2019-09-24 23:23:13 qq_36414085 阅读数 63
  • YOLOv3目标检测:原理与源码解析

    Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap, Show me the code.(冗谈不够,放码过来!)。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。   YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。 YOLOv3的实现Darknet是使用C 语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。   本课程将解析YOLOv3 的实现原理和源码,具体内容包括: *      YOLO目标检测原理  *      神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算  *      代码阅读工具及方法  *      深度学习计算的利器:BLAS和GEMM  *      GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用  *      YOLOv3的程序流程及各层的源码解析   本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。   除本课程《YOLOv3 目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括: *   《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 *   《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 *   《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 *   《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》   建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3 目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。

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在文件目录下:

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2018-11-14 11:07:36 xudailong_blog 阅读数 23826
  • YOLOv3目标检测:原理与源码解析

    Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap, Show me the code.(冗谈不够,放码过来!)。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。   YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。 YOLOv3的实现Darknet是使用C 语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。   本课程将解析YOLOv3 的实现原理和源码,具体内容包括: *      YOLO目标检测原理  *      神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算  *      代码阅读工具及方法  *      深度学习计算的利器:BLAS和GEMM  *      GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用  *      YOLOv3的程序流程及各层的源码解析   本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。   除本课程《YOLOv3 目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括: *   《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 *   《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 *   《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 *   《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》   建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3 目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。

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一般的Linux下的隐藏目录使用命令ls -l是查看不出来的,只能查看到文件及文件夹

查看Linux下的隐藏文件需要用到命令

ls -al

在这里插入图片描述

其他查看文件目录命令:

ls -l

ll 

ls -l  /


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2018-05-19 19:01:08 weixin_42089901 阅读数 638
  • YOLOv3目标检测:原理与源码解析

    Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap, Show me the code.(冗谈不够,放码过来!)。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。   YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。 YOLOv3的实现Darknet是使用C 语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。   本课程将解析YOLOv3 的实现原理和源码,具体内容包括: *      YOLO目标检测原理  *      神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算  *      代码阅读工具及方法  *      深度学习计算的利器:BLAS和GEMM  *      GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用  *      YOLOv3的程序流程及各层的源码解析   本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。   除本课程《YOLOv3 目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括: *   《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 *   《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 *   《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 *   《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》   建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3 目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。

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默认情况下,linux 的隐藏文件是看不到的。深度的Linux也同样。有不知道啥是隐藏文件的没有。就是以.开头的那些玩意,比如常用的.host,.htaccess等玩意。一般这些都是没法看,各位大婶大叔想看又怎么办。现在给你们说下哈。

1.打开深度管理器  

2.单击右上角的三个横线->设置

  

 

选择隐藏文件->勾选隐藏文件


 

以后再也不用担心找不到.htaccess的文件了,哪里不会点哪里,欢迎各位大婶大叔常来指点哈。



2019-12-05 13:42:54 weixin_43066097 阅读数 18
  • YOLOv3目标检测:原理与源码解析

    Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap, Show me the code.(冗谈不够,放码过来!)。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。   YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。 YOLOv3的实现Darknet是使用C 语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。   本课程将解析YOLOv3 的实现原理和源码,具体内容包括: *      YOLO目标检测原理  *      神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算  *      代码阅读工具及方法  *      深度学习计算的利器:BLAS和GEMM  *      GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用  *      YOLOv3的程序流程及各层的源码解析   本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。   除本课程《YOLOv3 目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括: *   《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 *   《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 *   《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 *   《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》   建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3 目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。

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1.删除单个文件

rm b.txt

2.批量删除多个文件

find ./ -name "*.png" | xargs rm -r

3.删除单个文件夹(目录):

rm -rf 文件夹名

4.查看隐藏文件:

ls -a

5.查看文件大小:

du -sh 文件名

6.移动文件:

mv 原path(抱括文件名) 目标path(抱括文件名)
2016-07-27 10:54:06 h_hzhou 阅读数 258
  • YOLOv3目标检测:原理与源码解析

    Linux创始人Linus Torvalds有一句名言:Talk is cheap, Show me the code.(冗谈不够,放码过来!)。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。   YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。 YOLOv3的实现Darknet是使用C 语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。   本课程将解析YOLOv3 的实现原理和源码,具体内容包括: *      YOLO目标检测原理  *      神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算  *      代码阅读工具及方法  *      深度学习计算的利器:BLAS和GEMM  *      GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用  *      YOLOv3的程序流程及各层的源码解析   本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。   除本课程《YOLOv3 目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括: *   《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 *   《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 *   《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 *   《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》   建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3 目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。

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显示所有文件(包含隐藏文件)

ls -a

只显示隐藏文件

l.
或者
ls -d .*

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