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RSS订阅原创 轻量级BI框架Superset的安装
本文主要介绍关于开源轻量级BI框架Superset的安装和使用，本文档只介绍安装，关于具体使用将会在后续补充。……需要使用到的基本框架及库：Anaconda（推荐），python 3.6及以上，mysql（需要在本机上安装，推荐安装Navicat）,1. 使用命令在Anaconda中创建虚拟环境：conda create -n superset python=3.62. 激活环境，使用 source activate superset或者 activate superset3. 执.
2020-12-10 22:46:24
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原创 在win10及Centos上调试retinaFace
https://github.com/deepinsight/insightfacegithub上insightnFace地址insightFace中的RetinaFace的使用，2020年2月24日前后发布了口罩检测流程，在文件夹RetinaFaceAntiCov中。使用RetinaFaceAntiCov文件夹内容需要进行如下修改：1. 复制 RetinaFace中rcnn文件夹下的cython文件夹到RetinaFaceAntiCov的rcnn文件夹中，在rcnn->process
2020-12-01 12:30:09
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原创 Centos7与Windows查看硬盘序列号
使用hdparm /dev/sda 查看硬盘序列号使用fdisk -l 查看硬盘信息关于hdparm的rpm包，在rpm网站下载使用rmp -ivh 安装包名称 安装
2020-11-29 10:15:37
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原创 动手学计算机视觉---inception v4 源码分析
动手学计算机视觉--1第一章，第4篇，上篇内容中对网络结构以及代码实现进行了一一对应，使用keras搭建网络模型往往更加直观，本篇主要内容如下：继续完成网络主结构代码阅读，简单介绍其余文件的作用，介绍专栏接下来的内容1 代码阅读网络结构 if include_top: # 1 x 1 x 1536 x = AveragePooling2D((8,8), padding='valid')(x) #使用均值池化操作 x = Dro
2020-11-09 12:55:52
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原创 动手学计算机视觉----inceptionv4源码及网络架构分析
承接上文，本篇内容分析inception_v4.py文件，分析源码与论文中网络架构之间的对应关系。从17行开始，导入本程序中使用到的依赖文件，主要包括numpy和keras框架中用于模型搭建的核心函数。1 模型主结构模型的主要结构如下图所示，对应inception_v4.py中的...
2020-11-07 22:16:25
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原创 在Ubuntu16.04 虚拟机下离线安装Anaconda
安利清华镜像网站，ananconda可从此链接下载此安装教程在vmware虚拟机上，操作系统为Ubuntu16.04，首先将下载的Anaconda安装包复制到虚拟机中，本篇使用；1 使用cd 转到anaconda安装包所在的路径下，或者直接在该路径下打开命令终端；2 使用 bash命令进行安装3 一路Enter（回车），在下图中，输入 yes，4在确认安装之前会返回anaconda的安装路径，如下图所示，点击回车继续安装5 弹出是否添加至环境变量，建议输入yes6 .
2020-11-04 18:20:43
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原创 动手学计算机视觉---第一章，IDE搭建及源码阅读
动手学计算机视觉---1一名计算机视觉从业人员第一章，一个简单视觉实例，本章第二篇，pycharm环境搭建与源码分析（1）搭建Pycharm开发环境在pycharm官网中，找到适合系统的pycharm版本，社区办可以满足基本的需求，如果需要连接远程GPU服务器进行代码调试需要专业版（有方法）（a）在pycham中设置对应的虚拟环境，如下图所示，其中，1 表示设置位置；2 设置的虚拟环境（可以在Anaconda中创建）3 该虚拟环境下的三方依赖包及对应版本（2）keras-ince
2020-11-04 13:16:57
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原创 动手学计算机视觉---第一章，一个简单的视觉例子
动手学计算机视觉---1第一章，一个简单视觉实例，本章分为两个篇幅，包括基础环境的搭建和源码分析；目录（1）如何安装Anaconda（2）如何创建虚拟环境（3）如何使用国内镜像安装相关依赖包（4）如何运行简单的GitHub实例（5）GitHub源码剖析本篇使用的操作系统Win10，CPU，使用的IDE为Pycharm（1）如何安装Anaconda（a）通过浏览器打开Anaconda的官网选择对应版（注意操作系统及32位或64位）本下载，这边百度网盘也可以下载，本.
2020-10-31 18:22:01
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翻译 《Keras》翻译连载3
运行一个简单的Keras 网络并且建立一个基准让我们从截图中看看运行代码后会发生什么： 首先，转储网络架构，我们可以看到使用的不同类型的层，它们的输出形状，它们需要优化多少参数，以及它们如何连接。网络使用48000个样本训练，保留12000样本用于验证（这里的样本指的是训练集中的样本，注意，验证和测试不一样）。建立神经网络模型之后，使用10000个样本进行测试。正如上图所示...
2019-01-06 15:33:23
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翻译 《Kears》翻译连载2
这边，解释一下，将会连载关于《Deep learning with keras》一书的翻译版及一些自己的认识。如有侵权，请联系删除。若有错误，请指出，多谢关照。由于翻译水平有限，有兴趣的同行可以阅读原版书籍。如果连载的文章会给您多少带来帮助，倍感荣幸。正文开始：*****************************************************************...
2019-01-04 19:54:56
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翻译 《Deep Learning with keras》翻译连载
这边，解释一下，将会连载关于《Deep learning with keras》一书的翻译版及一些自己的认识。如有侵权，请联系删除。若有错误，请指出，多谢关照。由于翻译水平有限，有兴趣的同行可以阅读原版书籍。如果连载的文章会给您多少带来帮助，倍感荣幸。翻译版从原著的第12页开始，关于前面的内容，如果有必要的话，在全部翻译完之后会进行补充。正文开始：*******************...
2019-01-04 19:29:31
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空空如也
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