u012803093的博客

原创 caffe网络结构解析

一、均值文件是什么：下面是make_imagenet_mean.sh里面的内容#!/usr/bin/env sh# Compute the mean image from the imagenet training lmdb# N.B. this is available in data/ilsvrc12EXAMPLE=E:/deeplearning/caffe-master/te

原创 caffe训练自己的数据

参考博客：https://www.cnblogs.com/love6tao/p/5743030.htmlhttps://www.cnblogs.com/alexcai/p/5469436.html第一步：准备数据，收集你想要分类的数据，比如你想要识别猫和狗，那就收集尽量多的数据吧！第二步：新建文件夹my_data，里面在建两个文件夹train和test。clear all;

原创 caffe配置 windows gpu

参考博客：(1)  http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143  ( 无GPU安装配置)  (2)  http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51476516    (3)  http://blog.csdn.net/zb1165048017/article

原创 一点小结fpga仿真实测不一致

这周fpga这边和dsp联调，fpga这边算法的计算结果需要送到dsp计算，之前由于接口没打通，这条路一直都没测过，只是单纯的看了下chipscope出来的数据，觉得差不多就一直没管它了，因为仿真时的数据是可以完成算法功能的，所以以为没有问题。但是接到dsp之后，发现fpga过来的数据不稳定，跳变很厉害。然后再次用chipscope看，每一帧图计算结果都不一样，而我的输入测试数据是完全一样的。仿真

转载 神经网络使用心得

转自http://www.caffecn.cn/?/article/44神经网络使用心得--欢迎新手借鉴，老手批评指正我是用Caffe做6分类问题，做一种工业产品的检测。经过反复实验。总结的经验以下几条，供新手参考，也欢迎老手批评指正。大家交流。 本文把神经网络的神秘面纱扯下来，新手看了之后，就有了一个完整的认识，知道怎么操作了。当然更基础的东西，要自己

原创 matlab输出指定位数十六进制到文本

转载 有符号整数 存储

本文摘自：http://blog.csdn.net/jiangdf/article/details/8711151有符号整数，正数的表示区间为：0x00000000-0x7FFFFFFF;负数的表示区间：0x80000000-0xFFFFFFFF。负数在内存中都是以补码的形式存放，补码的规则是用0减去这个数的绝对值。也可以表示为对这个数取反加1；为什么补码是对这个数取反加1

原创 关于不同位数的值与操作

调试平台：VS2012  win764位由此可见不同位数数值相与操作会根据它的数据类型自动扩充，这里int类型的数据为32位

翻译 笔记

安全　　我说的安全特指的视频监控。其实安防领域它已经存在了很久，从商业摄像头存在到现在已经有三四十年的历史，它其实在八十年代就进入到了安防领域，只不过那个时候是一个奢侈品，现在变成了一个日常必需品了，而且价格也不高。　　整个安防体系总体来说就四个模块：摄像头、传输网络、存储器、显示器。你可以感觉到它其实是一个视频系统，而不是一个视觉系统。视频的意思是它最终是给人看的，而视觉是说它是