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利用GPU和Caffe训练神经网络

【编者按】本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何将模型应用于新数据，以及如何将网络图和训练权值可视化。Caffe是由贾扬清发起的一个开源深度学习框架，它允许你利用你的GPU训练神经网络。相对...

2016年1月彩妆记录

现在每个月好像只有眼影会变，其他都是老样子哎。这个月应该可以空瓶一支唇膏，好歹下个月唇膏给大家换个口味哈。底妆组：ACSENCE隔离+娇兰兰花粉霜。隔离刚写过，综合分很高，虽然单项没什么出众的。兰花粉霜是去年冬末开的，今年冬天作为主力在消耗。我买的色号2号rosepale，粉调一白，专柜还有个1...

字符识别之PaddleOcr介绍、安装与应用

paddleocr介绍...

14个品牌!64支唇膏使用心得报告

14个品牌！64支唇膏使用心得报告YSL最先也是从SHINE系列开始“脑残”的，水润显色，味道我是蛮喜欢的，所有试色之前博文都做过，感兴趣的自己翻一翻吧。SHINE系列，左起色号：3、5（用到头了）、6、12、19普通的金圆管，2支都是去年的春季系列，31和33...

精通Java事务编程(3)-弱隔离级别之快照隔离和可重复读

表面看，RC已满足事务所需的一切特征：支持中止（原子性），防止读取不完整的事务结果，并防止并发写的混乱。这点很关键！为我们的开发省去一大堆麻烦。但此隔离级别仍有很多地方可能产生并发错误。如图-6说明RC可能发生的问题。Alice在银行有1000存款，分为两个账户，每个500。现有一笔转账交易从账户1...

唇唇欲动，一个唇膏控的不完全自白

欢迎将【IAMINRED口红控】分享给热爱口红的朋友小编亲们，新年快乐呦！（づ￣3￣）づ╭～去年还是前年开始超级迷恋唇膏，更得最勤快的试色应该就数唇部彩妆了。今天小汇总一下，试色是其次，主要来聊聊各家唇膏的不同。之所以说是不完全自白，因为拍到后面我自己都烦了，还有十几支漏网之鱼，不常用也就暂且PAS...

高级程序员，应该对MMap有所了解——深入剖析MMap

为什么分享MMap，我对这个概念其实是不熟悉的，昨天看一篇文章的时候，读到这个名词，所以就专门搜索了一下，这篇文章写得比较全面，所以进行了分享。了解这个概念，有助于提高对操作系统底层的认识。概述对于mmap，您是否能从原理上解析以下三个问题：mmap比物理内存+swap空间大情况下，是否有问题？MA...

ActorDB:分布式 SQL 数据库 (Erlang)

ActorDB是一个使用Erlang编写的分布式SQL数据库，有KV(键值存储)的线性伸缩特性，也有关系型数据库的查询功能。ActorDB是一些应用理想的服务端数据库，比如Dropbox，Evernote等等，这些应用都需要在服务端存储用户数据，但是他们绝大部分的查询都是针对一...

【冷门?】LMDB(Lightning Memory-Mapped Database)算法

本文将介绍一种叫做LMDB（LightningMemory-MappedDatabase）的冷门算法。LMDB算法...