解决python训练数据内存泄露的一个非正常方法
内存泄露Python越来越广泛的应用于机器学习/深度学习领域，是目前最火的该领域编程语言，各大深度学习框架基本都支持python接口。
在TensorFlow训练模型的过程中，一般数据加载分情景各有不同。
当数据量能直接全部载入内存时，当然最是方便，直接全部载入内存，然后训练即可。
数据无法全
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linux上常用的命令
工具类htop取代top，界面更加用户友好。
ag急速文件内容搜索。类似：1find . -type f|xargs grep 'foo'
seqtest.sh执行50次1seq 50|xargs -i ./test.sh
abapache bench tool，用于测试http服务器性能。12#测
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TensorFlow多GPU并行
概述TensorFlow作为深度学习时代的“C语言”，值得好好学习一下。本文介绍TensorFlow的单机多卡数据并行加速，以mnist为例进行说明。
CNN模型一个简单的识别mnist数据集的CNN模型，非常简单，如下：123456789101112131415161718192021222324
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TensorFlow模型转换为EasyCNN模型
EasyCNN是一个轻量级的CNN框架，纯C++11编写，不依赖于任何库，可跨平台应用于Linux/Windows/Android/iOS等平台。
TensorFlow是Google开发的深度学习框架，由专业工程人员与算法开发人员合作开发而成，是目前最火的开源深度学习框架。
EasyCNN具
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Beam Search算法及其应用
概述Beam Search算法是一种平衡性能与消耗的搜索算法，目的是在序列中解码出相对较优的路径。
Beam Search算法广泛运用于OCR、语音识别、翻译系统等场景。
CTC示例以OCR为例，beam search算法可应用于笔划切分点的判断，CTC解码，Seq2Seq模型解码等步骤。
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使用Python提供高性能计算服务
前言python具有丰富的库，并且很容易作为胶水语言很容易与c/c++进行交互集成。
因此为了适应快速变化的业务和兼顾计算效率，在上层采用python作为server提供service，在底层采用c/c++进行计算是一种对于算法开发者非常适宜的方式。
python flask库提供http接口以及相
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Python调用C++模块时发生crash
现在写python代码越来越多，实在太方便了。
有一次在python代码中通过ctypes调用c++模块，一直发生glibc free invalidate pointer错误。类似如下代码：1234567891011struct Foo{ std::string content;
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我所理解的图像处理技术栈
图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。
基本图像处理图像产生这篇文章所讨论的图像为2D图像。目前图像主要有2类来源：
摄像机等硬件设备收集自然场景中产生的信号（如光学信号，红外信号等）所形成的图像；
由算法生成的图像
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使用Visual Studio 2017作为Linux C++开发工具
Visual Studio 2017微软的宇宙第一IDE Visual Studio 2017正式版出来了，地址是：https://www.visualstudio.com/vs/whatsnew/
VS2017亮点很多，包括模块化安装、启动速度加快（第一次启动加快50%以上）、github插件、启
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c++跨平台移植指南
C++跨平台C++跨平台是指同一份代码可以不加修改的在不同的平台上编译运行且表现一致。所谓不同的平台包括：
不同的操作系统
不同的CPU
不同的语言集
etc.
平台移植性从c++代码到程序最终运行需要经过下面步骤，每个步骤都需要考虑平台移植性：
编译
主要是代码的可移植性
链接
主要是第
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