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1、使用网线链接这种方法需要固定IP，这样会方便很多。固定IP方法：打开/etc/notwork/interfaces,将eth0修改如下：auto loiface lo inet loopbackiface eth0 inet staticaddress 192.168.137.100netmask 255.255.255.0gateway 192.168.137.1这样在PC上，可以使用

MXNet版本更新很快，网上别人编译好的动态链接库很快就过时了，经常会出现某些方法不支持或者某个符号无法读取，这时就需要自己动手编译动态连接库so文件。这个地方无论是中文资料还是英文资料都很少

在网上下载的MXNet预训练模型常常是完整的，但是在实际应用中，我们一般只需要网络中某一层作为特征提取，这个时候就需要重建模型，使得最后输出的是特征。加载预训练模型加载模型使用model.FeedForward.load就可以了，其中模型的名字根据自己的模型做适当修改，后面的参数分别是迭代次数和batch大小，需要根据实际模型进行修改：import mxnet as mximport numpy

使用caffe的一大好处是有很多的预训练模型，你可以从caffe的model zoo去下载这些模型。那么怎样把caffe的模型转到MXNet中呢？一种最简单也是最有效的方法就是把caffe的模型加载出来，然后对照着模型参数，逐个复制到MXNet对应的模型参数中。这种方法简单有效，但是也是工作量比较大的一种方法。其实MXNet提供了相应的转换工具帮助我们完成这一流程，本文记录一下这种方法。下载caff

EVM(Eulerian Video Magnification,欧拉视频放大或欧拉影像放大)是一种将视频中的微小变化进行放大的算法，正如论文标题所说《Eulerian Video Magnification for Revealing Subtle Changes in the World》，该算法可以将视频中的微小变化转变为肉眼可以

Python自3.5以来，引入了async和await关键字，更好支持了异步IO的操作。本文以下载LFPW数据集为例，对比多进程和异步IO。

官方的OpenCV版本只支持到了Python2.X，如果要使用Python3就需要自己编译。本文将阐述如何在Windows和Ubuntu系统下安装OpenCV3 for Python3 。

本文翻译自Python的开发者指南PEP 492。网上async with和async for的中文资料比较少，我把PEP 492中的官方陈述翻译一下。异步上下文管理器”async with”异步上下文管理器指的是在enter和exit方法处能够暂停执行的上下文管理器。为了实现这样的功能，需要加入两个新的方法：__aenter__ 和__aexit__.这两个方法都要返回一个 awaitable类型

在paramiko中，使用ssh登录到树莓派速度很慢，测试一下，大概需要25秒才能出现密码输入状态。可以使用ssh -vvv 检测ssh登录过程中的状态，登录慢的原因主要在于树莓派登录采用了反向DNS查询（Reverse DNS lookup)，这个在此处用处不大，在树莓派上关闭即可。关闭方法在ssh设置中，打开/etc/ssh/sshd-config文件，在最后加上一句设置：UseDNS no关闭

Face++提供的API接入示例代码太过复杂，http请求需要使用Multipart方式，代码居然真的自己组装了一个multipart请求体，没有充分使用轮子啊。我用轮子把这个过程简化一下，代码如下：import requestsfrom json import *http_url = "https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect"key =