用户2442861的专栏

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bear_fish

caffe c++示例(mnist 多层感知机c++训练,测试)

caffe训练网络模型一般直接使用的caffe.bin: caffe train -solver solver.prototxt,其实这个命令的本质也是调用c+...

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caffe源码分析-db, io

主要内容: caffe源码分析-SyncedMemory caffe源码分析-Blob 其中Blob分析给出了其直接与opencv的图片相互转化以及操作,...

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caffe源码分析-DataTransformer

下面仅仅给出将Datum类型转化为caffe的Blob, cv::Mat的转化同理.

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caffe源码分析-DataLayer

DataLayer作为caffe训练时的数据层(以多线程的方式读取数据加速solver的训练过程),继承自BaseDataLayer/BasePrefetchi...

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caffe源码分析-DataReader

DataReader作为DataLayer的数据成员变量,以多线程的方式从数据库(如lmdb, hdf5)读取数据:

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caffe源码分析-InternalThread

InternalThread封装自boost::thread的线程,主要用于多线程的数据获取(可以理解为solver前向传播的同时,后台线程继续获取下一个bat...

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caffe源码分析-BlockingQueue

BlockingQueue线程安全的队列, 作为caffe训练时数据同步的重要数据结构,本文做简要分析。

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caffe源码分析-InputLayer

对于输入层,我们首先分析最简单的InputLayer层,其常作为网络inference时的输入,简单的mnist使用示例如下:

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caffe源码分析-layer_factory

caffe中有许多的layer,在net中创建连接layer是通过工厂模式的方式创建,而不是每一个new然后连接。在net.cpp中创建layer方式如下:

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caffe源码分析-inner_product_layer

本文主要分析caffe inner_product_layer源码,主要内容如下:

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caffe源码分析-ReLULayer

激活函数如:ReLu,Sigmoid等layer相对较为简单,所以在分析InnerProductLayer前,我们先看下激活函数层。

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caffe源码分析-layer

Data Layers定义了caffe中网络的输入,依赖于高效的数据库,例如(LevelDB or LMDB)。并且可以对数据做预处理,例如mean subtr...

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c++ mnist转化为opecv Mat

本文主要介绍如何使用C++将mnist 数据集转化为Opencv Mat,问题来源主要代码以及运行示例如下:

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caffe源码分析-Blob

Blob 是Caffe作为数据传输的媒介,无论是网络权重参数,还是输入数据,都是转化为Blob数据结构来存储,网络,求解器等都是直接与此结构打交道的。

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caffe源码分析-SyncedMemory

本文主要分析caffe中Blob内存管理类SyncedMemory,主要内容包括:

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caffe源码分析-cmake 工程构建

本文主要说明下,caffe源码分析过程中的cmake(结合IDE CLion)工程构建问题。在分析caffe源码的过程中,我没有仅仅只是看代码,而是:

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2014网易实习生招聘面试题

http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/18969875

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最大的子序列和问题

http://blog.csdn.net/zhutulang/article/details/7505785

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腾讯2014校园招聘技术类笔试题详解

http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/19977839

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百度面试总结

http://blog.csdn.net/zhaojinjia/article/details/12649823

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