Monthly Archive: October 2021

pytorch报错“some of the strides of a given numpy array are negative“ 0

pytorch报错“some of the strides of a given numpy array are negative“

Hits: 0 在运行pytorch程序时,出现了如下的错误: 经过查找资料,发现是Opencv读取图片时的原因,原始报错代码片段: img = cv2.imread(imgpath) img = img[:,:,::-1] img_tensor = torch.from_numpy(img) 修改后的代码: img = cv2.imread(imgpath) img = img[:,:,::-1].copy() img_tensor = torch.from_numpy(img)

网络概述 0

网络概述

Hits: 0 1、网络划分 局域网:覆盖范围小,封闭型 广域网:距离远,需要租用带宽 Internet ISP:自建机房,提供Internet访问服务 2、计算机数据通信过程 含IP地址:数据包 含MAC地址:数据帧 3、OSI参考模型 3.1分层模型 应用层:进行网络通信的程序 表示层:处理传输加密、压缩处理(网页编码UTF-8) 会话层:多个网页打开,就用到会话 传输层:可靠/不可靠传输,流量控制 网络层:负责选择最优路径,规划IP地址 数据链路层:帧的开始和结束数据处理,透明传输,差错校验(FCS) 物理层:接口标准,比如网线、高低电压到0、1映射关系,加快速度 3.2分层优势 ·IPV6切换为IPV4时,只需要修改网络层 ·多个网络进行组建时,可在网络层使用多个IP地址进行组网 ·对网络排错的指导, ··物理层故障–查看电脑连接状态,发送数据包和接收数据包是否相等 ··数据链路层故障–MAC地址冲突,校园网欠费 ··网络层故障–IP地址、子网掩码、网关、路由器参数配置错误 ··应用层故障–防火墙 3.3数据封装 续 3.4网络性能参数 续

windows下编译MatConvNet(CPU版) 0

windows下编译MatConvNet(CPU版)

Hits: 0一、下载Matconvnet 下载网址为http://www.vlfeat.org/matconvnet/,写这篇博客时最新版本为1.0-beta23  二、配置Matlab编译器 输入 mex -setup C++ ,然后选择Microsoft Visual C++ 2010(或高版本 三、修改roipooling_cpu.cpp文件 因为roipooling_cpu.cpp用到了round函数,但是roipooling_cpu.cpp引用的#include 没有这个方法实现。 在代码中加入如下函数 inline double round( double d ) { return floor( d + 0.5 ); } 三、进入vl_compilenn.m所在目录,输入命令vl_compilenn 编译完成则会出现“MEX 已成功完成”提示 四、运行vl_setupnn.m文件(将编译的库目录加入Matlab系统路径) 注:根据需要安装vlfeat库

ubuntu 16.04 开机添加磁盘挂载 0

ubuntu 16.04 开机添加磁盘挂载

Hits: 01.用命令确定挂载位置 sudo mkdir disk sudo mount -t ext4 /dev/sdb /media/upDiff/disk 2.在/etc/fstab中添加挂载 sudo gedit /etc/fstab #打开文件 /dev/sdb /media/upDiff/disk ext4 defaults 0 0 #添加到该文件最后一行

dlgdata.cpp line 40 error 0

dlgdata.cpp line 40 error

Hits: 0当MFC UI 界面删除控件,而控件已经通过DDX_Control绑定后,就可能报这种错。 解决方法: 搜索DDX_Control,查看绑定的控件是否被删除,然后注释该句。 //DDX_Control(pDX, IDC_Edit, name);

python的可变与不可变数据类型 0

python的可变与不可变数据类型

Hits: 0 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 python的可变与不可变数据类型     初学python的时候,可能会有很多疑惑,尤其是最先接触的所谓的“可变数据类型”和“不可变数据类型”。python与C/C++不一样,它的变量使用有自己的特点,当初学python的时候,一定要记住“一切皆为对象,一切皆为对象的引用”这句话,其实这个特点类似于JAVA,所以在python里面大家也不用担心类似于C/C++中的指针的复杂问题。下面本文将对python里面的“可变数据类型”和“不可变数据类型”进行分析。     首先,我们需要知道在python中哪些是可变数据类型,哪些是不可变数据类型。可变数据类型:列表list和字典dict;不可变数据类型:整型int、浮点型float、字符串型string和元组tuple。     然后,我们以int和list为例,来看看“可变数据类型”和“不可变数据类型”到底有什么区别。 (1)不可变数据类型分析。先来看一段程序: >>> x = 1 >>> id(x) 31106520 >>> y = 1 >>> id(y) 31106520 >>> x...

cp27m与cp27mu的区别 0

cp27m与cp27mu的区别

Hits: 0我们在下载pytorch安装包时,会发现CUDA9.0有py27_gpu版有两个whl下载文件,分别是: cu90/torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl cu90/torch-0.3.0.post4-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl cp27m是ucs2,cp27mu是ucs4。 UCS2规定每个字符占用2个字节,UCS4规定每个字节占用4个字符,都是UNICODE的编码形式。 一般选UCS2的版本即可。

numpy array转 python list 0

numpy array转 python list

Hits: 0主要调用numpy的tolist()方法,可参考下面的例子: import numpy as np arr=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) lst=arr.tolist() type(lst) # print(lst) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

CUDA_ERROR_LAUNCH_TIMEOUT报错 0

CUDA_ERROR_LAUNCH_TIMEOUT报错

Hits: 0 当使用tensorflow-gpu进行模型训练时,出现的”CUDA_ERROR_LAUNCH_TIMEOUT”的报错,解决思路如下: 检查CUDA, CuDNN, Tensorflow版本是否对应以及兼容 运行简单代码 import tensorflow as tf zeros= tf.zeros([10,10,3]) sess = tf.Session() print(sess.run(zeros)) 如果以上代码可以运行,则表明可能是模型过大导致的报错,可以尝试减小batchsize

CBIR图像搜索资料汇总 0

CBIR图像搜索资料汇总

Hits: 0 技术博客 首次披露!拍立淘技术框架及核心算法,日均UV超千万 拍立淘-以图搜图中的图像搜索算法 天啦噜!在家和爱豆玩「剪刀石头布」,阿里工程师如何办到? 拍立淘Open SDK-在你的App里用相机连接淘宝和世界 Jarvis-拍立淘里面的深度学习引擎 CICC科普栏目|一文了解「以图搜图」技术背后的原理及架构优化 KDD2018 阿里巴巴论文揭示自家大规模视觉搜索算法 拍立淘的图像搜索与识别 技术问答 [淘宝的拍立淘,是基于什么原理或者具体哪种图像算法](https://www.zhihu.com/question/33545840 视频讲解 “拍立淘”、“以图搜图”—图像搜索产品介绍 图像检索项目实战-从0-1打造淘宝拍立淘电商物品搜图(附源码,深度学习)