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RSS订阅原创 VSCode下使用markdown导出pdf，导出图片或插入LaTeX公式等使用记录（1）
记录一下自己觉得比较好用的markdown插件，以及在VSCode下编辑并将markdown的渲染结果导出pdf为或png等格式。1.Markdown All in OneVSCode下的markdown插件，目前这个用起来比较丝滑，而且能实时渲染LaTeX公式。新建一个结尾为 .md 的markdown文件，可以在里面进行一些简单的输入编辑并保存，如下：CNN it is very good and the process speed is excellent,so i think is
2021-07-12 14:20:35
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原创 医学图像分割——U-Net解读与个人笔记
最近开始尝试医疗影像分割的任务，先从之前的Unet开始阅读，记录一部分笔记以供回顾。论文地址：http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf摘要作者提出了一个相对当时来说全新的网络，Unet。Unet主要由contracting path（特征提取通路），symmetric expanding path（合成扩张通路）组成，运行速度很快，且远胜于当时最好的方法——基于滑动窗口。在生物医学中应用CNN有很多难点，其中之一便是医学图像数据往往比较稀有。因此，论文也提出了一
2021-07-10 21:51:18
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原创 python的argparse模块使用笔记（1）
argparse是一个非常方便和常见的模块，在深度学习的代码实现中用的非常多，但是平时用的时候也会遇到很多问题，记录一下，不断补充2021.7.7遇到了parse_known_args() ， 找了一篇写的非常好的博客，搬过来作为自己的学习笔记，怕后面找不到了。parse_known_args()方法的用处就是有些时候，你的选项配置可能不会在一个函数或包中调用完成。例如在很多使用，我们可能会需要根据一些输入的选项。在深度学习中，我们可能会根据传入的模型设置–model来决定我们调用的是哪个模型代码，
2021-07-07 15:03:21
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原创 Pytorch——初探onnx（1）解决upsample_bilinear2d转换问题
问题将pytorch的pth文件读取后转换为ONNX格式，尝试使用下述代码将model导出为onnx格式onnx.export(model, input_image, 'model.onnx')出现了如下错误RuntimeError: ONNX export failed: Couldn‘t export operator aten::upsample_bilinear2d环境目前测试发现pytorch1.6及以下均存在此问题复现下述代码中使用的mode为bilinear，align_co
2021-07-07 14:21:52
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原创 pip自动生成和安装requirements.txt
自己经常用，记录一下1.生成requirements.txt文件pip freeze > requirements.txt>为重定向符号，即将pip freeze的输出结果重定向至requirements.txt ， 如果单独使用 pip freeze则直接输出当前环境安装的包和库，包括版本等。（笔者试了下，在Win10和Ubuntu均可使用该命令）但是在实际使用过程中发现存在一些问题，例如如果某个包不是直接通过网络下载的，而是使用的本地安装（如本地的包安装，或者本地conda、pip
2021-06-14 16:37:50
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原创 Git与Gitee学习使用记录（1）——创建远程仓库并上传本地项目
Git 和 Gitee使用教程，自己学习记录以供后续随时翻阅本教程包含在本地创建文件夹，添加仓库，关联远程仓库，ssh认证，上传本地仓库等1. 本地创建文件夹并作为本地仓库1.1 配置用户名和用户邮箱有时候仓库是在本地创建好，然后才想起来要放到云端，而非在云端创建好之后再在本地生成。因此我们现在本地创建一个文件夹作为仓库。上图中，在E盘的ISE目录下创建了Computer_Construction_Project目录作为本地项目目录，由于其中已经存在了很大一部分之前的工作文件，等待上传。首
2021-06-06 14:01:34
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原创 论文快速回顾笔记 —— Supressing Uncertainties for Large-Scale FER
前言这是之前因为做项目而读过的一篇CVPR2020论文，有些细节还是挺有意思的，最近回顾一下，顺便做下笔记，以供后续查阅。Paper: Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression RecognitionArxiv: https://arxiv.org/pdf/2002.10392.pdfGithub: https://github.com/kaiwang960112/Self-Cure-Network0.0简介这是一篇关
2021-05-29 21:47:25
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原创 通过ssh分别配置Pycharm和Vscode 连接远程连接服务器深度学习（炼丹）
最近开始利用ssh连接远程服务器炼丹，中间各种配置以及使用时遇到的问题在此记录，便于回顾和便于后来者使用。准备条件环境：ubuntu 远程主机一台，且已配置ssh服务，深度学习任务在其上运行win10 本地主机一台，用于本地操作辅助软件Xshell ， Xftp1. Pycharm1.1 介绍Pycharm有个好处，连接起来比较方便，个人感觉用起来很好，因为博主是在游戏本上运行，还未感觉到因为pycharm导致的运行卡顿等情况，可能轻薄本等卡顿较为明显。想要利用Pycharm远程实现代
2021-03-14 22:30:39
