/bin/sh: 1: :/usr/local/cuda/bin/nvcc: not found
设置cuda的环境变量即可： export CUDA_HOME=/usr/local/cuda nvcc是cuda的编译器，更多关于cuda的信息：深度学习GPU环境准备
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《SegFix: Model-Agnostic Boundary Refinement for Segmentation》
2020_eccv_SegFix-Model-Agnostic-Boundary-Refinement-for-segmenationDownload - 目的是提升现存分割模型的边界像素预测质量，现阶段的分割模型普遍的情况是：越接近物体边界的像素预测准确度越低 - 本文提出的解决方法是：在现有模型预测完成的结果上，仅对边界像素分类进行微调。 现有模型基本上 …
SSL/TLS
ssl 协议 3.0 版本以上称为 tls ，例如 tls1.0 就是 ssl3.1 因此 tls1.0 协议是可以降级为 ssl3.0 协议使用的（但不是兼容） 目前所说的ssl绝大多数情况下指的就是tls。现代浏览器基本不再使用ssl，而是使用 tls1.2、tls1.3 ssl 协议工作在传输层和应用层之间（传输层使用tcp，应用层使用 …
linux命令行环境下下载cityscapes数据集
官网地址：https://www.cityscapes-dataset.com/downloads/ 下载数据前需要注册登录，必须使用企业或教育邮箱。未登录状态下点击下载链接会跳转到登录页面。这使得若直接在命令行环境下用wget下载只会下载一个html文件（即登录页面）。解决办法就是在wget中添加已登录的cookie信息。 1. 先去官网注册登录 2. 打 …
模拟信号计算机与深度学习
刚看了一个视频，讲的是模拟信号计算机的发展，模拟信号计算机最开始用于计算潮汐涨落，后用于军事。二战期间被数字信号计算机代替。 我突然意识到这东西如果运用到深度学习上可能大有作为。视频作者也是这样想的，于是在第二段视频就是讲模拟信号计算机在深度学习方面的发展。真的是很有意思。 模拟信号计算速度快：它不需要复杂的计算电路堆积，例如对于加法计算，你只需要讲两个线路 …
一个月230g流量的电话卡
前两天在学校办了一张电话卡，19月租，含200g校园流量（只能在学校范围内使用）和30g全国通用流量 注： 1. 图中显示的是39元套餐，但实际每个月会返还20元话费 2. 此卡需使用两年才能销号 3. 校园卡流量也只有4年，过期后仅有30g国内流量（依旧能打） 稍作解释就能感觉到这有多恐怖 1. 作为对比，移动到现在还没取消5元30m的流量包 换算下来，移 …
cp/mv 命令
总是忘记，每次使用这些命令时都不敢确定，稍做记录： 目的目录要不要存在 cp(mv) src dir/dest 总结： 若 dest 目录存在，则会将 src 放在 dest 目录下：dir/dest/src 若 dest 目录不存在，则会将 src 放到 dir 目录下，并重命名为 dest：dir/dest 若 dest 存在，且和 src 一个是目录 …
《CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization》
1. 不使用异常数据训练出一个高性能异常检测模型 2. 提出了一个2阶段的结构 3. CutPaste：一种数据增强策略，裁剪图片的一部分并随机放在图片的任意位置 4. 因为异常信息分布是没办法提前知道的（你不能知道异常到底会是什么样子，你要提前知道了那就不叫异常了），所以绝大部分单分类模型都是仅仅使用正常样本去得到正常特征，若该模型无法很好匹配某个样本，则 …
马尔可夫决策过程
马尔可夫性 简单表述为：下一个状态只与当前状态有关。 例如下象棋就满足马尔可夫性，但斗地主则不满足。因为对于象棋来说，你仅需看到当前棋子位置便能做出下一步的决策，例如残局。但斗地主则不行，你不能只看当前自己的牌面去选择打什么牌，你还需要记住已经打过哪些牌了才能做出最好的决策，这就和历史状态有关了。（当然，如果将已经出牌的过程作为当前状态的要素，则也是满足马尔 …
分类模型常用性能评估方式
准确率的缺陷 某些情况下，准确率并不能很好得反应模型的性能。例如：若100个样本中，90个正样本，10个负样本。模型A将它们全都预测为正样本，则准确率为 90%，若模型B将90个正样本中的80个预测为正样本，且将10个负样本中的9个预测为负样本，则其准确率为 89%。单从准确率来说，模型A要优于模型B的，但从实际结果来看，模型B的性能要更优于A的。 所以就需 …