关于卷积的运算过程相信大家已经读过各种各样的解释了，本文旨在以图示的方法从浅到深由单张图像到多张图像的卷积的图示形象的向大家解释卷积的基本原理，从单通道到多通道在卷积过程中输入到输出的具体映射都可以看到，相信在阅读本文之后，大家对卷积会有更直观的认识
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《Deep Learning》第一章读书笔记一
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最近回过头来在看《Deep Learning》 这本书，经过三年的工作时间，再看这本书的时候曾经理解不了的问题或者推导原理有了自己切身的认识与思考，所以现在想把自己曾经算是一个半路出家的机器视觉从业者从新手到上手的一些原理性和实践性的点加上我自己的思考把底层的基础点分享出来，帮助大家可以更直观的理解和学习
关于TensorRT和TF-TRT的一些事儿
近期一直在研究TensorRT的加速原理，对于层融合起先一直不理解，现在总算是知道加速的原理了，所以就把自己理解到的结合网上找到的一些资料进行整理汇总，最后我贴出自己整写的一个关于TensorRT加速原理的PPT，有需要的同学可以自己下载下来看看
利用Google-Colab成功测试TensorRT指南二
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继续在colab上成功安装并配置好TensorRT, 接着我进行了针对几种不同显卡的测试，统计不同显卡(Tesla K80 Tesla P4 Tesla P100 Tesla T4)的批量测试耗时结果，大家可以根据最终的检测结果看出显卡对耗时的影响程度究竟有多大。
利用Google Colab成功测试TensorRT指南一
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前面总结了在本机上与谷歌colab上利用不同显卡对相同样本的检测结果，对比了二者推理耗时，最终发现借助tensorrt可以使推理时常缩减数倍，所以想着在更好的显卡上这个数值还能否再有所优化，因此本篇文章主要就如何在google colab上使用tensorrt做以说明。
TensorRT成功测试自己的数据集SSD模型四
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经过之前一系列的工作，进坑出坑的尝试，总算是把测试结果搞出来了，所以在此总结。并结合之前一些在google colab上的测试对比，将实际数据公布出来以供大家参考。
Windows下成功配置Qv2ray
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免费冲浪是真香，小伙伴且浪且珍惜
解决双系统Ubuntu检测不到NVIDIA驱动
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昨天换到windows下写个文档顺手用电脑管家清理了下垃圾，然后再切回Ubuntu的时候发现分辨率一下降到老人机模式，再运行加载cuda的代码的时候竟然说cudainit 失败，没有可用的显卡，用nvidia-smi自查一下，凉凉，折腾了整整一天呐，现在就把解决结果记录下来。
TensorRT成功测试自己的数据集SSD模型三
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现在我们已经成功训练好了tensorflow object detection 模型，我们的数据集为5类缺陷目标，网络模型选用的是ssd inception V2。具体训练步骤见TensorRT成功测试自己的数据集SSD模型二，现在讲述在tensorrt中具体如何使用。
TensorRT成功测试自己的数据集SSD模型二
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经过前面的指导我们安装好环境后，现在就准备训练我自己的数据集的SSD模型，这里我跟TensorRT的例子保持一致，都用TensorFlow Object Detection API训练获取模型。那么开始详细介绍TensorFlow Object Detection API的安装以及SSD inception V2训练我自己的数据集。