原创 ubuntu限制本地網速

安裝 wondershaper: sudo apt-get install wondershaper 示例: $ sudo wondershaper eth0 100 20 (限制eth0網卡下載速度100K,上傳速度20K) 示例:

原创 目標區域檢測

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82830263

原创 quajudailishezhi

1,sudo pip install genpac 2,sudo genpac --proxy=“SOCKS5 127.0.0.1:1080” --gfwlist-proxy=“SOCKS5 127.0.0.1:1080” -o au

原创 shadowsocks

1.sudo apt install -y shadowsocks-libev 2.比如起名字叫 myss1.json { "server":"x.x.x.x", "server_port":xx, "local_port":10

原创 ubuntu18.04 深度學習環境配置

1.ubuntu 桌面安裝顯卡驅動 安裝cuda-toolkit sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 3.安裝cudnn usr/include usr/lib/x86_64-linu

原创 math sign

∑ni=0i2=(n2+n)(2n+1)6∑i=0ni2=(n2+n)(2n+1)6 ∑i=0ni2=ab∑i=0ni2=ab ∑i=0ni2=(n2+n)(2n+1)6∑i=0ni2=(n2+n)(2n+1)6 ∑j−0mj2+j3a+

原创 yolo入門很好的一篇文章

https://www.cnblogs.com/minsons/p/7905473.html

原创 opencv幾個容易上手的簡單的例子

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116

原创 卷積過程的一個動態圖很形象

卷積神經網絡的卷積過程:

原创 tensorflow-gpu: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file

tensorflow-gpu : error while loading shared libraries: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file s

原创 機器學習任務的一般步驟

一、確定特徵:(收集訓練數據) 1 > 數據探索:(爲什麼要進行數據探索呢:有助於選擇 合適的 數據預處理方法 和 建模方法) (1)數據質量分析 -- 缺失值 -- 異常值 (2

原创 python 分佈式計算

dispy簡介 dispy論其實現,還是比較複雜的,但由於大牛們精巧的封裝和設計,dispy作爲一項工具,非常容易入手並深入使用。dispy既適用於在單機多處理器(SMP)環境下並行計算,也適用在計算機集羣上進行並行計算。dispy沒有

原创 numpy調用GPU加速

http://www.yueye.org/2017/use-minpy-to-accelerate-numpy.html

原创 FDFS安裝

https://www.cnblogs.com/fishbay/archive/2017/09/24/7586772.html

原创 簡單函數圖像畫圖matplot實現

1.y = ax + b # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-5, 5, 1000)