安装GCC：sudo apt-get install build-essential
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，可以运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统上。OpenCV提供了众多语言的接口，其中就包含了Python，Python是一门上手容易、使用起来十分让人愉悦的语言，利用Python学习OpenCV，相信能更快的获得效果。
摘要： 硬盘和硬盘分区在Linux都表示为设备，按我们通俗的说法来说，就是怎么来表示或描述硬盘和或硬盘分区，但这种描述应该是科学和具体的；比如IDE硬盘，在Linux 可以表示为 /dev/hda、/dev/hdb ... ；SCSI 接口的硬盘、SATA接口的硬盘表示为/dev/sda、/dev/sdb ... ... ；而IDE接口的硬盘/dev/hda，也可以表示为hd0 ，而 SCSI 接口的如果是 /dev/sda ，另一种表示方法是sd0； 理解两种表示方法有何用？至少GRUB引导管理器用到这些知识；另外我们mount (挂载)文件系统（分区），也会用到这些知识；
远程桌面连接参考这里：https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/106099194
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
一、安装ubuntu 1、下载ubuntu镜像文件 Download Ubuntu Desktop 2、制作启动光盘 如果是windows操作系统：插入空白dvd光盘，在iso文件上右键，选择“刻录光盘映像” 参考windows7中把ISO文件轻松刻录成光盘的方法(图文教程) 如果是ubuntu系统：Ubuntu14.04系统下，如何将.iso文件刻录到CD/DVD光盘 3、安装 二、搜狗输入法安装 1、参考Ubuntu 16.04 LTS安装sogou输入法详解 注意：fcitx configure未出现
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)。
SSD失败之后就挺失望的，而且莫名其妙，于是转向YOLO了，其实object detection领域可选的模型并不多，RCNN系列我是大概看过的，还写过：RCNN系列，但是这种location和classification分开的思路，要达到实时的话我的硬件条件肯定是不可能的。YOLOV3我是在TX2上跑过的:YOLOV3-TX2跑起来,而且YOLO是有简化版本的模型的，对于简单应用应该是够了。 因为以前跑过，整体的流程走下来还算比较顺利，比起SSD来说，训练时要修改的代码也比较少，可能留给犯错的概率就少一些。 我分以下几个部分：
Docker 提供了两种方法来创建基础镜像，一种是通过引入tar包的形式，另外一种是通过一个空白的镜像来一步一步构建，本文使用的是第二种方法，既FROM scratch
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
这里需要下载 opencv 和 opencv_contrib (后者会在 cmake 配置的时候用到), 这是因为 opencv3以后 SIFT 和 SURF 之类的属性被移到了 contrib 中,执行下面两条指令下载 OpenCV3.2.0
安装python cd /opt yum install cmake gcc gcc-c++ gtk+-devel gimp-devel gimp-devel-tools gimp-help-browser zlib-devel libtiff-devel libjpeg-devel libpng-devel gstreamer-devel libavc1394-devel libraw1394-devel libdc1394-devel jasper-devel jasper-utils swig pyt
opencv + python 配置 Table of Contents 1. Installing OpenCV from source 1.1. We need CMake to configure the installation, GCC for compilation, Python-devel and Numpy for creating Python extensions etc. 1.2. Next we need GTK support for GUI features, Camera
本教程将演示如何在一个g2.2xlarge EC2实例（运行64位的Ubuntu14.04）中设置CUDA7、cuDNN、caffe和DIGITS，以及如何快速上手DIGITS。为了说明DIGITS的应用，本教程使用一个当前的 Kaggle竞赛项目作为案例进行演示， 是关于糖尿病视网膜病变检测的，其状态来自于荧光血管造影。 图像分类的卷积深度神经网络（DNN） 对于图像的分类或回归，你有两种选择： 特征工程及把图像转换为向量； 依赖于一个卷积DNN求出特征。 深度神经网络对计算的要求相当苛刻。这是由两个原因
