yuanchheneducn的博客

要锁定域，以防止修改当前的域，方法是：单击此域，然后按下“CTRL＋F11”组合键。 解除锁定就按“CTRL＋SHIFT＋F11”组合键。

折腾了好久，终于装好了，下面介绍下步骤：（1）首先创建一个tensorflow的虚拟环境$ conda create --name tensotflow python=3.6 # 这里的–name可以简化为-n这个过程可能会提示升级conda，按照给定命令升级即可（2）激活环境$ source activate tensorflow（3）查找tensorflow，注意gpu版本要用te...

感谢师弟Guobao帮忙，安装教程地址： https://www.zybuluo.com/huynh/note/227144后来发现编译的caffe版本里面没有siamese，于是下载新版本：https://github.com/BVLC/caffe/zip/master 由于之前已经安装好了依赖项，直接make all，结果发现： （1） 参考上面教程增加： COMMON_FLAGS =

转自：https://github.com/BVLC/caffe/issues/1549 I am trying to make caffe running on my machine equipped with Ubuntu 12.04LTS. After finishing all the steps on the Installation page, I trained the LeNet

http://andyljones.tumblr.com/post/110998971763/an-explanation-of-xavier-initialization点击打开链接

Latex编辑器Texstudio的注释快捷键。注释 “Ctrl” + “T”去除注释 “Ctrl” + “U”

MAP(Mean Average Precision)：单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。 MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高)，MAP就可能越高。如果系统没有返回相关文档，则准确率默认为0。 例如：假设有两个主题，主题1有4个相关网页，主题2有5个相关

若没有安装，则pip install sklearn 若安装了，通过find / -name ‘sklearn’找到 把下面的路径添加到PYTHONPATH 即可： /usr/share/.pyenv/versions/2.7.12/lib/python2.7/site-packages/

转自：http://blog.youkuaiyun.com/cham_3/article/details/53213033这两天在caffe跑网络，原本的lr_policy:”fixed”,后面更改了策略，使用lr_policy:”step”。但是却出现了如下错误：*** Aborted at 1479432790 (unix time) try "date -d @1479432790" if you are

如果要查看磁盘还剩多少空间，当然是用df的命令了。 [root@localhost ~]# df -h 文件系统 容量 已用 可用 已用% 挂载点 /dev/sda2 14G 11G 2.6G 82% / /dev/sda1 99M 14M 81M 14% /boot tmpfs

出现以下错误：AttributeError: 'LayerParameter' object has no atrribute 'filler'加入export PYTHONPATH=/...../caffe/python:$PYTHONPATH还是报同样错误，换了一个caffe，可以运行了。 不知道是否是caffe版本问题

何凯明：Kaiming He - FAIR http://kaiminghe.com/

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/xingxingdeyuanwang6/article/details/49946093安装#第一步：在终端使用wget下载3.1版本，注意下面地址已经找不到了，自己下载，以下步骤相同wget http://ftp.jaist.ac.jp/pub/sourceforge/b/ba/bashdb/bashdb/3.1-0.09/bashdb-3.

转自:https://zhidao.baidu.com/question/137266220.html 介绍下Shell中的${}、##和%%使用范例，本文给出了不同情况下得到的结果。 假设定义了一个变量为： 代码如下: file=/dir1/dir2/dir3/my.file.txt 可以用${ }分别替换得到不同的值： \${file#*/}：删掉第一个 / 及其左边的字符串：dir

(Pdb) x[:2][1, 2](Pdb) x[2:][3]说明对于一个数组x来说，x[:,i]，表示 x[0]……x[i-1] x[i:]输出：x[i]…..x[-1]

之前vncviewer连接到服务器上过，后来不知什么原因及连接 不上了。试过了网上找到的各种资料也没找到原因。 原来，vncviewer连接的密码和终端登录的密码不是一个，我在开启了一个vncserver后，用vncpasswd命令来设置vnc登录的密码，然后用这个密码登录就能登的上去了。 估计，是第一次用vncserver时设置了密码.

参考：http://blog.youkuaiyun.com/cham_3/article/details/53127355首先说找不到protobuf include 路径，在CmakeList.txt中，通过set()设置。 然后又出现atlas的问题，按下述方式解决

http://blog.youkuaiyun.com/seven_first/article/details/47378697#4

yum install opencv-python

Eliminating Background-bias for Robust Person Re-identification 文章指出，不同行人因为有相似的背景而有较高的相似度，因而背景容易对行人重识别的结果造成影响。针对背景偏差问题，提出基于人解析图片的区域指导的池化深度神经网络，以学习更具判别力的行人部分特征，并提出随机背景的行人图像增广训练数据集。 为了消除背景的影响，本文提出四种...

