先说一下前期准备工作:自己的运行环境是Ubuntu16.04+caffe+CPU(这台电脑没有GPU)+python 关于python的搭建就不说了,网上随便一搜,很多参考资源.说一下我配置好caffe之后,编译python接口时遇到的问题,以及我用到的解决办法. 比较顺利地配置好caffe只后,到了make pycaffe的时候,提示如下错误: 后来执行:~/caffe$ locate pyconfig.h 找到头文件pyconfig.h 下面是一步至关重要的操作:~/caffe$export…

摘要:FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题. 本文分享自华为云社区<全卷积网络(FCN)实战:使用FCN实现语义分割>,作者: AI浩. FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题.与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像…

Membership 三步曲之进阶篇 - 深入剖析Provider Model 本文的目标是让每一个人都知道Provider Model 是什么,并且能灵活的在自己的项目中使用它. Membership三步曲之入门篇 - Membership 基础示例 Membership三步曲之进阶篇 - 深入剖析Provider Model Membership三步曲之高级篇 -  从Membership 到 .NET 4.5 之 AspNet.Identity 在入门篇中我们已经从0开始将Membersh…

扯扯注解的蛋 为什么学习注解?学习注解有什么好处?学完能做什么? 1.能够读懂别人的代码,特别是框架相关的代码 2.让编程更加简洁,代码更加清晰 3.让别人高看你一眼 注解是java1.5引入的 概念: java人提供了一种原程序中的元素关联任何消息和任何元数据的途径和方法 java中的常见注解 JDK自带注解: @Override 放在方法前,表示该方法重写了父类的这个方法 @Deprecated 放在方法上,表名该方法已经过时,后面还使用这个方法会弹出黄色警告线 @SuppressWarni…

Membership三步曲之进阶篇 - 深入剖析Provider Model Membership 三步曲之进阶篇 - 深入剖析Provider Model 本文的目标是让每一个人都知道Provider Model 是什么,并且能灵活的在自己的项目中使用它. Membership三步曲之入门篇 - Membership 基础示例 Membership三步曲之进阶篇 - 深入剖析Provider Model Membership三步曲之高级篇 在入门篇中我们已经从0开始将Membership集成到…

前言 前段时间粗略的扫过一次require.js,当时没怎么在意,结果昨天看到index里面的代码就傻了,完全不知道从哪开始看啦,所以require与backbone的学习还要加紧才行. 由于前端所占业务越来越重,所以出现了模块化编程,但是js加载的先后顺序可能会给我们带来麻烦. 有时候我们为了解决页面堵塞会采用异步加载js的方式,这种方式往往带来了一些不确定因素. 为了解决这些问题,James Burke 便搞了一个AMD(Asynchronous Module Definition 异步模块…

在上一节中,我们已经解决了如何在python中执行cmd,并获取执行结果.下面就小小实战一下,获取设备信息. 一.思路 1.windows上获取设备信息的方法 输入dos命令“adb devices” 通常有如下结果 2.对结果进行处理,获取需要的设备信息 1)通过os.popen(cmd).readlines()获取到所有的行,去掉行尾的‘\n’符,可以得到有效的行信息. 2)找到含有设备信息的行,因为设备号和“device”之间是有‘\t’分隔的,所以可以使用split()进行分隔 二.上代…

[QRCode官网]http://phpqrcode.sourceforge.net/ PHP QRCode生成二维码 官网下载QRCode源码包,引入源码包中的 qrlib.php . <?php include "phpqrcode/qrlib.php"; QRcode::png('hys'); // png($text, $outfile = false, $level = QR_ECLEVEL_L, $size = 3, $margin = 4, $saveandprin…

全卷积网络Fully Convolutional Networks (FCN)实战 使用图像中的每个像素进行类别预测的语义分割.全卷积网络(FCN)使用卷积神经网络将图像像素转换为像素类别.与之前介绍的卷积神经网络不同,FCN通过转置卷积层将中间层特征映射的高度和宽度转换回输入图像的大小,使得预测结果在空间维度(高度和宽度)与输入图像一一对应.给定空间维度上的位置,信道维度的输出将是对应于该位置的像素的类别预测. 将首先导入实验所需的包或模块,然后解释转置卷积层. %matplotlib inl…

