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到）；2 然后再一个个用kil...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[转]为什么说未来的深度学习是小、轻、快]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80716050</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80716050</guid><author>jzrita</author><pubDate>Sat, 16 Jun 2018 23:40:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[转自新智元https://mp.weixin.qq.com/s/iWrROs_IH9J67idOahBsGgWhy the Future of Machine Learning is Tiny当Azeem邀请我到CogX做演讲时，他希望我能把核心集中于引导用户思考的某一个点上。前几年，我的首要任务是让人们相信，深度学习是一场真正的革命，而不仅仅是一时的风尚，目前已经有足够多的例子可以证明这个观点。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【转】ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80357312</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80357312</guid><author>jzrita</author><pubDate>Thu, 17 May 2018 21:38:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[ReLULReLUPReLUCReLUELUSELUReLU tensorflow中：tf.nn.relu(features, name=None)LReLU(Leaky-ReLU)  其中aiai是固定的。ii表示不同的通道对应不同的aiai. tensorflow中：tf.nn.leaky_relu(features, alpha=0.2, name=None)PReLU 其中aiai是可以学...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CNN中千奇百怪的卷积方式大汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80056645</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80056645</guid><author>jzrita</author><pubDate>Mon, 23 Apr 2018 21:22:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[2017.9.19 更新：补充了两个新的卷积工作：Deformable Convolution以及Squeeze_excitation Convolution，实现的demo样例我后续会贴出来。推荐另一篇很好的总结：变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。这篇总结很专业，并且很好的回答了评论中的疑问：Depthwise Separable Convolution就是卷积加grou...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80056548</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80056548</guid><author>jzrita</author><pubDate>Mon, 23 Apr 2018 21:16:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。Professor ho千亿个神经元的一份子/愿天下无BUG 关注他1,098 人赞了该文章CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[对抗自编码器：Adversarial Autoencoders]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80054003</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80054003</guid><author>jzrita</author><pubDate>Mon, 23 Apr 2018 18:20:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[前一篇文章介绍了原始的GAN理论，包括后续提出的能够适用于更高分辨率的DCGAN在内，其模型本质都是训练一个生成器G，然后去不断欺骗一个也在实时更新的判别器D，虽然这个模型框架一定程度上非常好的解决了以往Generative Model需要非常多监督信息的弊端（例如Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional Net...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Adversarial Autoencoders学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80053854</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80053854</guid><author>jzrita</author><pubDate>Mon, 23 Apr 2018 17:48:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Tensorflow】tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80035350</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80035350</guid><author>jzrita</author><pubDate>Sun, 22 Apr 2018 00:33:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[tensorflow版本1.2.0，python2.7环境关于空洞卷积的理论可以查看以下链接，这里我们不详细讲理论：1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[学习Tensorflow很好的教学材料]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80012341</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/80012341</guid><author>jzrita</author><pubDate>Thu, 19 Apr 2018 22:51:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[网页（文字）：RNN LSTM的讲解  http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/视频：周莫烦的一系列教学视频： https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTTpcg以及他的网页：https://morvanzhou.github.io/ 持续更新中..........]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从零安装 Caffe (Ubuntu 14.04) Install Caffe in Ubuntu 14.04 from Scratch]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/79701470</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/79701470</guid><author>jzrita</author><pubDate>Mon, 26 Mar 2018 17:47:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[Coldmooon's BlogHOMEABOUTCONTACT从零安装 Caffe (Ubuntu 14.04)Install Caffe in Ubuntu 14.04 from ScratchPosted by Coldmooon on August 3, 2015一、前言本文记录了在新安装的 ubuntu 14.04 系统下安装 caffe 的过程。这里主要参考了两个链接： 1) http...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Padding，Kernel-size，stride关系公式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/79683400</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/79683400</guid><author>jzrita</author><pubDate>Sun, 25 Mar 2018 01:37:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[记录下公式，总忘记：像素宽度W，Padding size：P，Kernel size：K，Stride ： S，公式为Wn+1=(Wn+P∗2−K)/S+1]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习平台搭建笔记（我的TANTI-XP）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/79634185</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/79634185</guid><author>jzrita</author><pubDate>Wed, 21 Mar 2018 01:05:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习平台搭建安装顺序：(注意相关版本兼容问题参考官网) ubuntu14.04  ssh（Xshell 5， WinSCP，Xmanager）   Nvidia  CUDA8.0(cudnn5.1) (caffe, tensorflow, keras) 1.       python(anaconda)+ tensorflow + keras + pycharm2.    opencv + m...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[连接远程linux机器时无法使用matlab gui的解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/79634110</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jzrita/article/details/79634110</guid><author>jzrita</author><pubDate>Wed, 21 Mar 2018 00:52:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[我的解决方案因为我是通过X manager来操作的，所以在现在shell里右击对应要连接的服务器的“属性”之后进入SSH点亮（它默认是不允许的）“转发X11链接到”。然后就好了。网上解决方案 用ssh连接romate linux之后要打开matlab的界面.却得到warning: No display specified.的警告虽然每个linux都是可以打开matlab界面的.但是需要使用界面的程...]]></description><category></category></item></channel></rss>