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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:
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:
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。
如果出现 libnccl.so not found,在 ~/.bashrc 中设置 LD_LIBRARY_PATH.
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:
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。
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。
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。
因为这个Seurat的V5版本还是有一些优势的,比如可以轻轻松松拿捏这130万单细胞的数据集,需要参考Seurat官网的3个资料:
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
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https://developer.nvidia.com/zh-cn/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit
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。
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。
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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:
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。
Groups就像字典(dictionaries)一样工作,而datasets像Numpy数组(arrays)一样工作!
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)。
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。
Caffe框架下载地址:https://github.com/BVLC/caffe
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。
增强采样(Enhanced Sampling)是一种在分子动力学模拟中常用的技术,其作用是帮助我们更加快速的在时间轴上找到尽可能多的体系结构及其对应的能量。比如一个氢气的燃烧反应,在中间过程中会产生众多的反应产物,但是我们光从结果来看的话,就是从
今天,来自石家庄铁道大学的杨萌同学给大家介绍如何在Jetson TX2上安装Intel神经棒——想像一下如果NV和Intel在AI领域强强联合,会出现什么效果? It is very Interest
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.
本文 SQL 及相关命令均是在运维工作中总结整理而成的,对于运维 DBA 来说可提高很大的工作效率,值得收藏。当然如果你全部能够背下来那就很牛逼了,如果不能,还是建议收藏下来慢慢看,每条 SQL 的使用频率都很高,肯定能够帮助到你。
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Bilibili视频教程:使用树莓派4 DIY智能魔镜_哔哩哔哩_bilibili
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
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
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
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 改为:
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。
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。
尝试使用hdf5存储,但是出现下述错误 TypeError: Object dtype dtype(‘O’) has no native HDF5 equivalent 字典保存为.h5文件,
NSSCTF{2f68a13b-427c-42ab-9c3a-ca7f7caa0361}
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~
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。
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
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
数据分析过程中,需要对获取到的数据进行分析,往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式,不同的数据文件需要用到不同的导入方式,相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
一、为什么还需要备份 HAWQ作为一个数据库管理系统,备份与恢复是其必备功能之一。HAWQ的用户数据存储在HDFS上,系统表存储在master节点主机本地。HDFS上的每个数据块缺省自
参考很多文章,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
该文件可以在this link中找到,名为“vstoxx_data_31032014.h5”。我试图运行的代码来自Yves Hilpisch的《Python for Finance》一书,内容如下:import pandas as pd
条件为什么block>100,因为一些很小的表,只有几行数据实际大小很小,但是block一次性分配就是5个(11g开始默认一次性分配1M的block大小了,见create table storged的NEXT参数),5个block相对于几行小表数据来说就相差太大了
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。
客户的测试环境已经从10g升级到11g了。但是没过几天,数据hang住了,登都登不了了,而且通过sys,system,普通用户连接的错误都不一样 首先通过 一下命令来查看变量和进程是否都正常 ps -ef|grep smon echo $ORACLE_SID 没发现问题 --使用sys,显示连接到一个空实例 sqlplus / as sysdba SQL*Plus: Release 11.2.0.2.0 Production on Tue Aug 13 14:51:25 2013 Copyright
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