macOS 文件操作快捷键 Command ⌘ + X：剪切所选项并拷贝到剪贴板。 Command ⌘ + C：将所选项拷贝到剪贴板。这同样适用于「访达（Finder）」中的文件。 Command ⌘ + V：将剪贴板的内容粘贴到当前文稿或应用中。这同样适用于「访达」中的文件。 注：在拷贝文件的时候，如果想要用剪切的方式，是不能像在 Windows 上那样用 Command ⌘ + X 进行的，而是先 Command ⌘ + C 拷贝文件，然后用 Command ⌘ + Option ⌥ + V 去实现。这相当于将文件拷贝到此处并删除原来位置的那个文件。 Shift ⇧ + C...

Julia：如何调试微分方程求解问题 1/ 如何自己 debug 微分方程求解的问题 2/ 如何调试微分方程求解器发散？ 3/ 性能表现的问题 这篇文章是 Chris Rackauckas 的帖子的翻译和总结，但是并不按照原文完全翻译，有个人的取舍，可以的话建议观看原文。原文地址是：PSA: How to help yourself debug differential equation solving issues。 1/ 如何自己 debug 微分方程求解的问题 ...

最近在学习 Faster R-CNN 模型，为了了解其中网络的结构，利用 PascalVOC 数据集，来扩展网络的类别（原来有 20 类）。过程分为：数据准备 ==> 相关文件修改 ==> 训练网络 ==> 测试 一、数据准备 （一）下载数据集： 官网数据集镜像：https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ Pascal VOC 数据集中有训练时需要的图片、对应的标注文件（xml）和指定正负样本的文本文件（txt），分别放在 VOC2007 或 VOC2012 目录中的 JPEGImage、Anno...

上次使用 Faster R-CNN 训练了一个 VGG-16 的网络，为了再提升识别的准确率，利用 ResNet 网络在同样的数据上面训练了多一次。 基本的过程和在训练 VGG-16 网络时差不多，可参照 使用自己的数据训练 Faster R-CNN 的 VGG-16 模型 一、训练网络 （一）下载 ResNet-50 的 prototxt 文件 在我的 Github 上面可以下载我使用的文件，当然你也可以使用不同的 ResNet 网络结构。 （二）相关文件修改 1. cd $FRCN_ROOT/lib/rpn/generate_anchors.py # 在 37 行： de...

在之前的一篇博客 —— 将一维时间序列转化成二维图片中，我翻译了一篇文章，说的是将一个时间序列信号转换成二维图片： 然后在文章的最后发了一个 Github 代码，这个代码是原文作者的代码，有人反应代码不能跑起来。 这里我使用 Python 的一个第三方库 pyts，参考官方文档，改写了一下。测试了一下，可以在 Pyhon3.7 上成功运行。官方上说明的是 Python 版本应该不小于 3.5，代码已经上传至 GitHub. 1/ 安装 pyts 库 注： 以前有一个版本的代码使用的 pyts 库的版本为 0.7.1，目前最新版本的 pyts 库改变比较大，会出现 cannot im...

处于研二的阶段，也是时候开始考虑找工作的内容了～