原创 cuda編程系列-高效編程(二)

安裝好cuda,使用Visual Studio進行編程,會發現代碼沒有高亮和智能提示功能,爲了更加方便的進行cuda程序的高效編程,通過一些插件安裝和環境配置可以完美實現,接下來開始進行配置。 1、下載Visual Assist插

原创 cuda編程系列-內核調用(三)

1、內核調用介紹 使用ANSI C 和cuda擴展關鍵字編寫的代碼稱爲內核,該代碼是運行在gpu上面,通過cpu代碼通過內核調用的方式來啓動。也就是說,內核調用即cpu代碼啓動gpu代碼。內核調用通常會生成大量的塊(Block)和

原创 Openvino系列-環境安裝(window10+vs2019)(一)

1、openvino-toolkit下載官網(需要註冊登錄,也可以第三方平臺登錄) https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolk

原创 Openvino系列-安裝架構簡介(二)

本人的安裝目錄如下(安裝的openvino最新版,之前版本可能略有差異): C:\Program Files (x86)\IntelSWTools 架結簡介構如下 1、重點看deployment_tools文件夾下內容,有案例

原创 Openvino系列-文本識別案例介紹(C++版本)(三)

注意,注意,注意,一定要看官方文檔 https://docs.openvinotoolkit.org/cn/index.html 1、基於系列(二)中的架構,需要cmake一下生成.sln文件,官網提供的sample裏面已經寫好

原创 cuda編程系列-架構簡介(一)

1、cuda介紹 cuda(Compuite unified Device Architecture)是由英偉達開發的進行並行計算的平臺和編程模型。支持英偉達顯卡進行加速。其他類型的顯卡進行加速可以使用Opencl,它比cuda更

原创 python3.7導入ssl失敗解決方案(win10)

第一步 https://www.python.org/downloads/ 點擊進去,下載對應版本(我的環境是3.7.6) 下載該文件,然後解壓文件中找到:libcrypto-1_1.dll,libssl-1_1.dll,

原创 擠壓網絡SqueezeNet

卷積神經網絡一般規模較大,參數較多,比如AlexNet總共8層,65萬個神經元和6000萬個參數。其他網絡,像VGGNet,ResNet和DenseNet等,還可能更復雜,簡化模型結構,壓縮模型的參數,就成爲改進卷積神經網絡的必要

原创 使用docker部署webapi(flask框架)簡單流程

1、服務器端 from flask import Flask # 引用flask庫 app= Flask(__name__) # 定義路由 @app.route('/',methods = [ 'POST']) def hell

原创 遙感圖切割

使用GDAL包可以進行遙感圖的處理,使用ENVI工具可以方便查看遙感圖像 分割遙感圖,保存成tif格式的,代碼如下: # -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy from osge

原创 Ubuntu16.04登陸不進去系統解決方案

安裝好Ubuntu16.04後,安裝英偉達顯卡驅動後,過一段時間後會出現以下幾個問題: 開機進入登錄界面,輸入正確用戶名和密碼也重新進入開機界,不能進入系統(本人是這種情況) 出現 the system is running i

原创 Python3套接字通訊

Server from socket import * from time import ctime HOST = '127.0.0.1' PORT = 21567 BUFSIZ = 1024 ADDR = (HOST,PORT

原创 利用flask進行圖片數據傳輸

服務端 from flask import request from flask import Flask import json from predict import * import cv2 import base64 fr

原创 ubuntu16.04安裝cuda和cudnn

下載cuda安裝包 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 安裝cuda依賴庫: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-de

原创 Pandas讀取csv導入Mysql

csv的格式表頭必須跟數據庫的類型一樣 插入代碼如下: #coding:utf-8 import pandas as pd import time from sqlalchemy import create_engine imp