yum -y install gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bzip2-devel ncurses ncurses-devel curl curl-devel e2fsprogs e2fsprogs-devel krb5 krb5-devel libidn libidn-devel openssl openssl-devel openldap openldap-devel nss_ldap openldap-clients openldap-servers libXp binutils compat-libstdc++ elfutils-libelf elfutils-libelf-devel glibc-common libaio-devel libaio libgcc libstdc++ libstdc++-devel make sysstat ncurses-devel pcre* opensslsl openssl-develel lsof cmake ncurses-devel bison make ncurses-devel libaio openssl openssl-devel ncurses ncurses-devel automake libaio-devel gcc-g77 pcre-devel openssl-devel bison autoconf automake libcurl-devel gd-devel zlib* fiex* libxml* ncurses-devel libmcrypt* libtool-ltdl-devel* gtk2* gtk3* libgstreamer* libav* libgphoto* cmake gcc gcc-c++ gtk+-devel gimp-develgimp-devel-tools gimp-help-browser zlib-devel libtiff-devel libjpeg-devellibpng-devel gstreamer-devel libavc1394-devel libraw1394-devel libdc1394-develjasper-devel jasper-utils swig python libtool nasm cjkuni-uming-fonts gnome-classic-session gnome-terminal nautilus-open-terminal unzip openssh-clients traceroute nscd bind-utils
在操作系统中，任何东西都可以看作是文件，文件是操作系统逻辑组织的基本单元。对于Unix和Linux文件系统而言，文件系统层次标准（FHS）是其组织规范的主要参考。对文件目录结构稍有了解的人都知道，文件系统通常由根目录（/）出发，不断延伸出一层一层的子目录。
简易安装方式是从库中安装编译好了的Opencv，这种安装方式简单方便，缺点是容易在使用中出现未知bug，比如不能imshow图像，不能读视频文件等（opencv3好像好一点）。
从 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 这个网址下载指定的cudnn版本，这里注意如果直接google然后下载的话只是最新版本，需要点击下面的Archived cuDNN Releases才能够找到以前版本的下载，然后选择cuDNN v×.× Library for Linux
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-ps.html
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-ps.html 微信公众号:入门小站
简述: BOOTCFG 命令设置 boot.ini 文件的属性 描述: bootcfg 命令是一个 Microsoft Windows XP 故障恢复控制台命令，可以用来处理BOOT.INI 文件中配置，查询，更改或删除启动项目设置。
pip 会 自动 根据 当前所在的环境，为你安装好对应python版本的opencv。非常非常方便。
本篇概览 在《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中，咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力，如下图： 如果您已看过《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》，甚至动手实际操作过，您应该会对背后的技术细节感兴趣，接下来就请随欣宸一起动手实战，从无到有将这个应用开发出来； 实战内容 为了减少环境和软件差异的影响，让程序的运行调试更简单，也为了让应用可以在容器环境运行，最终整个应用会被制作成docker镜像，所以咱们的目标被设定为下面三项： 开发出java版的物体识别应用 将此应
这篇博客介绍在Linux中的gcc和g++编译环境下如何使用cmake来编译OpenCV源代码。我基本是按照OpenCV官方的说明文档，一步步地进行的，所以表述不清楚的地方还请参照原文。
---- 安装opencv有很多种方式，我列出了两种方式。并针对第二种方式进行了详细的安装解释。 从Ubuntu源安装opencv sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv 从opencv官方源代码安装 1.安装opencv所依赖的包 # KEEP UBUNTU OR DEBIAN UP TO DATE sudo apt-get -y update sudo apt-get -y upgrade sudo apt-get -y dist-upgrad
本篇概览 如果您看过《三分钟极速体验：Java版人脸检测》一文，甚至动手实际操作过，您应该会对背后的技术细节感兴趣，接下来就请随欣宸一起动手实战，从无到有将这个应用开发出来； 首先确定咱们的目标： 开发出java版的人脸检测应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用 基于上述目标，我们可以确定以下操作步骤： 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package文件，集成到基础镜像中，得到最终的java应用镜像 本篇的目标就是上述第一步：准备好docker
描述: Windows Time服务维护在网络上的所有客户端和服务器的时间和日期同步,而W32tm命令是设置windows操作系统时间同步与时间监控。
