本文对OpenBLAS进行配置和编译，并总结介绍了如何将OpenBLAS库集成到Caffe中。
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本篇文章接上一篇，继续聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus，在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
CVer 前段时间分享了一个很棒的开源人脸检测库：libfacedetection，详见：重磅！最快人脸检测库开源
本篇文章接上一篇[1]，继续聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus，在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
本篇文章，将聊聊如何在容器中完成支持多 CPU 架构（x86、ARM）、多种 CPU 类型（Intel、AMD）的 OpenBLAS 的 Docker 镜像，来让包括 Milvus 在内的，使用 OpenBLAS 的软件的 Docker 镜像构建可以“又稳又快”。
安装成功后，luarocks install torch 可能找不到OpenBLAS，需要定义路径再进行torch安装：
这里需要下载 opencv 和 opencv_contrib (后者会在 cmake 配置的时候用到), 这是因为 opencv3以后 SIFT 和 SURF 之类的属性被移到了 contrib 中,执行下面两条指令下载 OpenCV3.2.0
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN，用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时，文章也提到了在遇到某些问题时，如何通过调整代码解决。最后，作者通过一个完整的静态编译脚本，使得CNN可以运行在Linux系统上。
不论是折腾深度学习、高性能计算，还是折腾向量数据库、相似性检索领域，在折腾的过程中，我们都可能会遇到需要 “OpenBLAS” 这个开源矩阵计算库的场景。
添加i386架构的支持。这个命令通常在需要安装32位软件包时使用。后面安装依赖需要这个。
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：
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
我在知乎上开了一个新的专栏[1]，想持续聊聊“向量数据库”相关的内容。本篇聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus。
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本，并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置，然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
在虚拟机centOS 7上安装dlib，安装结束显示Successfully了，但是进入python后import dlib却提示“undefined symbol:cblas_ddot”。
我在知乎上开了一个新的专栏，想持续聊聊“向量数据库”相关的内容。本篇聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus。
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X11是执行Unix程序的图形窗口环境。Mac OS X本身的程序是Aqua界面的，但是为了能够兼容unix和linux移植过来的程序（Mac OS X由BSD-UNIX修改而来），比如MatLab，就需要x11窗口环境。
libtorch cross compile on aarch64-linux-gnu-gcc include torchvision
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 1 概述 使用 C-API 进行预测依赖于将 PaddlePaddle 核心代码编译成链接库，只需在编译时需配制下面这些编译选项： 必须配置选项： WITH_C_API，必须配置为ON 推荐配置选项： WITH_PYTHON，推荐配置为OFF WITH_SWIG_PY，推荐配置为OFF WITH_GOLANG，推荐设置为OFF 可选配置选项： WITH_GPU，可配置为ON/OFF WITH_MKL，可配置为ON/OFF 对推荐配置中的选项建议按照设置
先更新一下下载源。用17.04 的源可以解决在18.04中找不到libjasper.dev的问题。
Ps: 目前本框架在持续开发中,后续将支持GPU版本.也欢迎有志之士一块维护本框架. 欢迎Star.
