1.将数据集转化成COCO格式数据集 Kaggle->COCO: https://github.com/pascal1129/airbus_rle_to_coco/blob/master/1_ships_to_coco.py 2.修改匹配的训练参数文件 /xxx/mmdetection/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py 38.52行左右的num_classes值为实际分类数+1(背景类)100行左右的data_root值为数据集的根路径train.val.test的

之前主要是参考https://www.cnblogs.com/chason95/articles/9760291.html 一般使用 python test.py > ./log.txt 或 python test.py | tee ./log.txt 然后就会缓存很多输出后才能在屏幕或log中查到,就很难受. 后来领导给我了一条命令 srun --partition=GTX1080 --mpi=pmi2 --gres=gpu:1 -n1 --ntasks-per-node=1 --job-na

直接将启动程序放在rc.local即可.但是如果自动启动的程序奔溃后,会返回到ubuntu的unity桌面系统. 我遇到的问题是程序还有调用 xset 去定时关闭屏幕.在桌面启动后调用没问题.如果rc.local自动启动,则报 Unable to open display" 错误,调试了2天也不行.后来找到用 ebvtool,见上一篇博客. 另外一篇博客中的详细解释: 一.前言 无论你想要在ubuntu 12.04(11.10适用)开机启动图形程序,或者非图形程序,相信这篇文章能帮上大忙. 我将

在服务器Ubuntu系统上跑爬虫,爬虫是基于Selenium写的,遇到好几个问题,现在这里记录一下. 1. 安装环境 阿里云,Ubuntu16.04,因为没有界面,所以远程命令行操作.爬虫是基于Selenium写的,需要安装Chrome浏览器和Chromedriver. 1.1 安装Chrome和Chromedriver Chrome直接去官网下载,安装稳定版,https://www.ubuntuupdates.org/ppa/google_chrome?dist=stable,下载deb格式的

ubuntu 12.04 桌面版关闭图形界面 注意]改GRUB 的配置文件(不建议直接改 grub.conf) file:/etc/default/grub GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash" 替换为  GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="text" 保存后 sudo update-grub 重启即可 在ubuntu10.04版本一下的系统中: 方法:         sudo vim /etc/d

启动脚本后报错 selenium.common.exceptions.WebDriverException: Message: 'chromedriver' executable may have wrong permissions. Please see https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/home 因为各种问题在ubuntu上chrome跑不起来,决定重装,参考别人的教程 一.安装Chrome浏览器 1.安装依赖 sudo

跑maskrcnn报错:UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure.% get_backend())可以在第一部分增加一行代码:matplotlib.use('TkAgg') 最后显示如下: import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt

跑maskrcnn报错:UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure.% get_backend())可以在第一部分增加一行代码:matplotlib.use('TkAgg') 最后显示如下: import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt

在上周六遭遇阿里云容器服务 swarm 版的故障之后,我们决定还是走自建 docker swarm 之路,只要不是阿里云底层的问题,我们相信会找到办法解决或避开自建 docker swarm 不稳定的问题. 以下是我们即将采用的 docker swarm 集群部署优化措施. 1)2 个 overlay 网络合并为 1 个,以减少维护多个 overlay 网络的开销 之前用了 2 个 overlay 网络 cnblogs 与 proxy ,路由容器 docker-flow-proxy 只加入 pr

Rocksdb是挺好的一个东西,就是取得一个可用的库太麻烦.之前我是用的rocksdbsharp里面他有编译好windows 和 linux的库 兼 容性还挺好,ubuntu win10 直接跑没毛病,可惜他是去年build的了,我要用的checkpoint 这么重要的功能,他这个版本没有.于是乎只好自行编译rocksdb,感觉上了一条贼船啊. 我在使用rocksdb开发一个数据库https://github.com/lightszero/lightchain,欢迎关注. Ubuntu的顺利编译

1.实例描述 通过一个计算学生平均成绩的例子来讲解开发MapReduce程序的流程.输入文件都是纯文本文件,输入文件中的每行内容均为一个学生的姓名和他相应的成绩,如果有多门学科,则每门学科为一个文件.输出文件每行包含学生的姓名和平均成绩.下面给出样本输入文件,以及跑MapReduce程序过后的输出文件.代码亲测可用.注意:本人的开发环境是在Ubuntu+Eclipse下跑的. 1)math 2)china 3)english 4)输出文件 2.程序代码 import java.io.IOExce

