详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
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。
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，尽量详尽清楚明白，避免后来小白重蹈覆辙。
对于caffe的安装过程，可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe，这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu，到编译caffe，解决各种报错，这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降，仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目，首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好，caffe编译成功即可，不想安装完Ubuntu之后，却电脑没有引导启动项，把网上的方法试了个遍，却仍无法解决。因此听到一种说法是，win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此，决定重新再来，将自己的固态和机械全部初始化，首先在固态上安装Ubuntu16.04，在机械上安装Win10，对于双系统的安装请参照我的另一篇博客：Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意，对于双系统建议先安装Ubuntu，并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
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
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：
a.若使用 cudnn,则将#USE_CUDNN := 1 修改成:USE_CUDNN := 1 注意：GPU运算能力（GPU Compute Capability ）3.0以上才支持CUDNN
今天打算使用GDAL读取MODIS影像数据，由于我的MODIS是HDF4格式，而默认的GDAL是不包含HDF数据驱动的，所以必须重新编译GDAL。 我的开发环境是Ubuntu 14.04，首先安装需要的HDF包。 sudo apt-get install libhdf4-alt-dev libhdf5-dev libnetcdf-dev hdf4-tools hdf5-tools libgeos-dev libproj-dev 其中，libhdf4-alt-dev，libhdf5-dev，libnetcdf-dev分别是HDF4, HDF5, NetCDF数据的开发库，hdf4-tools和hdf5-tools分别是HDF4和HDF4的命令行工具。libgeos-dev和libproj-dev分别是GEOS和Proj.4的库。 特别需要注意的是：对于HDF4不要安装libhdf4-dev而需要安装libhdf4-alt-dev。我今天刚开始安装的是libhdf４-dev，编译安装都没有问题。但是读数据的时候一直提示打不开HDF4的数据。折腾了好久，最后，网上查询到说是libhdf4-dev包中含有一个NetCDF库的兼容API导致的。 接下来是下载源码进行编译，进入源码目录，执行下面命令。 ./configure --with-geos --with-static-proj4 --with-hdf4 --with-hdf5 --with-netcdf --enable-debug make sudo make install 将lib库添加到用户环境变量中，我是在~/.profile文件中进行的配置： export LD_LIBRARY_PATH=/lib:/usr/lib:/usr/local/lib 最后使用sudo ldconfig命令使之生效。 利用其读取MODIS数据如下图：
Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动，首先进入NVIDIA官网，然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号。
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题，虽然现在TF很是受大家的喜欢，但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路，网上也有很多教程，我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题，可以给那些初学者一些建议，希望采纳，如有不对之处，望指正，谢谢！ 第一部分：Ubuntu14.04桌面版下载及安装（我是通过U盘安装的，我用工具是UltraISO--特别好用，网上有很多教程，这个不用太过于详细书写） 第二部分：nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
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分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
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如果出现 libnccl.so not found，在 ~/.bashrc 中设置 LD_LIBRARY_PATH.
原文标题：Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接：https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南，包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
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经过无数次的失败后，终于安装成功，安装过程并不是很难，只是遇到问题时候的解决方式不对，导致花费了不少时间。现将过程整理如下：
| 作者：周晓，腾讯游戏 CROS 体系高级工程师，负责多套HDFS集群的维护管理，并为Apache Hadoop社区提交过2个Patch。同时也作为游戏DBA，稳定支撑包括穿越火线、天天酷跑等在内多款游戏的DB管理维护。 ---- 1 这次我吐血整理了一些在维护hdfs工作中遇到的问题，有的是血的教训，有的是花了不少功夫定位，也有的是一些知识点或者技巧，其中有两个补丁已经合并到apache hadoop官方。最后根据这些问题处理经验，汇总了hadoop hdfs集群需要关注的告警指标。 一、定期bloc
ld命令是二进制工具集GNU Binutils的一员，是GNU链接器，用于将目标文件与库链接为可执行程序或库文件。
