caffe setup on ubuntu 15.04 with CPU and NO GPU and NO Python

本文详细介绍如何在Ubuntu系统上安装Caffe深度学习框架。包括安装必要的依赖库、配置环境、克隆Caffe源码仓库及编译安装等步骤。
部署运行你感兴趣的模型镜像


1. #General dependencies


sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

2. #install ATLAS
sudo apt-get install libatlas-base-dev

2. sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

3. sudo apt-get install git

4. git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

5. cp Makefile.config.example Makefile.config

6. for cold-brewed CPU-only Caffe uncomment the CPU_ONLY := 1 flag in Makefile.config

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

refer to: http://blog.youkuaiyun.com/md_learning/article/details/53185992

7. sudo make all
sudo make test

sudo make runtest


Ps. Ubuntu 14 or 16 may be better.

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HunyuanVideo-Foley是由腾讯混元2025年8月28日宣布开源端到端视频音效生成模型,用户只需输入视频和文字,就能为视频匹配电影级音效

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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