Eliminating Background-bias for Robust Person Re-identification2.

我定义str1=’/tmp/text’ 我如果执行这个命令的话sed “s\/${str}/${str1}/g”的话， 会报错。 请问怎么办替换分割符即可，如#，?,….都可 sed “s#${str}#{str1}#g”参考http://bbs.chinaunix.net/thread-3583458-1-1.html...

明明已经装了protobuf， 却出现import 错误 解决：export PATH=/usr/share/.pyenv/versions/anaconda2-4.1.1/bin:$PATH

ipython:export PATH=/usr/share/.pyenv/versions/anaconda2-4.1.1/bin/ipython:/usr/share/.pyenv/versions/anaconda2-4.1.1/bin/jupyter:$PATH jupyter notebook –no-browser –port 8080 –ip=0.0.0.0 http:/

caffe 编译时出现的错误：/usr/lib64/libboost_filesystem.so: undefined reference to `boost::system::get_system_category()'/usr/lib64/libboost_filesystem.so: undefined reference to `boost::system::get_generi

没有认真学习过python，偶尔遇到，总是模仿着写。在写程序的过程中，发现了许多不同于matlab的有趣语法。我将人的图片镜像，结果由于不熟悉语法，结果发现出现了好奇怪的结果。贴两张图，以示警醒~~~ 看起来蛮炫的吧，哈~言归正题吧~~1. 关于拷贝（1） copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。(比深拷贝更加节省内存) （2）copy.deepcopy 深拷贝

http://blog.youkuaiyun.com/xiaoyan174/article/details/62437424

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411

http://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/6132937.html

查看当前系统版本$ uname -m && cat /etc/*release显示：CentOS release 6.8 (Final)LSB_VERSION=base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:

转自：在Linux里设置环境变量的方法（export PATH）一般来说，配置交叉编译工具链的时候需要指定编译工具的路径，此时就需要设置环境变量。例如我的mips-linux-gcc编译器在“/opt/au1200_rm/build_tools/bin”目录下，build_tools就是我的编译工具，则有如下三种方法来设置环境变量：1、直接用export命令：export PATH=$PATH:/o

Latex 设置字体大小命令由小到大依次为： \tiny, \scriptsize, \footnotesize, \small, \normalsize, \large, \Large, \LARGE, \huge, \Huge。 在指定了正文文本为12pt后，所能使用的相对大小为： \tiny-6pt、\scritpsize-8pt、\footnotesize-10pt、\small-11

1.鼠标选择矩形区域--- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)eventdata reserved - to be defined in a f

出现的错误caffe 之前都能正常运行，不知何种原因出现以下错误：[root@Master pro1]# ./caffe train -sovler examples/mnist/train_lenet.sh ./caffe: /lib64/libz.so.1: version `ZLIB_1.2.3.4’ not found (required by /root/anaconda2/lib/./

解决方案： 使用下面的命令将文件格式设置为unix格式即可解决上述错误。 vi M.txt :set fileformat=unix :wq 参考文档： http://hi.baidu.com/hajj1987/blog/item/23339d314e163b275bb5f5ad.html

在看caffe教程中Fine-tuning for style recognition时比较image_net和style微调网络结构时，发现两个不同的Data layer的类型Data 和 ImageData，如下：**name: "CaffeNet"**layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" in

统计某文件夹下文件的个数 ls -l |grep “^-“|wc -l统计某文件夹下目录的个数 ls -l |grep “^ｄ”|wc -l统计文件夹下文件的个数，包括子文件夹里的 ls -lR|grep “^-“|wc -l如统计/home/han目录(包含子目录)下的所有js文件则： ls -lR /home/han|grep js|wc -l 或 ls -l “/home/han”|g

http://blog.youkuaiyun.com/lanxuezaipiao/article/category/2949511

原文地址：http://www.cnblogs.com/chinasun021/archive/2013/03/19/2969107.html 　　先找了段简单的测试程序:复制代码!/usr/bin/pythonfrom ftplib import FTP import sys import socket import pdb def passwordCorrect(ip,port,use

下面这篇博客写的不错，接下来细细研读：http://blog.youkuaiyun.com/zhikangfu/article/details/46226205