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原创 VSCode 中 torch has no xxx member
VSCode中pytorch出现’torch’ has no member 'xxx’的错误win10解决方案：Win10 中使用Anaconda安装完pytorch后在VSCode中输入代码时发现，对于很多需要用到的torch里的函数，VSCode均会报错。‘torch’ has no member ‘xxx’经过搜索资料，找到了解决办法。在VSCode setting中搜索python.linting.pylintPath并且修改值为(你的Anaconda安装路径)\pkgs\pylint
2021-02-21 12:00:39
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原创 论文阅读笔记--3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training -1
前言读了一篇利用视频做姿态估计的比较经典的论文, 3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training.论文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.11742.pdfCVPR 2019收录论文简单对论文的内容做一些自己的学习笔记, 然后再补充对于论文项目代码的笔记.基于Video实现单目3D HPE(Human Pose Estimation 人体姿态
2021-02-16 18:08:20
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原创 论文阅读笔记--Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods 人体姿态估计综述
趁着寒假有时间，把之前的论文补完，另外做了一点点笔记，也算是对论文的翻译，尝试探索一条适合自己的论文阅读方法。这篇笔记基本按照原文的格式来，但是有些地方翻译成中文读起来不太顺，因此添加了一些自己的理解。另外，论文中间引用的论文太多了，不太好链接，确实有兴趣的可以直接参考原文。人体姿态估计综述(Human Pose Estimation)Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based MethodsarXiv:2006.
2021-02-13 13:20:13
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原创 Ubuntu安装Fira Code字体并配置到VSCode上
记录一下Ubuntu安装字体的流程,以供后续查阅.首先安装mkfontscale和mkfontdir命令，然后安装(中文)字体 , 最后在VSCode上配置Fira Code字体。1 安装mkfontscale mkfontdir和fc-cache命令如果运行mkfontscale命令时终端提示mkfontscale: command not found，则需要首先安装这个命令，安装方法如下：Ubuntu环境下使用如下命令安装：# 使mkfontscale和mkfontdir命令正常运行sudo
2021-02-08 10:53:01
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原创 浅尝深度强化学习(一)---Deep Q-Learning with Keras and Gym-CartPole-v0
1.前言1.1一直都觉得深度强化学习(DRL Deepein Reinforcement Learning)是一个很神奇的技术,利用奖励去(Reward)诱导神经网络(Neural network)学习参数,调整策略(Policy),使得智能体(Agent)做出适合当前局面(State)的动作(Action).1.2技术很神奇,但是学起来还是有些难度的,就上面这句话,就包含了深度强化学习的5个基本概念. DRL到目前给人的感觉就是概念异常的多, 或许是因为有一些概念难以用简练的语言描述.1.3总而言
2021-02-07 16:39:41
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原创 Ubuntu18.04搭建深度强化学习环境(Mujoco200 , gym)
自己记录一下DRL的环境搭建, 花了一下午, 不过还是基本搭建完成了.博主使用的是Ubuntu18.04 + Anaconda3 + cuda10.1 + python3.7 + tensorflow2.11. 配置Mujoco-py 环境和文件mujoco200的安装需要去官网申请激活码MuJoCo(Multi-Joint dynamics withContact)是一个模拟机器人，生物力学，图形和动画等领域的物理引擎。用于物理仿真分析，主要用于机器人领域的开发和研究。安装Mujoco是因为g
2021-01-31 16:04:57
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原创 Jetson Nano 安装 VsCode 以及 Jetson Nano 摄像头测试
1、安装VSCode由于Jetson Nano arm64结构，导致市面上主流的IDE并不能适配在网上看过很多资料之后，终于找到使用VsCode作为IDE在Jetson nano上的安装方式，现将其安装包分享至百度网盘，很贴心吧链接：https://pan.baidu.com/s/1h-gCI0NLYXXBN5ZMAMdJOw提取码：ciaz下载至目录文件夹后，运行以下命令：sudo dpkg -i code-oss_1.32.0-1550644676_arm64.deb安装完成后，以后只需要
2020-12-23 14:05:50
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原创 手把手教学Deeplearning Ubuntu 18.04 LTS安装cuda10.1和cudnn7.6.5 和Anaconda 配置流程拯救者Y7000亲测有效（1）
最近安装了双系统，用于深度学习。一个win10一个ubuntu18.04。博主的方法比较简单。1、cuda安装1、下载和安装虽然别人都说不太好安装，但是在博主的电脑上安装还是比较流畅的。首先去NVIDIA官网下载cuda安装包博主的电脑是GTX1650的显卡，后面主要需要用的是Tensotflow1.5 2.1 2.2这几个版本。还有Pytorch1.5 1.6这两个版本。因此博主选择的是cuda10.1，后续还会安装cudnn7.6.5。其实官网已经给出了安装教程，只有两行执行一下就好。
