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。

工具类

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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。

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。

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。

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。

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：

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

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/

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：

Markdown

Markdown是一种非常简约的「标记语言」，它语法简单，可编辑出一定的格式。
因此，被越来越多的人们所广泛使用。包括各大博客、stackoverflow、github等平台均支持Markdown格式。

个人偏好在windows下进行开发，结合visual studio和notepad++，能非常高效的进行c++和python的编程开发。

在windows中，使用Visual Studio结合Image Watch插件，能非常方便的进行图像处理的调试。
效果如下：

论文地址：Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-Precision Weights

这篇论文是Intel实验室发表的，提出了一种新的模型参数量化方案。结合Dynamic Network Surgery for Efficient DNNs中提出的模型压缩方法，可以做到在不产生精度损失（甚至略有提升）的基础上模型参数量化到3-5bit，且模型二进制大小压缩倍数达97倍。对于嵌入式设备（如手机），这类模型量化压缩方法作用比较明显。

深度学习，自2012年以来，一年比一年火。相比80年代的人工智能热，这一次，基于深度学习的各种智能服务确实带来了可见的惊喜。
深度学习在图像领域的各层面都取得了骄人的成绩，包括分割、识别等高级任务，以及去噪、二值化、超分辨率等低级任务。
在语音以及自然语言处理等方面也在快速发展。

介绍一下我所认为的深度学习技术栈。

2017年度计划：

• 把kindle里面买过的书都看完；
• 每 2 周一篇博客；
• 提升个人工作能力，与同行多交流；
• 赚钱，多多益善；
• 提高足球水平，不能瞎踢了那么久；
• 跨城骑行（苏州or杭州）；
• 注意个人形象，学会搭配；
• 找女朋友；
• 带父母一起去旅游，目标待定；
• 有可能的话，去一趟国外旅游，日本？；

1. 爬虫是什么

爬虫（Spider），这里当然不是说结网捉虫的蜘蛛那样的生物学上的爬虫，这里说的是互联网上的爬虫，由程序员编写，具有一定的逻辑性能够完成在指定范围内进行信息收集的程序。

前言

不管在什么编程语言中，编码问题总是一个经常会碰到的问题。如果不弄清楚它，就不得不每次都要头疼医头脚疼医脚。然后经常出现下面的问题：

进入目标git仓库，将以下脚本中的YOUR_NAME和YOUR_EMAIL替换成自己的用户名和邮箱，保存为脚本执行。

之后本地的git提交历史中所有的用户名和邮箱将被替换成你所需要的。

说明

2D图形引擎，是指专门针对2D绘图作优化的引擎。一般会提供如下功能：

EasyCNN介绍

EasyCNN是一个练手之作，权当熟悉CNN（Convolutional Neural Network)。