1.准备数据 把数据放进txt文件中(数据量大的话,就写一段程序自己把数据自动的写入txt文件中,任何语言都能实现),数据之间用逗号隔开,最后一列标注数据的标签(用于分类),比如0,1.每一行表示一个训练样本.如下图所示. 其中前三列表示数据(特征),最后一列表示数据(特征)的标签.注意:标签需要从0开始编码! 2.实现全连接网络 这个过程我就不多说了,如何非常简单,就是普通的代码实现,本篇博客的重点在于使用自己的数据,有些需要注意的地方我在后面会做注释.直接上代码 #隐含层参数设置 in_un…

导语 JOOX Music是腾讯海外布局的一个音乐产品,2014年发布以来已经成为5个国家和地区排名第一的音乐App.东南亚是JOOX Music的主要发行地区,由于JOOX Music所面对的市场存在很多的低端机型,并且这些市场的网络环境相对来说是比较差的,为了提升下载转化率,对JOOX Music进行APK瘦身是必不可免的. JOOX Music版本大小变化 JOOX Music(后面简称JOOX)现在已经在进行V3.8版本的开发了,不过,在这之前JOOX经历了从V2.1版本的18M暴涨到V…

一.开始使用Spring Cloud实战微服务 1.SpringCloud是什么? 云计算的解决方案?不是 SpringCloud是一个在SpringBoot的基础上构建的一个快速构建分布式系统的工具集(全家桶). SpringCloud拥有SpringBoot的特点. 2.关于SpringCloud的版本? 大部分spring软件的版本是以:主版本.次版本.增量版本.里程碑版本的形式命名. Spring Cloud Angel SR6??? Angel是SpringCloud的一个大版本,Se…

背景 CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题.神经网络大神Jonathan Long发表了<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割挖了一个坑,于是无穷无尽的人往坑里面跳. 全卷积网络 Fully Convolutional Networks CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature m…

全卷积网络 FCN 详解   背景 CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题.神经网络大神Jonathan Long发表了<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割挖了一个坑,于是无穷无尽的人往坑里面跳. 全卷积网络 Fully Convolutional Networks CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产…

前言: 项目中多处用到对话框,用系统对话框太难看,就自己写一个自定义对话框. 对话框包括:1.圆角 2.app图标 , 提示文本,关闭对话框的"确定"按钮 难点:1.对话框边框圆角显示 2.考虑到提示文本字数不确定,在不影响美观的情况下,需要在一行内显示提示的文字信息   3.设置对话框的宽和高 技术储备: 1.安卓开发_使用AlertDialog实现对话框    知道AlertDialog有setView(view) ,Dialog 有ContentView(view) 方法. 2.…

下面示例是在之前的基础上进行的,大家如果有什么不明白的可以参考MP实战系列的前八章 当然,同时也可以参考MyBatis Plus官方教程 建议如果参考如下教程,使用的技术为spring+mybatis plus + springmvc+jdk8+maven工程 满足这个条件可以减少不必要的麻烦,当然持久层也可以用mybatis. 只要按照如下示例来,也不会有大问题的.之前我也强调过mybatis和mybatis plus的区别主要是封装和继承,mybatis plus封装一系列增删改查的方法,但…

转载自:https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1411.4038v1.pdf 背景 CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题.神经网络大神Jonathan Long发表了<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割挖了一个坑,于是无穷无尽的人往…

博客来源于:https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html: https://blog.csdn.net/sinat_24143931/article/details/78696442 https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6240659.html 使用训练好的模型完成语义分割任务 https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org fcn分割codeshtt…

Android项目实战(三十二):圆角对话框Dialog   前言: 项目中多处用到对话框,用系统对话框太难看,就自己写一个自定义对话框. 对话框包括:1.圆角 2.app图标 , 提示文本,关闭对话框的"确定"按钮 难点:1.对话框边框圆角显示 2.考虑到提示文本字数不确定,在不影响美观的情况下,需要在一行内显示提示的文字信息   3.设置对话框的宽和高 技术储备: 1.安卓开发_使用AlertDialog实现对话框    知道AlertDialog有setView(view) ,D…