参考很多文章，以这篇为主：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
https://developer.nvidia.com/zh-cn/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit
既然 hdf5r 和 RcppArmadillo包报错了，就先安装它们，首先是hdf5r ， 第一次尝试安装它：
本教程将演示如何在一个g2.2xlarge EC2实例（运行64位的Ubuntu14.04）中设置CUDA7、cuDNN、caffe和DIGITS，以及如何快速上手DIGITS。为了说明DIGITS的应用，本教程使用一个当前的 Kaggle竞赛项目作为案例进行演示， 是关于糖尿病视网膜病变检测的，其状态来自于荧光血管造影。 图像分类的卷积深度神经网络（DNN） 对于图像的分类或回归，你有两种选择： 特征工程及把图像转换为向量； 依赖于一个卷积DNN求出特征。 深度神经网络对计算的要求相当苛刻。这是由两个原因
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 改为：
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最开始是想安装 Bioconductor 中的 minfi（https://github.com/hansenlab/minfi）这个 R 包，但是发现不管是 conda 还是 BiocManager::install("minfi") 总不能成功，依赖包贼多不说，有些依赖包还特别坑爹。
本文介绍了FCN全卷积网络在语义分割中的重要性，并对其进行了详细的技术分析。FCN以全卷积网络为基础，通过切片和转置卷积操作实现像素级别的语义分割。在实践中，FCN表现出良好的性能，比其他语义分割方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时，FCN也可以广泛应用于其他领域，如医学图像处理、自然场景图像处理等。
Caffe是目前比较常用的深度学习框架，这个框架安装没有其他一下主流框架那么简单，直接使用pip命令安装，它更常用的是使用编译的方式安装。所以写下这个文章记录一下。
作为一名每天对着各种裸板的系统工程师，对Jetson Nano会踩到各种坑是做好了充分准备的，本着踩坑填坑的精神，在这里记录一下踩坑经历，供大家一乐。如何避开这些坑？想多了，因为以后你们即使绕开了这些坑，也会有其它的坑等着你:) 重要的是要做到人挡杀人、佛挡杀佛，遇到坑直接趟过去。
某客户大数据测试场景为：Solr类似画像的数据查出用户标签——通过这些标签在HBase查询详细信息。以上测试功能以及性能。 其中HBase的数据量为500G，Solr约5T。数据均需要从对方的集群人工
该文介绍了如何利用深度学习算法来进行文字摘要。作者介绍了两种方法：基于抽取式的方法和基于生成式的方法。基于抽取式的方法是通过对原始文本进行预处理，抽取关键信息，然后使用深度学习模型进行学习。基于生成式的方法是通过对原始文本进行编码，生成新的文本，然后使用深度学习模型进行预测。作者还介绍了如何利用注意力机制来提高模型的性能。最后，作者提供了一些在自然语言处理领域的应用示例。
当多个人用不同的语言或者编译器开发一个项目，最终要输出一个可执行文件或者共享库（dll，so等等）这时候神器就出现了—–CMake！
若没有安装，则查看是否有N卡驱动，若无N卡驱动，则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动
「静态库（.a）」：程序在编译链接的时候把库的代码链接到可执行文件中。程序运行的时候将不再需要静态库。静态库比较占用磁盘空间，而且程序不可以共享静态库。运行时也是比较占内存的，因为每个程序都包含了一份静态库。
我知道，基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵，并且不容易获得，除非你……
Linux 从某种意义上来说就是一堆相互依赖的静态和动态库。对于 Linux 系统新手来说，库的整个处理过程简直是个迷。但对有经验的人来说，被构建进操作系统的大量共享代码对于编写新应用来说却是个优点。
昨天在自己的CentOs7.1上写makefile的时候，发现在一个C程序在编译并链接一个已生成好的lib动态库的时候出错。链接命令大概是这样的：
我感觉我为了解决这个问题，都能写一篇论文了，整整搞了两天，是真麻烦，所以，我建议，如果能换成不用caffe的代码的话，尽量别用caffe跑了，太难了~
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一、caffe安装流程：安装依赖、配置python、配置caffe、配置caffe的makefile文件、配置python caffe
关于具体的安装步骤可以查看这个网址：https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90
OpenMolcas是收费软件Molcas的开源免费版本，前两年在GitLab上开源；QCMaquis前几个月在GitHub上开源，二者结合可以做DMRG、DMRG-NEVPT2和DMRG-PDFT等方法的计算。软件的详细介绍请阅读公众号前期教程《OpenMolcas 与 QCMaquis 的安装》，文中也讲了如何联网安装。QCMaquis的详细使用请阅读官方手册
这篇文章主要通过实例演示在Linux下如何使用gcc分别编译生成静态库和动态库文件以及其它程序如何使用这个生成的静态库和动态库。
HDFS是Hadoop中进行分布式存储的组件,旨在提供可靠的, 可扩展的, 高吞吐, 高并发的大数据访问. HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，主要节点是NameNode, DataNode.
在处理分子动力学模拟的数据时，不可避免的会遇到众多的大轨迹文件。因此以什么样的格式来存储这些庞大的轨迹数据，也是一个在分子动力学模拟软件设计初期就应该妥善考虑的问题。现有的比较常见的方式，大致可以分为存成明文的和存成二进制的两种方式。这两种方式各有优劣，明文存储可读性较好，二进制文件压缩率较好，不会占用太大的空间。又因为我们也不会经常性的去打开轨迹文件一个一个的检索，因此二进制文件是一个更好的存储格式选项。如果不仅仅限于分子动力学模拟的领域，在其他数据领域经常用的格式有npz等。而经过各种格式的对比之后，发现hdf5格式是一种非常适合用来存储分子动力学轨迹的文件，其原因主要有：
Caffe框架下载地址：https://github.com/BVLC/caffe
Rstudio Server 是Rstudio开发的基于R语言的网页版（只能在Linux），你在手机上都可以运行R，还是挺方便的。就是配置起来有点麻烦。 官方下载链接：https://www.rstudio.com/products/rstudio/download-server/
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