原创 Caffe學習（五）：Caffe py-Faster-RCNN 源碼解析（一）
源碼：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 首先來看\tools\train_net.py，首先parse_args()讀入命令行設置的參數信息，然後讀取yml設置的參數信息，如下： 代
2020-06-23 13:40:51
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原创 5G產業（二）：5G的應用場景8成用於工業互聯網
5G的主要應用場景是工業互聯網（即物聯網），而非普通消費者。 （1）4G已滿足我們手機用戶的絕大多數需求 5G的三大特性：高網速，低延時，大連接。目前4G已滿足我們手機用戶的絕大多數需求，可能有需求的是年輕人玩手遊的用戶，對於網速和延時有
2020-06-23 13:01:11
原创 VS2015源代碼中文編碼問題
VS2015中文版對文件的默認編碼格式爲 GB2312 中文系統中控制檯的的默認編碼格式爲GBK（包含及兼容GB2312） 因此在VS2015中文版的cpp文件中輸出printf("中文")在控制檯輸出中不會亂碼，但如果cpp文件是以
2020-06-23 13:01:10
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原创 face_recognition的坑
網上很多關於face_recognition的使用介紹，但好像沒多少篇文章深入研究過這個庫的API的使用，這個庫有幾個坑： 1. compare_faces 這個接口返回一個True或False的列表，但比對的known_face_enc
2020-06-23 13:01:10
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原创 海思NNIE開發（一）：海思Hi3559AV100/Hi3519AV100 NNIE深度學習模塊開發與調試記錄
海思NNIE開發系列文章： 海思NNIE開發（一）：海思Hi3559AV100/Hi3519AV100 NNIE深度學習模塊開發與調試記錄 海思NNIE開發（二）：FasterRCNN在海思NNIE平臺上的執行流程（一） 海思NNIE開發
2020-06-23 13:01:10
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原创 海思NNIE開發（二）：FasterRCNN在海思NNIE平臺上的執行流程（一）
海思NNIE開發系列文章： 海思NNIE開發（一）：海思Hi3559AV100/Hi3519AV100 NNIE深度學習模塊開發與調試記錄 海思NNIE開發（二）：FasterRCNN在海思NNIE平臺上的執行流程（一） 海思NNIE
2020-06-23 13:01:10
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原创 Caffe學習（三）：Caffe solver文件參數詳細解析
以caffe-master\examples\mnist\lenet_solver.prototxt文件來解析，這個文件爲訓練mnist模型時的超參數文件，這個文件中中有兩個參數test_iter與test_interval，這裏用了單詞
2020-06-23 13:01:10
原创 Caffe學習（七）：Caffe添加自定義層（2）：Python層
前面一篇講述瞭如何添加自定義的Caffe C++層，本篇講解如何添加自定義的Python層，依然以mnist example爲例子，在caffe-master\examples\mnist中的 lenet_train_test.ptoto
2020-06-23 13:01:10
原创 boost asio用法總結（自用）
參考文章 https://mmoaay.gitbooks.io/boost-asio-cpp-network-programming-chinese/content/Chapter1.html 1. 頭文件目錄 L:\boost_1_5
2020-06-23 13:01:10
原创 QT disconnect
disconnect() 等同於disconnect(this, 0, 0, 0), 刪除作爲信號的this與任何槽的關聯 disconnect(receiver) 等同於disconnect(this, 0, receiver, 0)，
2020-06-23 13:01:10
原创 嵌入式開發（一）：嵌入式開發新手入門
本篇文章整理下嵌入式開發中一些入門的基礎技能，都是根據以往的工程經驗整理，適用於之前沒做過嵌入式開發的新手。 嵌入式開發流程一般如下，一般是在PC機的Windows系統下安裝Ubuntu虛擬機，搭建嵌入式開發環境及交叉編譯環境，開發完成後
2020-06-23 13:01:10
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原创 Caffe學習（六）：Caffe 添加自定義層
這裏我們以mnist example爲例來說明，如何在網絡中添加自定義的Caffe層（C++ 實現）： 1. 不帶參數的層 （1）網絡文件添加自定義層 在caffe-master\examples\mnist\下拷貝lenet_train
2020-06-23 13:01:10
原创 海思NNIE開發（五）：基於Hi3559AV100的FasterRCNN、RFCN、SSD、Yolov2、Yolov3性能綜合測評
系列文章 海思NNIE開發（一）：海思Hi3559AV100/Hi3519AV100 NNIE深度學習模塊開發與調試記錄 海思NNIE開發（二）：FasterRCNN在海思NNIE平臺上的執行流程（一） 海思NNIE開發（三）：Faste
2020-06-23 13:01:10
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原创 Python處理二進制流（一）
使用struct來處理，廢話不說，直接上代碼 import struct import numpy as np import cv2 def str2St(bStr): return str(len(bStr)) + 's' n
2020-06-23 13:01:10
原创 Caffe學習（四）：Windows使用Cifar10訓練及測試Caffe版DenseNet
論文名稱：Densely Connected Convolutional Networks（CVPR 2017, Best Paper Award） 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 源碼
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