原创 TensorFlow 指定 GPU 訓練模型
Linux 查看當前服務器 GPU 的佔用情況可以使用 nvidia-smi 命令，如下所示： nvidia-smi 關於 nvidia-smi 命令輸出的詳細解釋，可參考筆者的另外一篇博客：GPU狀態監測 nvidia-smi
2020-06-16 11:18:46
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原创 SQL 知識點回顧總結（二）
本文在上篇博客 SQL 知識點回顧總結（一）的基礎上，再結合《SQL 必知必會》一書對 SQL 相關知識點進行了補充整理，供大家參考，也方便自己查閱備忘。 在指定一條 order by 子句時，應該保證它是 select 語句中
2020-06-16 11:18:46
原创 Linux 下 top 和 free 命令總結
top 命令提供了實時的對系統處理器的狀態監視，比較像 windows 下的任務管理器。top 命令的顯示如下： 下面對以上顯示信息逐行做解釋，比較重要和常用的信息均用斜黑體加粗： 第一行（任務隊列信息，同 uptime
2020-06-16 11:18:46
原创 Caffe 圖片數據轉化爲 lmdb 格式以及均值文件的計算
在 Caffe 中經常使用的數據類型是 lmdb 或 leveldb，而我們平時所用的圖片格式爲 jpg, png, tif 等，於是就產生了一個問題，如何從原始圖片文件轉換成 Caffe 中能夠運行的 db（leveldb/lm
2020-06-16 11:18:46
原创 SQL 知識點回顧總結（一）
很久沒有更新博客了，埋頭工作有時候都忘了思考，但學習積累的步伐不能停止，今兒個把 SQL 相關知識點重新撿起來，供大家參考，也方便自己查閱備忘。梳理的主線主要基於牛客網《數據庫SQL實戰》，以 SQLite 爲例進行總結梳理。 1
2020-06-16 11:18:46
原创 VGGNet 總結
本文是對《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》的論文解讀和總結。該論文發表於 ICLR2015，由牛津大學視覺幾何組（Visual
2020-06-16 11:18:46
原创 iOS 單例模式，你真的寫對了嗎？
幾年前，筆者曾對 iOS 單例模式作過一番闡述，包括其優點以及 Apple 自身對單例模式的實現示例，詳情可參考：iOS 單例模式詳解。這裏再做一個簡短的總結， 單例的用處：主要用在封裝網絡請求，播放器，存放常用數據等。 單例的特
2020-06-16 11:18:46
原创 對比 Caffe 中 train_val.prototxt 和 deploy.prototxt 文件
首先，這兩個文件有一個最大的不同點，train_val.prototxt 文件是網絡配置文件，該文件是在訓練的時候用的。deploy.prototxt 文件是在測試時使用的文件。下面以 Caffe 官方給出的 mnist 訓練相關
2020-06-16 11:18:46
原创 XCTest 單元測試初探
在做 iOS 端的單元測試時，XCode 自身集成的 XCTest 框架是一個不錯的選擇。網絡上關於 XCTest 單元測試的文章不勝枚舉，這裏主要結合實例和 WWDC2018 的新增特性進行總結和梳理。 本文只針對 iOS 單元
2020-06-16 11:18:46
原创 Caffe solver.prototxt 文件參數解析
solver 算是 Caffe 的核心的核心，它協調着整個模型的運作。Caffe 程序運行必帶的一個參數就是solver 配置文件，solver.prototxt 文件是用來告訴 Caffe 如何訓練網絡的。下面以 Caffe 中
2020-06-16 11:18:46
原创 談一談交叉熵損失函數
關於損失函數的概念以及種類特點，可參看博主的博客：常見的損失函數總結，談到交叉熵，就不得不提信息熵的概念，同樣可參看博主之前的博客：決策樹之基 —— ID3 算法，博文中提到了信息熵的相關知識。有了上述兩篇博文作爲基礎，此文不再贅
2020-02-23 23:57:10
原创 GPU狀態監測 nvidia-smi 命令詳解
在進行深度學習實驗時，GPU 的實時狀態監測十分有必要。今天詳細解讀一下 nvidia-smi 命令。 上圖是服務器上 GeForce GTX 1080 Ti 的信息，下面一一解讀參數。 上面的表格中的紅框中的信息與下面的四個
2020-02-23 23:57:09
原创 matplotlib 實例回顧總結
在使用機器學習方法解決問題的過程中，一定會遇到需要針對數據進行繪圖的場景。Matplotlib 是支持 Python 語言的開源繪圖庫，因爲其支持豐富的繪圖類型、簡單的繪圖方式以及完善的接口文檔，深受開發者和研究者的喜愛。同樣本次
2020-02-23 23:57:09
原创 AlexNet 總結
本文是對《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》的論文解讀和總結。該論文發表於 NIPS2012，作者 Alex Krizhevsky 屬於
2020-02-23 23:57:09
原创 tf.variable_scope(), tf.name_scope(), tf.get_variable(), tf.Variable() 理解總結
許多的 TensorFlow 開源項目都會頻繁出現 tf.variable_scope, tf.name_scope, tf.get_variable(), tf.Variable() ，今天來對此做一個總結。 注意，tf.Var
2020-02-23 23:57:09