<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[spacegrass的专栏]]></title><description><![CDATA[Linux - Socket - SDL]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; spacegrass]]></copyright><item><title><![CDATA[git获取服务器分支代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/87776866</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/87776866</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Wed, 20 Feb 2019 10:04:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[git获取远端服务器代码：

以抓取 caffe windows 版本为例。

caffe 代码网址：https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows

caffe master分支地址：https://github.com/BVLC/caffe.git

git clone -b windows https://github.com/BVLC/caffe.gi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[github gitlab ssh设置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/86626697</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/86626697</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Thu, 24 Jan 2019 14:47:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[---------------------  这篇文章转载于  https://www.cnblogs.com/chuyanfenfei/p/8035067.html

 

很多朋友在用github管理项目的时候，都是直接使用https url克隆到本地，当然也有有些人使用 SSH url 克隆到本地。然而，为什么绝大多数人会使用https url克隆呢？

这是因为，使用https url克隆...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencl错误码表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/86317661</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/86317661</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Fri, 11 Jan 2019 20:51:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[#define CL_SUCCESS                                  0
#define CL_DEVICE_NOT_FOUND                         -1
#define CL_DEVICE_NOT_AVAILABLE                     -2
#define CL_COMPILER_NOT_AVAILABLE   ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu64编译32位程序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84801386</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84801386</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Wed, 05 Dec 2018 00:28:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[64位ubuntu系统默认是没有32位库的，如果需要编译32位库，需要手动安装32位依赖库。

即使是编译arm linux 32位也是一样。

 

sudo apt-get install lib32ncurses5 ​lib32z1

 

 ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu 16.04升级pip后无法启动]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84782157</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84782157</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Tue, 04 Dec 2018 00:47:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. sudo vim /usr/bin/pip

2.

//修改前 from pip import main

if __name__ == '__main__':

sys.exit(main())

修改后

from pip import __main__ //这行也要修改

if __name__ == '__main__':

sys.exit(__main__._main())//...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mace model convert]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84675682</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84675682</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Sat, 01 Dec 2018 17:29:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 直接使用tools/convert.py将tensorflow模型转换为mace的模型。

mace 0.9版本不支持tensorflow1.12版本，需要使用1.6版本，否则会出现

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'serialized_options'

这个一方面需要保证系统中的protoc版本和pyt...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mace compile]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84675068</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84675068</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Sat, 01 Dec 2018 16:50:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[mace 是小米开源的一个深度学习推断引擎，相比ncnn最大的优势是opencl和高通的dsp优化的很好，cpu方面ncnn还是benchmark。

从代码安装mace还是有点麻烦，主要是依赖第三方库比较多。下面简单描述一下安装的步骤的注意点。

1. 首先安装bazel。这篇文章时mace的最新发布版本是0.9. mace的master版本还不太稳定，因此使用0.9来安装。mace官方的doc...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[caffe inner product]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84262342</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/84262342</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Tue, 20 Nov 2018 00:00:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. caffe inner product的计算

这里以M为1的情况进行讨论。

默认情况下，weight的transpose_ == 0，也就是说 weight是 N行K列的矩阵。

这样做GEMM时，需要告诉BLAS，对weight进行主动转置。

但如果要用GEMV时，就不需要对weight做转置了，因为weight是 N * K的矩阵，bottom是1*K的向量，直接乘法就行。

有一...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GIT相关]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/82991413</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/82991413</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Wed, 10 Oct 2018 08:49:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 放弃本地修改，强制拉取远程代码服务器上的更新。

git fetch --all

git reset --hard origin/master

git pull]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[android ndk protobuf minicaffe]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/82928789</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/82928789</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Tue, 02 Oct 2018 21:44:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[# Step 1. Check out the release branch or commit.
		 
			git checkout v3.2.0
		 
			 
		 
