如果出现 libnccl.so not found，在 ~/.bashrc 中设置 LD_LIBRARY_PATH.
将被升级的软件包，由 4 个（需要下载 98.9 MB），变为 59 个（需要下载 150 MB）。
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：
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。
没错，那个小盒子装的东西叫做树莓派，可能有一些朋友还没接触过，暂且理解成一个小型的个人电脑就可以了。
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。
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Tensorflow官方在2018年宣布，正式发布支持树莓派版本的Tensorflow，编者开始直接用：
由Canonical设计的专业版本Ubuntu，为运行在云上的生产环境提供额外的支持覆盖。其包括默认启用的安全和合规服务，适用于小型到大型Linux企业运营，无需额外的合同。
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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。
Caffe框架下载地址：https://github.com/BVLC/caffe
https://developer.nvidia.com/zh-cn/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit
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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
http://suanfazu.com/t/ubuntu-14-04-caffe/447/1 安装依赖 sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-g
作为一个在深度学习上的小白，买Jetson TX2一个很大的原因就是想学习深度学习。那么当用Jetpack刷好板子后，第一个任务肯定是要学着安装caffe! 本文教程是参考了jiongnima的博客 （http://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/70040262）和创客智造的文章（http://www.ncnynl.com/archives/201705/1631.html）——对于小白来说，站在大神的肩膀上可以节省不少时间。
安装完毕后跳出一个界面，选择lightdm，再sudo service lightdm stop。
ccplot 是一个开源的命令行程序，用于绘制 CloudSat、CALIPSO 和 Aqua MODIS 产品中的剖面图、图层和地球视图数据集。支持类Unix（Linux，macos等）和windows系统。
今天给我们的小主角安装tensorflow，一直为没舍得让它跑高算力东西，今天安装一下。
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。
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~
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
一百万细胞或更多细胞的单细胞转录组分析在数据整合方面非常消耗电脑内存，我在单位32G 内存的iMac上跑，经常会出现R session abortion。然后发现Seurat官方给出了v5，即更新版的。
首先，我们需要更新一下软件源，关于从Jetson Nano开发板中更改软件源的方法，请参考：Chuanrui の 初见之旅-NVIDIA Jetson nano 开发板 Ubuntu系统更换镜像源 (1314.cool)：
揭秘Crashpad系统如何帮助Dropbox这样复杂的桌面程序捕获并报告崩溃，且兼容Python的多种语言。
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 改为：
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：
之前的python环境，使用ubuntu安装pip来安装python依赖，但是遇到缺少某些库的版本，比如一个项目需要用到faiss，pip只有最新的1.5.3版本，但是这个版本使用了较新的CPU指令，在老服务器上运行报错：
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。
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
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化．
https://github.com/pathak22/zeroshot-imitation Zero-Shot Visual Imitation In ICLR 2018 [Project Website] [Videos] Deepak Pathak*, Parsa Mahmoudieh*, Guanghao Luo*, Pulkit Agrawal*, Dian Chen, Yide Shentu, Evan Shelhamer, Jitendra Malik, Alexei A. Efros, T
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
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内容目录： 相关内容请参考最重要的论文之一：无监督的语义特征学习 论文翻译及代码 celeba简介， infogan修改简介， 运行性能对比： gpu一个批次从最初2核cpu 3个半小时 缩减为不到7分钟。 环境搭建说明：aws 上面搭建环境 训练效果图: 还没跑出来。 ---- 一 celeba简介： 通过官网http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 介绍，从gogole driver https://drive.google.com/driv
Boko是一款针对macOS的应用程序劫持扫描工具，该工具可以帮助广大研究人员搜索和识别目标应用程序可执行文件中潜在的Dylib劫持和弱Dylib漏洞，并发现应用程序所使用的脚本中是否有可能被植入后门。
断点异常类型表示跟踪陷阱(trace trap)中断了该进程。跟踪陷阱使附加的调试器有机会在进程执行的特定点中断进程。 在 ARM 处理器上显示为 EXC_BREAKPOINT（SIGTRAP） 在 x86_64 处理器上显示为 EXC_BAD_INSTRUCTION（SIGILL）
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这里首推华为云：https://www.huaweicloud.com/pricing.html#/ecs
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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。
在整理最近学习的知识时，突然意识到机器学习与深度学习的差别。之前学的gd算法，logistic回归算法，svm算法等都属于机器学习的范畴，而深度学习与他们其实是并列的关系，同属机器学习这个大的范畴。个人认为深度学习其实是曾经没落的BP神经网络的发展，可以说神经网络就是趁着深度学习的浪潮借尸还魂的。不过，深度学习想要理解起来也不是那么容易的。既然如此，我们何不搭建一个黑盒环境，先直观感受一下深度学习的魅力再慢慢研究呢？这里我们用到的工具就是Caffe深度学习框架。
本文主要针对Ubuntu 17.04版本下，opencv进行源码编译安装。开发环境主要针对python 对 openCV库的调用。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍：
本文主要介绍的是动态链接库注入的相关实践,这不仅仅局限于macOS,同时对iOS应用也具有相同的效果,希望大家可以借鉴使用.
VMD是分子动力学模拟领域常用的一款可视化软件，可以非常直观方便的展示分子的运动过程。而VMD本身对展现的格式有一定的要求，如果不是常见的rst等类型的坐标文件的话，就需要自己手动去实现一个可视化的插件。这里我们介绍的是通过VMD来可视化hdf5格式的坐标文件——hdf5是量子化学领域非常常用的一个数据格式，对于规模较大的数据集有很好的性能支持。
USB连接设备，接着在XCode菜单栏依次选择：Window -> Devices And Simulators，接着选择View Device Logs
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