Java生鲜电商平台-微服务入门与服务的拆分架构实战 刚开始进入软件行业时还是单体应用的时代,前后端分离的概念都还没普及,开发的时候需要花大量的时间在“强大”的JSP上面,那时候SOA已经算是新技术了.现在,微服务已经大行其道,有哪个互联网产品不说自己是微服务架构呢? 但是,对于微服务的理解每个人都不太一样,这篇文章主要是聊一聊我对微服务的理解以及如何搭建经典的微服务架构,目的是梳理一下自己的一些想法,如果存在不同看法的欢迎指正! 什么是微服务 首先,什么是微服务呢? 单体应用 相对的,要理解什…

语义分割--全卷积网络FCN详解   1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别). 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测.这样做有3个问题: - 像素区域的大小如何确定 - 存储及计算量非常大 - 像素区域的大小限制了感受野的大小,从而只能提取一些局部特征 为什么需要FCN? 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原…

Mtcnn它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型,该模型主要采用了三个级联的网络,采用候选框加分类器的思想,进行快速高效的人脸检测.这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net.进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net.和很多处理图像问题的卷积神经网络模型,该模型也用到了图像金字塔.边框回归.非最大值抑制等技术. ​01什么是Mtcnn MTCNN是一个人脸检测算法,英文全称是Multi-task convolut…

Single Shot Multibox Detection (SSD)实战(上) 介绍了边界框.锚框.多尺度对象检测和数据集.现在,我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型:单次多盒检测(SSD).这种快速简便的模式已经被广泛应用.该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型. 1. Model 图1显示了一个SSD模型的设计.该模型的主要组成部分是一个基本网络块和若干个串联的多尺度特征块.在这里,基网络块用于提取原始图像的特征,一般采用深度卷积神经网络的形式.关于SSDs的论文选…

需求 设计一个培训机构管理系统,有总部.分校,有学员.老师.员工,实现具体如下需求: 有多个课程,课程要有定价 有多个班级,班级跟课程有关联 有多个学生,学生报名班级,交这个班级对应的课程的费用 有多个老师,可以分布在不同校区,上不同班级的课 有多个员工,可以分布在不同校区,在总部可以统计各校区的账户余额.员工人数.学员人数 学生可以退学 类图 实现代码 这肯定不是最优代码, 如果有大佬给出更优解一定要给我评论哦 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _…

MySQL:怒刷牛客网"sql实战" 在对MySQL有一定了解后,抽空刷了一下 牛客网上的 数据库SQL 实战,在此做一点小小的记录 SQL1 查找最晚入职员工的所有信息 select * from employees where employees.hire_date ==(select max(hire_date) from employees); SQL2 查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息 select * from employees where hire_date…

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 前文<Spring Cloud Gateway过滤器精确控制异常返回(分析篇)>咱们阅读源码,了解到Spring Cloud Gateway是如何处理全局异常信息的,学了那么多理论,不免手痒想实战验证学习效果,今天咱们就来写代码,最终目标是改写下图两个红框中的内容: 为了简单起见,本篇不再新增maven子工程,而是基于前文创建的子工程gat…

微信搜索[大奇测试开],关注这个坚持分享测试开发干货的家伙. 在图表统计展示方面,笔者目前使用过的两种开源,分别是 Echats 和 G2Plot 组件,从个人使用上来讲前者应用更广.自定义开发更灵活,后者使用上更简单尤其是在数据绑的格式和方式上更友好,其中在我们使用 Element vue admin 集成分支项目中有关图表的例子基础就是Echats,比如其中的混合图表(柱形+折线) 对应源代码中代码位置依据可从 /views/chats 看到导入的是 echats 也就是说此组件的的使用方式…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/273 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

前台需求分析 一:用户模块 注册 前台JS校验 使用AJAX完成对用户名(邮箱)的异步校验 后台Struts2校验 验证码 发送激活邮件 将用户信息存入到数据库 激活 点击激活邮件中的链接完成激活 根据激活码,查询数据库中是否有该用户: 如果有则激活,否则不激活: 登录 输入用户名.密码.验证码(前台,后台数据校验) 用户名.密码都正确同时用户状态必须是激活状态 退出 销毁session.   二:一级分类模块 查询一级分类 将一级分类存入session中(每个页面都一样的数据) 查询某个一级分…

基础: 1.GitHub实战系列~1.环境部署+创建第一个文件 2015-12-9 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5034624.html 2.GitHub实战系列~2.把本地项目提交到github中 2015-12-10 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5035625.html 3.GitHub实战系列~3.提交github的时候过滤某些文件 2015-12-10 http://www.cnblogs.com/dunit…