			# Step 2. Create build-armeabi-v7a folder for storing generated files.
		 
			cd cmake &amp;amp;&amp;amp; mkdir bui...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 出现 ImportError: “No module named google.protobuf.internal”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/81841735</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/81841735</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Sun, 19 Aug 2018 20:56:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个是因为ubuntu中有两个版本的python，一个是系统自带的pip 一个是anaconda，需要在两个下面都进行 install protobuf]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[caffe2编译]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/79919578</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/79919578</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Thu, 12 Apr 2018 20:25:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. android v8a 编译：https://blog.youkuaiyun.com/yiran103/article/details/784135072. libcaffe2.a too large解决方法： a. delete android.toolchain.cmake 中的 -g;                     b. 在 build_android.sh 中增加 CMAKE_ARGS...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tesseract编译]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/69397779</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/69397779</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Thu, 06 Apr 2017 17:56:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[For some reason 需要编译一下最新版本的Tesseract。目前最新的是4.0 alpha。
1. 获取Leptonica。直接在Leptonica官方网站下载最新的1.7.4-1版本的代码，CMake编译即可。
2. Tesseract的代码已经从google code托管到github上了，地址为：
https://github.com/tesseract-ocr/tess]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[cudnn安装问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/55804655</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/55804655</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Sun, 19 Feb 2017 15:15:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[由于学习caffe的缘故，需要使用CUDA加速，CUDA的安装比较直观，CUDA7.5很快安装成功，并通过编译 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\1_Utilities\deviceQuery，执行 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\bin\win64\Rel]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最小二乘法进行最高3次曲线拟合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53761964</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53761964</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Tue, 20 Dec 2016 13:46:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近在做跟踪时，需要预测被跟踪物体的运动轨迹，由于被跟踪物体为车辆，轨迹使用二次曲线基本可以较好的拟合，因此做一下实验。
下面为最小二乘法的核心代码，有需要可以参考：
bool CNXMinSquare::Calc(std::vector &vtCoef, std::vector &vtPoint)
{
vtCoef.clear();
// 1. 根据函数值对 1 x x^2 x^3 施]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windbg调试技巧]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53447150</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53447150</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Sat, 03 Dec 2016 19:44:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[不知来自何处的一些使用技巧，寄于此处。
dt 显示结构休信息
UnhandledExceptionFilter()第一个参数为异常指针
.cxr显示异常信息


使用 KP = EBP(里面的地址), 来显示当时的调用堆栈


sxe ld Load Module时停下来






ernel32!UnhandledExceptionFilter


这个函]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[WinDbg查看没有正常显示的函数堆栈信息]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53390998</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53390998</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Tue, 29 Nov 2016 11:58:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[工作中难免需要查看dump，现在VC2015对dump的解析已经非常好了，自动化程度做的也很不错，只要设置了symbol路径，则绝大部分dump都可以自动解析。但有的dump，函数堆栈不够清晰，默认情况下windbg/cv2015都无法准确解析，这里就需要windbg来手动处理了。处理步骤如下：
1. 问题示例。
0:025> knb
 # ChildEBP RetAddr  
WARNI]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[有用的网站]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53366001</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53366001</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Sun, 27 Nov 2016 19:03:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[http://www.bagualu.net/wordpress/archives/category/%e6%90%9c%e7%b4%a2%e5%bc%95%e6%93%8e]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[glxinfo]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53365850</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53365850</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Sun, 27 Nov 2016 18:38:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果在ubuntu下进行OpenGL开发，glxinfo是一个非常有用的终端命令行工具，可以获得显卡对OpenGL的支持信息。同时，笔记本双显卡的话，也可以获得当前使用的显卡信息。
1. 获得显卡OpenGL版本信息。
glxinfo | grep OpenGL
注意大小写。
顺利的话可以得到如下信息：
OpenGL vendor string: Intel Open Source Te]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu安装OpenGL]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53365669</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/spacegrass/article/details/53365669</guid><author>spacegrass</author><pubDate>Sun, 27 Nov 2016 17:47:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里转载一篇大神的Ubuntu下安装OpenGL的文章。
原文链接如下：http://blog.youkuaiyun.com/zhangliang_571/article/details/25241911
如有侵权，请告知。]]></description><category></category></item></channel></rss>