寫在開頭需求方：上傳試卷的時候，用戶自己拍的照片有很多問題。如：不清晰、圖片歪了、錯誤圖片等。我們要是能夠對拍攝照片進行識別處理就好了，能夠裁切矯正就更好了，最好可以像二維碼掃描一樣，直接識別處理～ ...

死鎖也是程序員最常見的問題之一了，但是死鎖跟內存泄露不同，原理和原因都相對簡單，簡單說就是你等我，我也等你，就這么耗着！ 但死鎖的影響有時比內存泄露更嚴重。內存泄露主要是漸進式的，可能重啟一下就可以從頭開始了。而死鎖是重啟不了，這只是直接影響而已。死鎖一般會出現某個功能或者操作無反應，可能進 ...

內存泄露，是不是很多程序員揮之不去的噩夢呢，哈哈，我也有過這樣的踩坑經歷，但人都是在踩坑中成長的。。。 最早接觸內存泄露還是上一家，做數字電視中間件的，技術杠杠的。很多技術的思路和見識從這里而來，呆了兩三年吧，后面到了現在這家。那時我的上司自己編寫了一個C語言內存泄露的檢測類。有幾次用在了一些 ...

我們經常遇到訓練時間很長，使用起來就是Weight和Bias。那么如何將訓練和測試分開操作呢？ TF給出了模型的加載與保存操作，看了網上都是很簡單的使用了一下，這里給出一個神經網絡的小程序去測試。 本博文使用了Titanic的數據進行操作： Train.Py 注意 ...

模型的保存與加載一般有三種模式：save/load weights（最干凈、最輕量級的方式，只保存網絡參數，不保存網絡狀態），save/load entire model（最簡單粗暴的方式，把網絡所有的狀態都保存起來），saved_model（更通用的方式，以固定模型格式保存，該格式是各種語言通用 ...

　　　在使用Tensorflow時，我們經常要將以訓練好的模型保存到本地或者使用別人已訓練好的模型，因此，作此筆記記錄下來。 　　　TensorFlow通過tf.train.Saver類實現神經網絡模型的保存和提取。tf.train.Saver對象saver的save方法將TensorFlow ...

這幾天在一機多卡的環境下，用pytorch訓練模型，遇到很多問題。現總結一個實用的做實驗方式： 多GPU下訓練，創建模型代碼通常如下： 官方建議的模型保存方式，只保存參數： 其實，這樣很麻煩，我建議直接保存模型（參數+圖）： 這樣做很實用，特別是我們需要反復建模和調試 ...

程序員的踩過的坑也是可以分類的，很常見又很難解決的一類是偶然的現象，表現起來比較怪異。 而把一個問題Bug的偶現變成必現，是開發人員的一種能力。我認為也應該是測試人員的一種能力，但是各個公司要求不一樣吧。我在華為做過測試，雖然時間過去很久了，但是當時學到的方法影響至今。總之還是那句話，對你要求高 ...