2020-12-23 11:41:39
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原创 Ubuntu与Win10双系统启动界面优化——附Cyberpunk主题下载
最近博主在自己的拯救者Y7000上装了双系统，Ubuntu和Win10共存。利用的是Ubuntu引导系统启动选择，但是Ubuntu的原生启动界面太丑了，于是乎找了个美化网站。美化网站链接这个网站好像需要科学上网，大家可以试试看。下载了Cyberunk的主题。作为启动引导界面的美化。考虑到大家科学上网不太方便，博主上传了一个蓝奏的链接供大家自取下载之后，进入自己的下载文件夹，解压到当前文件夹。然后在终端中进入这个文件夹。会看到里面有一个 install.sh然后 sudo ./install
2020-12-21 14:23:09
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原创 深度学习系列笔记——伍（基于pytorch1.5的猫狗大战训练）
先贴代码，后续找时间把代码解释下，并给出相应的测试代码这次用的是resnet50在ImageNet1000上的预训练模型# coding=utf-8import osimport numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torch.optim as optimfrom torch.autograd import Variablefrom torch.utils.data import Dat
2020-11-04 21:56:20
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原创 Jetson Nano安装pytorch 基于torch1.6和torchvision0.7
最近上手一块JetsonNano的板子，但是没有屏幕，操作起来不太方便。直接用笔者的笔记本屏幕连接也不太现实，因此使用远程连接的方法。1、基础部件安装基础的系统烧录等可以参考这篇博文Nvidia Jetson Nano入门与使用...
2020-10-28 20:57:35
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原创 Opencv-Python和Opencv-CPP 使用杂记 （持续更新中）
本篇博文是关于C++版的Opencv和Python版的部分使用区别和比较隐藏的坑1、CPP版的opencv在调用imread()时，是可以传入含有中文字符的目录的，但是python版的却会报错，至少最新版的4.4也还是没能解决这个问题，因此在使用时需要额外注意本博文持续更新，博主会将遇到的各种小问题和小坑都记录在上面，以便后来人...
2020-10-18 15:19:52
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原创 HEAP CORRUPTION DETECTED:after Normal block错误方法解决，C++动态内存分配知识点
今天使用VS2019编写程序，采用动态内存分配，但是在释放内存时出现问题。程序使用了动态内存分配，因此需要程序员手动释放空间。然而释放过程出现问题。 设置断点调试后，发现报错语句在这三行原始代码如下，该程序的作用是从串s中删除所有和串t相同的子串。程序本身效率高低不在本篇博客讨论范围，详情自行百度。#include <iostream>#include <string>#include <cstring>using namespace std;in
2020-10-17 22:11:45
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原创 Tensorflow2.0中利用keras读取保存的模型时, 产生错误 [ValueError: Unknown activation function:relu6]
在使用已经训练好的mobilenet时候，keras产生错误 [ValueError: Unknown activation function:relu6]目前博主查到了两种解决办法：1、查看在建立模型过程中，定义 relu6 激活函数时是否使用了 tf.keras.layers.Activation(tf.nn.relu6)，如果有的话，将其更改为：（记住，是所有的，更换前可以按 ctrl + F 键搜索一下当前的代码中是否还有未替换的）tf.keras.layers.ReLU(6.)2、如果已
2020-10-08 20:46:51
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原创 解决tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.
使用tensorflow2.x 时报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node model/conv2d/Con
2020-10-08 20:34:35
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原创 深度学习系列笔记——叁 （提取出神经网络的某一层特征，可视化显示）
神经网络在训练过程中很像一个黑盒，除了输入层，输出层的结果可以一目了然，中间的隐层在训练中的变化，我们不太方便查看，本篇博文将利用keras的API，对已训练好的模型在预测过程中的变化进行提取。import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as npimport timeconfig = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)config.gp
2020-09-12 10:25:22
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原创 机器学习算法——利用AdaBoost元算法提高分类性能（基于单层决策树构建的弱分类器）
集成学习——AdaBoost元算法集成学习集成学习当做出重要决定时，我们往往会听取多个专家而不只是一个人的意见。元算法正是采用这种思路，元算法是对其他算法进行组合的一种方式，本篇博文主要介绍AdaBoost元算法，该算法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一。...
