原文地址:https://blog.csdn.net/DefetC/article/details/79946100 参考了以下几篇文章: https://www.zhihu.com/question/30315894/answer/154979413(虽然讲解的是Windows环境中的安装,但十分详尽,很有参考价值): https://my.oschina.net/u/1044667/blog/832111: https://blog.csdn.net/u011258217/article/d

Anaconda 使用国内镜像: https://keyunluo.github.io/2016/07/17/2016-07-17-anaconda-python.html Anaconda下的 Deep learning Machine 配置(包括OpenBLAS ) http://www.johnwittenauer.net/configuring-theano-for-high-performance-deep-learning/   Anaconda作为Ubuntu默认环境下,安装到an

重现基线模型 Hamel's model 基线模型原理 如何实现semantic search?在已有数据库的基础上,衡量一个句子和每段代码的相关性再进行排序,选出最优代码片段即可实现一个通用的code search接口.为了计算code和nlp的相似度,我们需要建立一个代码空间和语言空间共享的向量空间,如下图

 https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章)   https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/ 深度学习的完整硬件指南 深度学习是计算密集型的,因此您需要具有多个内核的快速CPU,对吧?或者购买快速C

最近师弟在做DQN的实验,由于是强化学习方面的东西,正好和我现在的研究方向一样于是我便帮忙跑了跑实验,于是就有了今天的这个内容. 首先在github上进行搜寻,如下图: 发现第一个星数最多,而且远高于其它的项目,于是拉取这个链接: https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow 本篇博客主要是讲解一下该代码运行环境的如何搭建,采用  conda 配置. 首先看下  README  上的内容, 主要是requirement最重要: 考虑到运行的兼容性,于是

windows中不能直接使用Tensorflow,所以得费点劲.(2016.11.29更新,TensorFlow 0.12 中已加入初步的 Windows 原生支持) 先是直接使用了<Deep Learning>中推荐的已经配置好Tensorflow和所有作业文件的Docker容器(貌似得翻-墙),这个方法其实很方便,用来学习Tensorflow和这个课程已经足够了,但是不够灵活. 最后在虚拟机ubuntu上安装了Tensorflow,安装配置远程jupyter notebook(以前都叫ip

一. GitHub介绍 1.GitHub 是为开发者提供 Git 仓库的托管服务.这是一个让开发者与朋友.同事.同学及陌生人共享代码的完美场所. 总结一下,GitHub 最大的特征是"面向人" 2.GitHub 与 Git 的区别在 Git 中,开发者将源代码存入名叫"Git 仓库"的资料库中并加以使用. 而 GitHub 则是在网络上提供 Git 仓库的一项服务.也就是说,GitHub 上公开的软件源代码全都由 Git 进行管理. (图片来源GitHub 是怎样的

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

如果要选出最近几年在软件工程领域最热的技术,那毋庸置疑就是git了.作为分布式源代码管理(DVCS)的代表,git以其超快的操作,便捷的分支合并模型和P2P模式的代码分享模式让软件开发团队的很多复杂协作成为可能,也大大提高了开发团队的效率.虽然如此,集中式的源代码管理(CVCS)仍然在很多大型软件团队中使用,这其中自然有历史原因,但集中式源代码控制所具备的很多特性也是分布式所不具备的,比如:代码资产的安全性,细化到文件级别的权限管理能力(使用某些插件或者hook,git也可以做到,但这不是git

solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 # caffe train --solver=*_slover.prototxt 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. 到目前的版本,

[PHP] ;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ; About php.ini ; ;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ; This file controls many aspects of PHP’s behavior. In order for PHP to ; read it, it must be named ‘php.ini’. PHP looks for it in the current ; working directory, in the path designate

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新ttx,则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8.本教程不适于这种情况,请不要尝试. Ubuntu每两年发布一次LTS版本(即长期支持版),所以现在已经发布了16.04 LTS版本.鉴于很多程序在新系统下的兼容性还没有测试,本教程依然介绍的是上一个LTS版本上安装Caffe的方法,随后会推出针对于Ub

前言 理论知识:自我学习 练习环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 练习内容及步骤:Exercise:Self-Taught Learning.具体如下: 一是用29404个无标注数据unlabeledData(手写数字数据库MNIST Dataset中数字为5-9的数据)来训练稀疏自动编码器,得到其权重参数opttheta.这一步的目的是提取这些数据的特征,虽然我们不知道它提取的究竟是哪些特征(当然,可以通过可视化结果看出来,可假设其提取的特征为Features),但

简单的介绍下Maven项目中有关org.apache.log4j.Logger的使用.[1]首先我们需要找到 org.apache.log4j.Logger的坐标,并配置到POM.xml <dependency>     <groupId>log4j</groupId>     <artifactId>log4j</artifactId>     <version>1.2.14</version>     <scop

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

一.关闭SELinux 安全增强型Linux(SELinux)的是一个Linux内核的功能,它提供支持访问控制的安全政策保护机制. 但是,SELinux带来的附加安全性和使用复杂性上不成比例,性价比不高 sed -i /SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/ /etc/selinux/config /usr/sbin/sestatus -v #查看状态 二.通过分区挂载允许最少特权 服务器上 nginx 目录单独分区.例如,新建一个分区/dev/sda5(第一逻辑

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4736162.html 本文主要内容: Trace跟踪参数 堆的分配参数 栈的分配参数 零.在IDE的后台打印GC日志: 既然学习JVM,阅读GC日志是处理Java虚拟机内存问题的基础技能,它只是一些人为确定的规则,没有太多技术含量. 既然如此,那么在IDE的控制台打印GC日志是必不可少的了.现在就

因工作交接需要, 要将caffe使用方法及整体结构描述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家参考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 整体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些参考模型&pretrain了的weigh

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于