caffe-windows中classification.cpp的源码阅读 命令格式: usage: classification string(模型描述文件net.prototxt) string(模型权值文件network.caffemodel) string(图像均值文件mean.binaryproto) string(图像类别标签信息 labels.txt) string(输入待分类图像img.jpg) 为什么要对图像进行均值处理?(参考) 数据预处理在深度学习中非常重要,数据预处理中,…

  1.  安装软件 1.1.  安装 git A.git官网下载:https://git-scm.com/downloads/ 安装git到如下路径 C:/Program Files/Git B.图形化工具:https://tortoisegit.org/ 1.2.  安装 Python python官网下载:https://www.python.org/downloads/ 安装python到如下路径 C:/Program Files/python 2. 下载源码 2.1. 克隆源代码仓库…

因为EXT和NTFS格式的差异,我一直对于windows下阅读Android源码感到不满. 前几天,想把最新的android5.0的源码下下来研究一下,而平时日常使用的又是windows环境,于是专门思考了一下这个问题,总结一次. 要求 有且只有一份可以下载,更新,编译的Android源码,可以在不同平台查看. 硬件篇 方案一:U盘 拷贝一份在linux下的Android源码,到某一U盘. 优点: u盘便携性非常强,可随身携带 缺点: 源码不能更新,每次重新拷贝最新的源码需要一台linux,而且…

1. Struts2架构图  当外部的httpservletrequest到来时 ,初始到了servlet容器(所以虽然Servlet和Action是解耦合的,但是Action依旧能够通过httpservletrequest取得请求参数), 然后通过Filter chain,Filter主要包括ActionContextCleanUp,它主要清理当前线程的ActionContext和 Dispatcher:FilterDispatcher主要通过AcionMapper来决定需要调用哪个Actio…

1.参考. 利用IDEA工具编译Spark源码(1.60~2.20) https://blog.csdn.net/He11o_Liu/article/details/78739699 Maven编译打包spark(2.1.0)源码及出现问题的解决方案(win7+Intellij IDEA) https://blog.csdn.net/u011464774/article/details/76704785 通过maven将spark源码导入ideahttps://blog.csdn.net/pcn…

PS:文章内容涉及源码,请耐心阅读. 理论实践,相辅相成 伟大领袖毛主席告诉我们实践出真知.这是无比正确的.但是也会很辛苦. 就像淘金一样,从大量沙子中淘出金子一定是一个无比艰辛的过程.但如果真能淘出来,也一定是像金子一样宝贵的东西. 他老人家还说过,当真知上升为理论的时候,就可以反过来指导实践了. 在当下这个时代,前辈们已经发现和整理了很多理论,我们直接拿来使用就行了.“拿来主义”不全是不好的. 如果说阅读源码算一种实践的话,那我们拿什么“理论”来指导它呢? 兵马未动,粮草先行 答案自然是官方…

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/hadoop_block_placement_policy 大多数的叫法都是副本放置策略,实质上是HDFS对所有数据的位置放置策略,并非只是针对数据的副本.因此Hadoop的源码里有block replicator(configuration). BlockPlacementPolicy(具体逻辑源码)两种叫法. 主要用途:上传文件时决定文件在HDFS上存储的位置…

1. batch norm 输入batch norm层的数据为[N, C, H, W], 该层计算得到均值为C个,方差为C个,输出数据为[N, C, H, W]. <1> 形象点说,均值的计算过程为: (1) 即对batch中相同索引的通道数取平均值,所以最终计算得到的均值为C个,方差的计算过程与此相同. <2> batch norm层的作用: a. 均值:(2) b. 方差:(3) c. 归一化:(4) 2. caffe中batch_norm_layer.cpp中的LayerSe…

Caffe源码阅读(1) 全连接层 发表于 2014-09-15   |   今天看全连接层的实现.主要看的是https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/src/caffe/layers/inner_product_layer.cpp 主要是三个方法,setup,forward,backward setup 初始化网络参数,包括了w和b forward 前向传播的实现 backward 后向传播的实现 setup 主体的思路,作者的注释给的很清晰.主要是要…

NioEventLoopGroup的无参构造: public NioEventLoopGroup() { this(0); } 调用了单参的构造: public NioEventLoopGroup(int nThreads) { this(nThreads, (Executor)null); } 继续看到双参构造: public NioEventLoopGroup(int nThreads, Executor executor) { this(nThreads, executor, Select…