emmmmm...题解还写不写呢…… 　　算了，不写了，颓的代码，没什么好写的。 　　狠狠地扇了自己一巴掌。 ...

1. 背景 在深度学习的任务中，通常需要比较长时间的训练，因此我们会选择离开电脑。笔者在跟踪模型表现， 观察模型accuracy 以及 loss 的时候，比较传统的方法是在控制台print输出或者直接使用tensorboard。 但如果是你需要远程观察模型表现，那一个时刻记录的log 文件 ...

0、参考文献 [1]caffe官网《Training LeNet on MNIST with Caffe》; [2]薛开宇《读书笔记4学习搭建自己的网络MNIST在caffe上进行训练与学习》（[1]的翻译版，同时还有作者的一些注解，很赞）; 1、*.sh文件如何执行？ ①方法一：有sh ...

1.数据集的下载与转换 1）我们在mnist数据集上做测试，MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burge在这里下载这四个文件： 2）然后解压生成了以下四个文件 ...

1 首先肯定是安装caffe，并且编译python接口，如果是在windows上，最好把编译出来的python文件夹的caffe文件夹拷贝到anaconda文件夹下面去，这样就有代码自动提示功能，如下： 本文中使用的ide为anaconda安装中自带的spyder，如图所示，将根目录设置 ...

日志展示 指标说明： AP值表示正确识别物体的个数占总识别出的物体个数的百分数 AR值表示正确识别物体的个数占测试集中物体的总个数的百分数 IoU值即生成的框/掩膜与数据集中的标准的面积之交处于面积之并 Area表示识别物体的尺寸，其中：small< ...

向别人学习一波,记点流水帐.17.5.29开坑. 5.29 早晨看了道据说是树状数组优化DP的题（hdu5542),然后脑补了一个复杂度500^3的meet in the middle.然后死T. ...

在硕士第二年，义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中。从之前的惯性导航转到这个方向，一切从头开始，在此，仅以此文记录自己的打怪之路。 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度，所以首先在windows环境下打个基础。有个插曲，台式机由于某些原因只能保持在32位系统，编译 ...