与你共享小喵的心得与感悟

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小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果。这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率。更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想。

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小喵的唠叨话:我们在上一篇博客里面,介绍了Caffe的Data层的编写。有了Data层,下一步则是如何去使用生成好的训练数据。也就是这一篇的内容。  

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小喵的唠叨话:小喵最近在做人脸识别的工作,打算将汤晓鸥前辈的DeepID,DeepID2等算法进行实验和复现。DeepID的方法最简单,而DeepID2的实现却略微复杂,并且互联网上也没有比较好的资源。因此小喵在试验之后,确定了实验结果的正确性之后,才准备写这篇博客,分享给热爱Deep Learning的小伙伴们。

能够看到这篇博客的小伙伴们,相信已经对Deep Learning有了比较深入的了解。因此,小喵对亲作了如下的假定:

  1. 了解Deep Learning的基本知识
  2. 目前在做人脸识别的相关工作
  3. 仔细阅读过DeepID和DeepID2的论文
  4. 使用Caffe作为训练框架
  5. 即使不满足上述4个条件,也会持之以恒的学习
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小喵的唠叨话:前面我们介绍了Redis的string的数据结构的原理和操作。当时我们提到Redis的键值对不仅仅是字符串。而这次我们就要介绍Redis的第二个数据结构了,List(链表)。由于List在原理上的实现并不是特别的复杂,我们在这里将原理和具体的命令都放在一起介绍。

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小喵的唠叨话:上一周因为实验室要用GIT作为版本控制器,导致小喵花了一周的时间研究GIT,Redis这边,就没来得及继续研究。前几天看到有人搜索Redis怎么向数组里面添加内容,搜到了我的上一篇文章,可惜上一篇只讲到了String的原理,所以小喵痛定思痛,决定还是爬起来写这篇博客,免得搜索String操作的小伙伴又空手而归。

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小喵的唠叨话:最近京东图书大减价,小喵手痒了就买了本《Redis设计与实现》[1]来看看。这里权当小喵看书的笔记啦。这一系列的模式,主要是先介绍Redis的实现原理(可能很大一部分会直接照搬原作者的描述),加上小喵自己的想法,之后配合Redis官网上的各种相关的操作命令(原书上貌似没有很多的介绍命令)。

本章介绍Redis中最常用到的字符串(String)。

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小喵的唠叨话:通过之前的对于GPU和CUDA的学习,我们应该简单的了解了什么是GPU,它能做什么,以及GPU的硬件结构。那么,大家是不是迫不及待的想要写出CUDA程序了呢?

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