2020-09-10 17:06:56
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原创 添加已创建好的Anaconda环境至Jupyter notebook中
记录一下添加已创建好的Anaconda环境至Jupyter notebook的方法，以便后来人过河。Anaconda环境的搭建和各种配置，本文不再赘述，博主之前也有介绍。本文简单介绍一下如何将已经存在的anaconda环境加入到 jupyter notebook 中。进入jupyter新建文件之后，我们会发现，并没有存在虚拟环境的名称，以及import sys，print(sys.path)打印出来的根本就不是虚拟环境中的路径，往往是默认的base环境。所以，必须要手动在jupyter noteboo
2020-09-03 17:26:25
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原创 机器学习算法——k-均值聚类算法对未标注数据分组
k-均值聚类算法对未标注数据分组0、前言1、k-均值聚类算法2、对于k-means的算法优化2.1对聚类得到的簇进行二次处理2.2二分k-均值聚类算法3、对纽波兰的地理位置进行聚类3.1我们按照以下几个流程完成项目：3.2具体代码实现4、小结学习永无止境，后续还会有更多的算法学习及实例尝试。0、前言聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中。它有点像全自动分了。聚类方法几乎可以应用到所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。本章要学习一种称为K-均值（K-means）聚类的算法。之所以称之为K
2020-09-03 16:42:33
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原创 机器学习算法——朴素贝叶斯（贝努利模型和多项式模型实现分类）
朴素贝叶斯算法0、朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分。之所以称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。1、文本分类实例2、朴素贝叶斯过滤垃圾邮件3、使用朴素贝叶斯分类器从个人广告4、小结学习永无止境，后续还会继续更新其他的机器学习算法。0、朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分。之所以称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。1、算法优缺点比较优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感使用数据类型：标称型数据2、关
2020-09-02 21:35:19
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原创 机器学习算法——K-近邻算法（代码实现手写数字识别）
0、引言，K-近邻算法是一种非常有效的分类算法，它非常有效且易于掌握。原理：K-近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品。使用前，我们需要有一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知到样本集中每一数据与其所述分类的对应关系。输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的由来，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现频
2020-09-01 22:39:32
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原创 深度学习系列笔记——壹（深度学习环境的搭建及填坑之旅，基于windows，增强版填坑）
2020.08.03补充 这一篇博文是对上一篇在windows下安装tensorflow2.1的补充，同时也包含了对于tensorflow1.15安装的注意事项。注意，此篇文章适用于Tensor flow1.15及2.1版本的安装及报错修复。由于最近项目需要TF1.x版本的，但是由于电脑安装的是TF2.1版本的，于是需要降级，然而不幸的是，电脑安装软件过多，环境混乱，于是我又利用win10的还原，清空了C盘的文件。接下来就是各种踩坑，再次记录一下，方便后来者：首先，我这次需要安装的是TF1.15，
2020-08-29 17:31:22
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原创 机器学习算法——决策树算法（ID3算法划分数据集，基于香农熵的python底层实现）
决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。决策树就如上图所示，决策树算法能够读取数据集合，构建类似于上图的决策树。决策树的一个重要任务是为了厘清数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，在这些机器根据数据集创建规则时，就是机器学习的学习过程。传统的专家系统中经常使用决策树，而且决策树给出的结果往往可以匹敌在当前领域具有几十年工作经验的
2020-08-29 17:25:58
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原创 机器学习算法——SVM支持向量机（基于sklearn代码实现）
SVM在解决分类问题具有良好的效果，出名的软件包有libsvm(支持多种核函数),liblinear。此外python机器学习库scikit-learn也有svm相关算法sklearn.svm.SVC和sklearn.svm.LinearSVC 分别由libsvm和liblinear发展而来。使用SVM的一般步骤为：读取数据，将原始数据转化为SVM算法软件或包所能识别的数据格式；将数据标准化；(防止样本中不同特征数值大小相差较大影响分类器性能)选择核函数，在不清楚何种核函数最佳时，推荐尝试RBF
2020-08-28 17:02:47
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原创 深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow2 Keras迁移学习，使用预训练模型解决猫狗大战 四）
