<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[sievert的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; sievert]]></copyright><item><title><![CDATA[系统运维（零）：安装系统时挂载点设置不当导致的麻烦]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/133067732</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/133067732</guid><author>sievert</author><pubDate>Wed, 20 Sep 2023 13:21:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[笔者上一篇博文记录了本地化安装CentOS 7的一些流程心得，但是在笔者首次安装的时候，根目录挂载点只分配了30G，/tmp也只分配了20G，这直接导致服务器在小小安装了GPU相关配置和一些依赖库之后，不仅docker占满/tmp导致无法新建环境或镜像，/usr被占满了导致根本无法做任何更新或配置重写。。。。于是，这一篇博文记录了笔者在解决该问题时尝试过的方案与踩过的坑。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[系统安装（一）CentOS 7 本地安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/133048504</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/133048504</guid><author>sievert</author><pubDate>Tue, 19 Sep 2023 23:53:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[CentOS与Ubuntu并称为Linux最著名的两个发行版，但由于笔者主要从事深度学习图像算法工作，Ubuntu作为谷歌和多数依赖库的亲儿子占据着最高生态位。但最近接手的一个项目里，甲方指定需要在CentOS7上运行项目代码，笔者被迫小小cos了一把运维的角色，在一台旧服务器上尝试配置了CentOS 7。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python与GDAL初步（一）：栅格读写]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/119597310</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/119597310</guid><author>sievert</author><pubDate>Thu, 12 Aug 2021 02:18:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、读
from osgeo import gdal

dataset = gdal.Open(dir) #dir--文件全路径

将影像打开为osgeo.gdal.Dataset，可以通过一些方法或函数查看其属性
dataset.RasterCount #获取波段数目
dataset.RasterXSize #获取影像宽度
dataset.RasterYSize #获取影像高度
dataset.GetProjection() #获取投影信息
dataset.GetGeoTransform() #获取仿射变]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Sentinel2-L2A数据的下载、读取及基础操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106795763</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106795763</guid><author>sievert</author><pubDate>Thu, 18 Jun 2020 11:48:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[哨兵2号是高分辨率多光谱成像卫星，携带一枚多光谱成像仪(MSI)，用于陆地监测，可提供植被、土壤和水覆盖、内陆水路及海岸区域等图像，还可用于紧急救援服务。分为2A和2B两颗卫星。
第一颗卫星哨兵2号A于2015年6月23日01:52 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。
第二颗卫星哨兵2号B于2017年3月07日北京时间9时49分 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。
欧洲航天局介绍说，“哨兵-2B”卫星与2015年6月发射的“哨兵-2A”卫星为同一组，携带高分辨率多光谱成像装置，主要用于监测土地环境，可提]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 20.04 LTS 安装钉钉]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106803203</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106803203</guid><author>sievert</author><pubDate>Wed, 17 Jun 2020 12:43:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[虽然开学了，网课却没转成线下课，每天手机ding ding ding个不停,烦的一批。双系统虽然方便了些，还是不想码着码着代码，重启切到windows去签到，搞得灵感都没了（话说码个代码要什么灵感）
于是找到了这款神器DingTalk，不知道是哪个带佬搞出来的，是真的np。再继续找的时候发现疑似官方的泄漏版百度云链接 提取码：2dgg还是先装这一个试试。
（有没有办法给百度云提速，70k哭了）
下载完成之后是一个.deb，直接安装就行，当然也可以通过命令行安装：
sudo dpkg -i dingding.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 20.04 LTS 配置GDAL]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106790897</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106790897</guid><author>sievert</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2020 21:16:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[**GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。
OGR是GDAL项目的一个分支，功能与GDAL类似，只不过它提供对矢量数据的支持。
GDAL提供对多种栅格数据的支持，包括Arc/Info ASCII Grid(asc)，GeoTiff (tiff)，Erdas Imagine Images(img)，ASCII DEM(dem]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[系统配置（一）Linux配置Docker]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106795355</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106795355</guid><author>sievert</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2020 21:06:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
1、安装
提前设置
sudo apt-get update
sudo dpkg --configure -a
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 20.04 LTS 安装Pytorch]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106789670</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106789670</guid><author>sievert</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2020 16:29:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pytorch介绍
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
它具有以下优势：
PyTorch是相当简洁且高效快速的框架
设计追求最少的封装
设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法
与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新
PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux 安装Keras]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106788965</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106788965</guid><author>sievert</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2020 16:04:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
本次在Ubuntu上安装Keras的方法全部基于Tensorflow后端，请查看自己的后端需求后再查看
前期工作：
配置Ubuntu与Win10双系统：https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106765604
安]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux安装Tensorflow2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106786675</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106786675</guid><author>sievert</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2020 15:47:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[假如你不幸和曾经的我一样，需要将TF2安装在非官撑的其他平台，那你还有两种方法可以去尝试，一种是借助docker，将环境部署在容器里；如果你需要更多更高级的配置，完全可以通过Dockerfile以及docker compose来实现，这里就不赘述了。章节三中的源代码构建方式更多的用途是基于TF2源码进行解析及二次开发，而通过docker方式进行部署或测试要比打包成PIP包的形式来的更加方便。假如你使用包管理器，直接创建一个环境即可。更不用提什么WSL，开发板，统统是不关心，不支持，真有你的Google。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[系统安装（零）：Win10与Ubuntu 20.04 LTS并存安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106765604</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sievert/article/details/106765604</guid><author>sievert</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2020 14:18:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、准备工作
1.下载 Ubuntu 镜像
2.制作U盘启动盘
3.给 Ubuntu 分配硬盘空间
二、安装 Ubuntu18.04
1.设置启动项
2.正式安装
1）选择语言
2）键盘布局
3）无线连网
4）更新选项
5）选择安装类型
手动分区(重点)
6）选择时区
7）创建用户名
8）安装系统软件
三、安装完成后的优化工作
1.更换软件源
一、准备工作
注：本篇文章以 Ubuntu18.04.1 的安装为例。
准备工作在其他系统上进行，我这里在 Windows10 上进行以下的三步。
1.下载 Ubun]]></description><category></category></item></channel></rss>