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持： * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda，首先通过官网下载你所需要
在上一篇文章《我的第一个caffe C++程序》中，说明了如何编写一个最简单的caffe C++程序，但我的最终目的是希望在Android app中使用caffe框架。所以接下来我就将模型测试程序testXOR移植到Android中，让Android app也能使用caffe深度学习框架。
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作
注：cuDNN在很多工程中兼容性较差，可能需要安装特定的历史版本，只需对如上命令中的版本进行修改. 查看caffe 是否成功使用cuDNN v5：
做测试时需要用OpenCV。虽然网络上有大量的关于编译OpenCV的教程，但是还是遇到了问题。因此记录了编译的过程，希望以后能更加顺利。
本文主要介绍了如何通过修改SSD训练自己的数据集，从而使得SSD可以检测任意形状的人脸。主要包括以下步骤：1）使用OpenCV和dlib库提取人脸关键点，并通过标注软件将人脸图像转换为XML文件；2）使用MMDetection框架，通过修改自定义数据集的方式，将人脸图像和标注信息转换为SSD所需的格式；3）使用Caffe进行模型训练，并添加数据增强模块，提高模型泛化能力；4）在测试集上测试模型，并进行性能评估。
在一台系统环境较好的linux机器上可以很容易的安装caffe，但是如果系统本身很旧，又没有GPU的话，安装就太麻烦了，所有都得从头做起，本文档旨在尽可能覆盖安装所要采的坑 步骤 01 caffe是主要是C/C++和python编写的。首先，得需要将gcc，g++安装好，通过yum安装就可以。 02 cuda的安装，如果机器上配置了NVIDIA系列GPU，则需要安装该驱动，推荐安装该驱动至7.0版本，推荐同时安装cuDNN。安装可以参考http://blog.csdn.net/xuanyuansen/art
最近一段时间一直在考虑为浏览器添加AI过滤裸露图片的功能，但目前大多数AI相关的教程都是用python语言。如果是训练模型，使用python语言无疑是最合适的，但现在的需求是嵌入到产品中，必须要使用C++，为此特意比较了现在比较流行的深度学习框架，发现caffe比较契合需求。caffe本身使用C++语言开发，提供了丰富的C++ API，也提供了很多C++的示例。值得一提的是，雅虎提供了开源的色情图片检测模型open_nsfw，采用的正是caffe深度学习框架。因此我的目标是将open_nsfw集成到产品中。
如果我们直接搜索Julia在Manjaro Linux下的安装方法，很有可能搜到一个类似于参考链接4中所提供的方案。这个方案是从官网下载一个可执行文件，然后将该文件存放到系统路径下。虽然这也不失为一个比较通用的方法，但是我个人更倾向于从系统的源里面去寻找资源，而Manjaro Linux其实是有julia的资源的，只是会有一些依赖需要我们去独立安装。我们先尝试一下直接安装julia：
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
官方资料：https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Optimize-Options.html
这一章我们介绍如何安装新版本的PaddlePaddle，这里说的新版本主要是说Fluid版本。Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。也就是说PaddlePaddle从Fluid版本开始使用动态图机制，所以我们这个系列也是使用Fluid版本编写的教程。
CMake意为cross-platform make，可用于管理c/c++工程。CMake解析配置文件CMakeLists.txt生成Makefile，相比直接用Makefile管理工程，CMake更灵活和简单。
最近需要将Windows10系统下使用VS2017编译的VC++项目放到CentOS Linux服务器上跑，最简单的当然是使用cmake作为项目编译和管理工具了，这样就不需要写makefile了，使用cmake管理编译项目相对来说比较简单。遇到一个问题就是，由于我在CentOS7服务器上用的是普通用户账号，一些第三方库比如Boost库、yaml-cpp、mariadb、mariadb++、hiredis库放到一个统一的目录下比如/opt/env目录，而不是常见的/usr/、/usr/local等目录，使用cmake进行编译时需要注意头文件和库文件的目录的设置。
该系列博客的应用场景是 Android Studio 下 NDK 编程 , 使用 CMake 构建 C/C++ 工程 ;
CMake是一个跨平台的安装编译工具，可以用简单的语句来描述所有平台的安装编译过程。
cmake 是一个跨平台、开源的构建系统。它是一个集软件构建、测试、打包于一身的软件。它使用与平台和编译器独立的配置文件来对软件编译过程进行控制。
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开放源代码的计算机视觉库，它提供了一系列函数和算法，用于处理图像和视频。通过使用OpenCV，您可以进行各种计算机视觉任务，例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能，以及高级功能和模块，如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
之前写过一篇 《[-NDK 导引篇 -] 在NDK开发之前你应知道的东西》 介绍了在进入 NDK 学习之前，如何摆正自己的角色。时隔两年，NDK 系列文章开始填坑，在上一篇 《 NDK 是什么 | FFmpeg 5.0 编译 so 库》 中，介绍了 NDK 的概念，以及其作用。
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