CUDA编程初步

不断的学习新的东西来增加自己的竞争力!

cuda编程是一个很重要的技能,Nvidia提供的官方手册写的特别特别好。英文好懂到让人感动。官方网址

由于官方写的很详细了,我这里写一个笔记总结一下cuda编程的几个要点。

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褪黑素服用体验

这几天睡眠不太好,想要补个觉但是晚上的绝对睡眠时间较少,导致白天很困,但是我又睡不着,无奈之下体验了一下褪黑素。
首先说明一下,褪黑素属于保健品,但是严格来说还是建议少吃,博主是想要调整作息,但是又没有那么多时间可以睡觉所以才吃的。

产品

网上有很多褪黑素的产品,有兴趣的同学可以上知乎上看各种介绍科普,博主选的是sleepwell的一款褪黑素软糖,见下图。

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行为识别 review

任务简述

视频理解是目前计算机视觉领域非常热,也是极具挑战力的一个方向。视频理解方向包含众多的子研究方向,以CVPR组织的ACTIVITYNET为例,2017年总共有5个Task被提出。

  • Task1:未修剪视频分类(Untrimmed Video Classification)。这个有点类似于图像的分类,未修剪的视频中通常含有多个动作,而且视频很长。有许多动作或许都不是我们所关注的。所以这里提出的Task就是希望通过对输入的长视频进行全局分析,然后软分类到多个类别。
  • Task2:修剪视频识别(Trimmed Action Recognition)。这个在计算机视觉领域已经研究多年,给出一段只包含一个动作的修剪视频,要求给视频分类。
  • Task3:时序行为提名(Temporal Action Proposal)。这个同样类似于图像目标检测任务中的候选框提取。在一段长视频中通常含有很多动作,这个任务就是从视频中找出可能含有动作的视频段。
  • Task4:时序行为定位(Temporal Action Localization)。相比于上面的时序行为提名而言,时序行为定位于我们常说的目标检测一致。要求从视频中找到可能存在行为的视频段,并且给视频段分类。
  • Task5:密集行为描述(Dense-Captioning Events)。之所以称为密集行为描述,主要是因为该任务要求在时序行为定位(检测)的基础上进行视频行为描述。也就是说,该任务需要将一段未修剪的视频进行时序行为定位得到许多包含行为的视频段后,对该视频段进行行为描述。比如:man playing a piano

行为识别主要指的是Task 2。

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git rebase理解

git 有着强大的代码版本管理功能,码农必备,这篇笔记主要记录一下git rebase的用法。

git rebase

应用场景

git rebase有一种应用场景是这样的,当一个项目中,a想要在当前master分支开放一个新功能feature1,那么他就会有一个新的commit feature1,如下图
图1
但是项目的主进程也在不断的更新,master分支还会不断前进,这时候就出现了下图这种情况

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