-t duration 设置记录时间 hh:mm:ss[.xxx]格式的记录时间也支持
编译好的windows可用版本的下载地址（官网中可以连接到这个网站，和官方网站保持同步）：http://ffmpeg.zeranoe.com/builds/
该文介绍了如何利用深度学习算法来进行文字摘要。作者介绍了两种方法：基于抽取式的方法和基于生成式的方法。基于抽取式的方法是通过对原始文本进行预处理，抽取关键信息，然后使用深度学习模型进行学习。基于生成式的方法是通过对原始文本进行编码，生成新的文本，然后使用深度学习模型进行预测。作者还介绍了如何利用注意力机制来提高模型的性能。最后，作者提供了一些在自然语言处理领域的应用示例。
默认使用 jetpack 安装的 opencv 是没有 cuda 加速的，无法充分利用 Jetson 的 GPU 性能；
wget http://www.kernel.org/pub/linux/kernel/v3.0/linux-3.0.tar.bz2
需要的有两个部分：opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本，opencv_contrib是opencv的扩充．
在Linux下，我们经常需要查看系统的硬件信息， 这里我罗列了查看系统硬件信息的实用命令，并做了分类，实例解说。
首先，OpenCV 有在ubuntu上安装的官方文档：OpenCV: Installation in Linux
Opencv就不解释了，是个很有名的图形库。不仅在进行软件开发的过程中需要用到，而且他也是很多开源软件的运行依赖，所以安装一个Opencv就很有必要了，即使自己本身并不想学习使用。
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转换文件test.avi到test.flv ffmpeg -i test.avi -ab 56 -ar 22050 -b 500 -r 29.97 -s 320x240 test.flv 对文件抓缩微图: ffmpeg -i "test.avi" -y -f image2 -ss 4 -t 0.001 -s 350x240 test.jpg 对已有flv文件抓图： ffmpeg -i "test.flv" -y -f image2 -ss 8 -t 0.001 -s 350x240 test.jpg
USB是一个常见的外设接口名字，从1994年被Intel和Microsoft设计发布以来，已经走过了9个年头。从USB1.0的1.5M带宽，到今天USB3.0的5G带宽，USB接口凭借软硬件两大厂商的大力推广，已经成为了我们生活中必不可少的一部分。手机、U盘、键鼠、读卡器，以及各式各样的外设都在使用USB接口。当然，除了USB外，还有IEEE 1394、eSATA、Thunderbolt等等。reizhi在这里就和大家聊聊身边常见的外设接口。
使用以下任何一个开关将允许FFmpeg链接到 相应的外部库。所有组件都依赖于该库 如果所有其他依赖项都得到满足而未满足，则将启用 明确禁用。例如。 –enable-libwavpack将启用链接 libwavpack并允许构建libwavpack编码器，除非它是 使用–disable-encoder = libwavpack专门禁用。
最近在学点新东西，教程中主要也是在Linux中使用，对于我这个以前从未接触Linux系统的人来说，正好也是个机会掌握下LInux系统。这篇就是记录在Linux下安装OpenCV的笔记。
路径：tina/lichee/linux-4.9/arch/arm64/boot/dts/sunxi对应的设备树文件，如sun50iw11p1.dtsi
如果是Proxmox VE虚拟机或者容器是高可用配置（HA），则在升级corosync前需要关闭与之相关的服务。
Opencv大家很熟悉了，经典的图像处理库，Opencv在Windows下安装是很简单的，只需要配置DLL即可。但是在Linux下，因为Linux各种发行版本多种多样，所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了，源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码，所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的，移到别的地方就不行了哦。
在Win7系统下，引导已经不是由原来的Boot.ini文件执行了。要配置启动选项必须使用bcdedit工具来修改，在命令提示符下输入bcdedit /？可以查看命令的参数信息，如下图所示。
param define cv2.VideoCapture.get(0) 视频文件的当前位置（播放）以毫秒为单位 cv2.VideoCapture.get(1) 基于以0开始的被捕获或解码的帧索引 cv2.VideoCapture.get(2) 视频文件的相对位置（播放）：0=电影开始，1=影片的结尾。 cv2.VideoCapture.get(3) 在视频流的帧的宽度 cv2.VideoCapture.get(4) 在视频流的帧的高度 cv2.VideoCapture.get(5) 帧速率 cv2.Vi
只是最近碰到有这方面的项目需求，所以简单 Mark 下本文。下面的示例是参考过他人分享的文章，之后本人再自行实践、调整和测试过的，希望对有这方面需求的人有所帮助。
最近接手了一个同事的项目，某一天接口的响应耗时突然增加了很多，由几十ms 增加到了几十秒。
[1] 1394. 找出数组中的幸运数: https://leetcode-cn.com/problems/find-lucky-integer-in-an-array/
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