原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/41412587 libhybris主要作用是为了解决libc库的兼容问题,目的是为了在基于GNU C library的系统运行那些用bionic编译的库(主要是Android下的闭源HAL库).它在Ubuntu touch, WebOS, Jolla Sailfish OS等系统中都有使用.因为这些系统都是基于glibc生态的,然而现有的硬件厂商提供的driver多是为Android而写的

Ubuntu16.04安装MonoDevelop运行C#代码 在Ubuntu上安装Mono 运行下面代码授权注册repo源并更新软件列表: Add the Mono repository to your system The package repository hosts the packages you need, add it with the following commands. Ubuntu 16.04(本人使用) sudo apt-key adv --keyserver keyse

在VMware Workstation 9中安装了一个Ubuntu Server,跑了一段时间之后常发现虚拟机中系统(客户系统)时间要比物理机(宿主系统)中的系统时间慢很多. 几经折腾(部署在VMware中的Magento无法登录)发现: 宿主系统设置了自动睡眠,此时硬件上的时钟还在正常走.而VMware创建的虚拟机依赖于宿主系统,睡眠后宿主系统中所有程序暂停了,那么虚拟机的时钟也停了.即使唤醒系统时,是少掉的时钟周期还是补不回来,因此虚拟机中的时间会比物理机中的时间慢. 因此,必须为VMwar

前面已经安装好了torch,下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型,我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径.所以我们从分析一个简单的案例开始吧. 参考Supervised Learning 这个例子呢,主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类. SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集 代码主要分为五个部分 数据的预处理 网络模型的构建 损失函数的定义 训练网络 测试数据

引言 随机函数算法应该是计算机史上最重要的十大算法之一吧. 而C中使用的随机函数 #include <stdlib.h> _Check_return_ _ACRTIMP int __cdecl rand(void); 本文主要围绕rand 函数找到G点. 就是伪随机函数的周期值. 关于rand 源码, 可以从Linux底层源码 glibc中找.  看了一下大约4个文件. 算法比较复杂. 感觉很稳定. 这里不探讨随机算法的实现. 只为了找到 随机函数周期. 前言 现在window上测试. 测试代

此文章的主旨是希望过于专注.NET程序员在做好工作.写好.NET程序的同时,能分拨出一点时间接触一下.NET之外的东西(例如10%-20%的时间),而不是鼓动大家什么都去学最后什么都学不精,更不是说.NET不行或劝大家放弃.NET.恕我愚钝,此主旨在文中表达不够清楚,看评论中很多朋友误解了,特此说明. 另外,本文中的观点并不全部是我个人的想法,相当一部分来自我以前聊过天的某些大牛,他们很多来自微软.百度.腾讯等知名企业,并且很多已经成为技术骨干,我曾经从他们那里受益匪浅,于是我把他们的指教结合自

前面的博客里说过最近几个月我从传统语音(语音通信)切到了智能语音(语音识别).刚开始是学语音识别领域的基础知识,学了后把自己学到的写了PPT给组内同学做了presentation(语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述).一段时间后老板就布置了具体任务:在我们公司自己的ARM芯片上基于kaldi搭建一个在线语音识别系统,三个人花三个月左右的时间完成.由于我们都是语音识别领域的小白,要求可以低些,就用传统的GMM-HMM来实现.说实话接到这个任务我们心里是有点没底的,不知道能不能按时完

Frp内网穿透搭建,家庭主机对外提供接口,支持ssh访问 1.使用场景: 需求1.家中服务器 ubuntu 主机,跑接口服务,需要对外暴漏, 需求2.同时需要在外网ssh远程 ​ 关键词: frp内网穿透,斐讯K3C 使用frp服务,ubuntu开启sshservice ​ 以下是记录: 2.所需工具: 1.公网VPS一台 ​ 搭建frp服务,这里使用TX云为例,需要配置安全组打开指定端口 ​ 可以使用Xshell正常登录 ​ [申请,注册VPS,不在本文讨论范围,请自行搜索] 2.路由器 ​

ubuntu上跑python连接pg,报错  ImportError: No module named psycopg2 root@pgproxy1:~# python /home/zxw/PGWriterTest_m.py  Traceback (most recent call last):   File "/home/zxw/PGWriterTest_m.py", line 4, in <module>     import psycopg2 ImportError: