原创 學習筆記-Raspberry Pi Zero W-1:系統安裝及SSH和wifi配置(無需顯示器)

1.1 準備工作 (1)硬件準備:Raspberry Pi Zero W(以下簡稱RPI),RPI電源線,SD卡,SD卡讀卡器,筆記本電腦,無線路由器(電腦和RPI處於同一wifi網絡下即可)。 (2)軟件準備:Raspbrain系統鏡像

原创 學習筆記-機器學習-搭建環境-6:安裝CUDNN

一、安裝cuDNN 在CentOS上,NVIDIA驅動的RPM包依賴於一些外在的包(external packages) # 從EPEL上面來安裝dkms yum install epel-release yum install dkm

原创 學習筆記-機器學習-搭建環境-4:安裝Nvidia驅動

一、安裝NVIDIA驅動 檢查電腦是否配有Nvidia顯卡 /usr/sbin/lspci | grep -i nvidia 安裝顯卡檢測程序 ELRepo源安裝顯卡驅動 ELRepo項目(yum源)側重於硬件相關的包來增強你的經驗與企

原创 備忘:Python爬蟲(urllib.request和BeautifulSoup)

學習urllib.request和beautifulsoup,並從dribbble和behance上爬取了一些圖片,記錄一下 一、urllib.request 1. url的構造 構造請求的url遇到的主要問題是如何翻頁的問題,dribb

原创 論文閱讀-week1:Going deeper with convolutions(Inception v1 )

一、基礎知識 1. 卷積(Convolution): 對應局部感知,原理是在觀察某個物體時,既不能觀察每個像素,也不能一次觀察整體,而應該先從局部開始認識。 2. 卷積核(Convolution Kernel): 卷積核的大小常見的有1x

原创 備忘:區分tensorflow中幾種cross_entropy函數

# A logit (also called a score) is a raw unscaled value associated with a class. # 多分類問題 輸入標籤需要Onehot編碼 輸出logits向量 tf.

原创 備忘:圖像預處理(Python Windows)

1. 獲取圖片路徑 """ 例: 在.\images\train文件夾下有兩張圖片01.jpg和02.jpg """ import os import glob # 得到圖片所在文件夾: .\images\train base_pa

原创 備忘:解決/boot分區不足的問題

在yum update的時候出現問題,/boot文件系統空間不足:   方法一:將/boot掛載到其他位置 檢查linux服務器的文件系統的磁盤空間佔用情況: df -h 可以看到/boot被掛載在/dev/sda2上,空間只有19

原创 學習筆記-Raspberry Pi Zero W-2:Python3下載安裝和配置(更換apt-get和pip的鏡像源)

2.1 爲apt-get更換國內鏡像源 (1)更改sources.list文件 $ sudo nano /etc/apt/sources.list 用#註釋掉原文件內容,用以下內容取代: deb http://mirrors.tuna

原创 學習筆記-機器學習-搭建環境-7:安裝Anaconda和Jupyter Notebook(CentOS和Ubuntu)

一、安裝Docker 參考:https://blog.csdn.net/RambleMY/article/details/84786799 二、安裝Anaconda 創建並運行容器: $ docker run --runtime=nvi

原创 學習筆記-機器學習-搭建環境-1:安裝Anaconda和Jupyter Notebook(Win10)

一、安裝Anaconda: ## 鏡像源已經不可用 從清華大學開源軟件鏡像站下載合適版本的Anaconda3速度很快,地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 爲Ana

原创 學習筆記:Linux下Docker的使用

目錄: 一、介紹 二、使用鏡像 三、使用容器 四、數據管理 一、介紹 Docder屬於操作系統層面的虛擬化技術。傳統虛擬機技術是虛擬出一套硬件後,在其上運行一個完整操作系統,在該系統上再運行所需應用進程;而容器內的應用進程直接運行於宿主的

原创 學習筆記-機器學習-搭建環境-5:安裝CUDA

一、安裝CUDA10 在計算機上使用CUDA,我們需要如下的基本組件: 支持CUDA的GPU 一個CUDA支持的Linux版本和一個gcc編譯器和相關工具鏈 NVIDIA CUDA Toolkit (1)檢查是否安裝了GPU # 檢查是

原创 學習筆記:Anaconda的使用

一、管理環境 # 列出現有環境 conda env list # 刪除環境 conda env remove --name env_name conda clean --packages --tarballs # 創建名爲env_n

原创 備忘:Linux腳本 grep+正則表達式獲取文件下滿足條件的文件名稱

備忘: EVAL_DIR=/a/b # ${EVAL_DIR}: 變量的引用: # [34]: 正則匹配3或4 # .: 任意字符 # \{1, 2\}: 匹配前面字符至少1次至多2次 files=$(ls ${EVAL_DIR} |