深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow Keras搭建的猫狗大战模型 一）深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow Keras搭建的猫狗大战模型 二）深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow2 Keras搭建的猫狗大战模型 三）本篇博客是对于之前猫狗大战的补充，猫狗大战使用的是我们自己的模型，输入的图像尺寸是200x200x3，接下来，在之前的基础上，我们更改一下模型，并且把之前的输入尺寸进行一定的改动，使用经典的VGGNet（包含vgg16和vgg19），提升我们模型
2020-08-27 21:12:50
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原创 深度学习系列笔记——杂记（TensorBoard使用）
博主使用的是TF2.1版本所用的Tensorboard ，代码结构如下#这里设置的是回调，用于断点续训，详情可百度之cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True, save_best_only=True)tb_callbacks = tf.keras.callbacks.TensorBoard( log_dir=
2020-08-23 10:51:29
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原创 深度学习系列笔记——肆 （基于tensorflow.data.Dataset对于数据的读取和使用 一）
官网对于Tensorflow数据的读取介绍的比较隐蔽，而网上搜到的多是利用里分类好的数据，直接load_data()，就完成了数据的导入。但是事实上，很多情况下我们必须学会自己处理数据集，这也成为了很多新手入门时遇到的一个大问题，下面博主转载几篇介绍的非常好的博客，虽然他们基于tf1.x，但是Dataset在tf2.x环境下依然非常实用，因此这里先转载过来，后续将会据此实现几个实际的项目案例，便于我们对Tensorflow的数据读取有一定程度的了解。下面几位博主对于Dataset的介绍非常详尽，另外如果
2020-08-21 17:57:04
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原创 深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow2 Keras搭建的猫狗大战模型 三）
深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow Keras搭建的猫狗大战模型 一）深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow Keras搭建的猫狗大战模型 二）前面两篇博文已经介绍了如何利用keras搭建出简单的模型，接下来，在前面训练好的基础上，进行模型的使用。即调用训练好的模型对图片进行预测。1、调用模型进行图片预测需要注意的是，前面为了快速训练模型，并未开启save功能，此处需要开启之。以便保存模型，保存模型的方法还有很多，读者可以自行百度之，此处提供一种帮助大家学习。下面直接
2020-08-21 14:31:41
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原创 深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow Keras搭建的猫狗大战模型 二）
经过上一篇的数据处理，我们继续搭建我们的猫狗大战项目，本篇主要介绍有关模型搭建的方法，数据处理可以参考上一篇博文：深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow Keras搭建的猫狗大战模型 一）0、数据 （代码和上一篇的一样，此处不再赘述）# 导入包import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom tensorflow.keras import laye
2020-08-21 12:13:20
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原创 深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow Keras搭建的猫狗大战模型 一）
猫狗大战是著名的竞赛网站kaggle几年前的一个比赛，参赛者得到猫狗各12500张图片，作为训练集，另外还会得到12500张猫和狗的图片，作为验证。最后提交结果至kaggle平台，获得评测分数。本篇博文基于python3.7，Tensorflow2.1GPU版本，运行在Win10，pycharm作为IDE。相应的环境搭建，可以看博主之前的博文。深度学习系列笔记——壹（深度学习环境的搭建及填坑之旅，基于windows）kaggle猫狗大战官方链接kaggle的注册和简单使用，本博客不再赘述，自行百度
2020-08-21 11:11:26
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原创 使用pip、conda、pycharm使用杂记，记录各类使用时出现的问题，持续更新
执行pip既可以在cmd中，例如进入anaconda环境，切换至相应的环境。也可以在pycharm中执行，其实是转接到了cmd。在pycharm最下方的terminal：1、国内网络不稳定时，换用镜像源加速安装（国内的源大部分常用包都有）pip install 包名 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com–trusted-host指的是信任该镜像源，不然很可能报错，注意是双横线“–”。2、安装yamL 文
2020-08-14 17:58:19
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原创 could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR问题解决方案
最近在训练CNN的时候，会出现这个。tensorflow能够成功导入，但是在导入keras模型（例如在使用vgg19时），出现了。声明一下，我这里出现问题的时使用的是Tensorflow2.1gpu版本的，1.x的我不太确定能不能解决。可以一试。网上查阅的资料解释为显存不够，或者cudnn版本不对，但是我在之前跑一些简单模型时，都未曾出现过这个问题，因此显存不够导致报错的可能性更大。不过解决办法我也找到了，有两种（其实本质还是差不多的）：修改时，直接将下面的代码放到导入的库后面，比如这样：第一种
2020-08-13 18:26:01
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