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RSS订阅原创 Docker在宿主机上运行时报错：illegal instruction(coredump)
问题复现：在本机上使用Dockerfile制作Docker image后，在ECS宿主机上运行，报错illegal instruction(coredump)原因分析：Google求助后，初步判断问题出在CPU架构上，怀疑宿主机CPU架构不支持avx问题解决：在宿主机上用Dockerfile制作镜像，发现可以成功运行！...
2020-02-04 09:46:22
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原创 论文阅读 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
该文发表于ICCV2019，二作是PointNet、PointNet++的作者Charles R. Qi。该文提出专门用于点云数据处理的卷积算法KPConv（Kernel Point Convolution），可用于点云分类和语义分割问题，在多个benchmark数据集上均能取得state of the art的效果，甚至在几个数据集上超过第二名7-8个百分点下载论文点这里KPConv: ...
2019-12-27 17:26:59
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原创 Docker学习笔记2: 镜像制作实践
镜像制作大体分为两种思路：1、docker commit2、docker build + Dockerfiledocker commitdocker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]OPTIONS:常用的为-a=作者，-m=描述信息--author , -a Author (e.g., “John Hannibal Smit...
2019-12-24 17:53:58
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原创 nvidia-docker学习笔记
docker一般都是使用基于CPU的应用，而如果是GPU的话，就需要安装特有的硬件环境，比如需要安装nvidiadriver。nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。因此在安装nvi...
2019-11-29 11:14:41
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原创 pyTorch学习2:搭建网络
利用pytorch搭建网络的核心在于继承类torch.nn.Module并重写__init__()和forward()函数，添加新层的方式有如下几种：直接添加self.conv1 = torch.nn.Conv2d(...)self.fc1 = torch.nn.Linear(...)add_module方法self.add_module("conv1", torch.nn.C...
2019-11-25 17:52:35
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原创 pyTorch学习1：环境配置
1、添加国内镜像参考：conda安装Pytorch下载过慢解决办法conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/m...
2019-11-22 16:48:16
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原创 Docker学习笔记
hello worlddocker run ubuntu:16.04 /bin/echo "hello world"docker run：运行一个容器ubuntu:16.04：指定运行对镜像/bin/echo "hello world"：在容器中执行的命令运行交互式容器docker run -i -t ubuntu:16.04 /bin/bash-i：允许你对容器内的标...
2019-11-21 14:29:48
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原创 PCL学习3：平面拟合
PCL平面拟合功能位于模块sample_consensus中：PCL sample_consensus该模块基于“随机抽样一致算法”（RANdom SAmple Consensus），不仅可以永远平面拟合，也可以拟合柱面、球面等，对RANSAC的简单解释：RANSAC可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结...
2019-08-07 13:11:30
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原创 PCL学习2：使用KDtree进行搜索
KDtree是点云匹配的常用方法，原理：KDTree 解释与实现KDtree简介PCL已经实现了该功能，官方文档：PCL KDtree类KdTreeFLANNclass pcl::KdTreeFLANN< PointT, Dist >KdTreeFLANN is a generic type of 3D spatial locator using kD-tree stru...
2019-08-07 12:07:20
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原创 PCL学习1:mac下PCL的安装与配置
PCLPCL官方文档PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说Open...
2019-07-28 16:16:59
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原创 TensorFlow学习3：TensorLayer的安装
TensorLayer官中文档TensorLayer 是为研究人员和工程师设计的一款基于Google TensorFlow开发的深度学习与强化学习库。 它提供高级别的（Higher-Level）深度学习API，这样不仅可以加快研究人员的实验速度，也能够减少工程师在实际开发当中的重复工作。 TensorLayer非常易于修改和扩展，这使它可以同时用于机器学习的研究与应用由于用TensorFl...
2019-05-17 16:46:14
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原创 Keras学习4：Callback
首先给出Keras官方文档对Callback的解释：Keras-Callback回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。通过传递回调函数列表到模型的.fit()中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。...
2019-05-17 16:23:44
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原创 Keras学习3：模型Model
首先给出官方解释：Keras官方文档-关于模型泛型模型算是本文档比较原创的词汇了，所以这里要说一下。在原本的Keras版本中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，跨层连接统统没有。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编...
2019-05-17 15:40:05
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原创 Keras学习2：使用自己的数据实现迁移学习微调VGG-16
Why Keras？由于TensorFlow更加注重底层设计，加载别人训练好的模型进行迁移学习非常麻烦，因此在这种场景下更多地使用Keras、TensorLayer等高层API基于Keras和VGG-16的迁移学习VGG-16是目前最常用的CNN之一，其网络结构不再赘述大多数图像分类问题的数据规模通常较小（训练样本量基本上在10k以下），使用随机初始化的CNN进行训练，往往效果不好。此时最...
2019-05-17 13:23:07
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原创 Keras学习1：实现简单的前馈神经网络和卷积神经网络
首先贴上莫烦老师的课程连接，有TF基础的同学很快就能上手：莫烦-KerasWhy Keras？如果说 Tensorflow 或者 Theano 神经网络方面的巨人. 那 Keras 就是站在巨人肩膀上的人. Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windo...
2019-05-17 11:37:57
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原创 TensorFlow学习2：使用自己的数据批量训练网络
使用自己的数据训练网络时，需要用到两个函数：tf.train.slice_input_producer、tf.train.batch和两个类tf.train.Coordinator和tf.QueueRunner。参考博客：tensorflow中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函数和tensorflow中协调器 tf.train.Co...
2019-04-13 14:26:19
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原创 TensorFlow学习1：尝试搭建CNN并实现MNIST数据库的训练
TensorFlow学习1终于有时间静下心来开始TF的系统学习，这里推荐莫烦老师的视频，简洁明了，有Python和ML基础的同学很快就能学会尝试CNN的搭建和数据的分批次训练下面直接copy我的渣渣代码：1 layers.pyimport tensorflow as tf# 定义全连接层def fc_layer(inputs, in_size, out_size, activati...
2019-04-11 09:37:19
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空空如也
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