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最全的Linux教程，Linux从入门到精通

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linux从入门到精通(第2版)
Linux系统移植
Linux驱动开发入门与实战
LINUX 系统移植第2版
Linux开源网络全栈详解从DPDK到OpenFlow

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第一份《Linux从入门到精通》466页

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内容简介

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本书是获得了很多读者好评的Linux经典畅销书**《Linux从入门到精通》的第2版**。本书第1版出版后曾经多次印刷，并被51CTO读书频道评为“最受读者喜爱的原创IT技术图书奖”。本书第﹖版以最新的Ubuntu 12.04为版本，循序渐进地向读者介绍了Linux 的基础应用、系统管理、网络应用、娱乐和办公、程序开发、服务器配置、系统安全等。本书附带1张光盘，内容为本书配套多媒体教学视频。另外,本书还为读者提供了大量的Linux学习资料和Ubuntu安装镜像文件，供读者免费下载。

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本书适合广大Linux初中级用户、开源软件爱好者和大专院校的学生阅读，同时也非常适合准备从事Linux平台开发的各类人员。

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第97行的loss_c[pos] = 0前面加上一句loss_c = loss_c.view(num, -1)

ssd.py

把所有的num_classes的数量(第32、198行)都改为类别数+1

train.py

parser batch_size，learning-rate根据自己电脑情况修改(batchsize=16)；
basenet 预训练模型，start_iter迭代起始点，save_folder模型保存地址
搜索这里面的data[0]，全部替换为item()；
第84、85行注释掉；

# if args.dataset\_root == COCO\_ROOT: 
# parser.error('Must specify dataset if specifying dataset\_root')

第198行iteration % 5000 == 0，意味着每5000次保存一次模型，可改为200。后两行可改保存的模型名。

可以在第195行创建txt记录loss值：

with open('loss.txt', 'a') as f:
    f.write(str(loss.item()) + '\n')

165行的images, targets = next(batch_iterator)改成：

try:
    images, targets = next(batch_iterator)
except StopIteration:
    batch_iterator = iter(data_loader)
    images, targets = next(batch_iterator)