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Day 28 - AWS Lambda 结合 Dynamodb
有了 DynamoDB 可以存储资料,接着需要透过适当的方法去存取 DynamoDB ,于是 AWS 提供了 AWS Lambda 作为撰写程式的全托管服务。AWS Lambda 是一种无伺服器的运算服务,可让软体设计者开发并执行程式但不必布建或管理伺服器、建立工作负载感知丛集扩...
Day 27 - 成本估计与 Amazon DynamoDB
根据 Day 01 - 观赏鱼辨识系统说明所介绍的服务,这个系统需要一个 g4dn.2xlarge 的 Amazon EC2 主机,以及一个 Amazon Elastic IP 的固定 IP 位置,在不考虑流量的情况下,一年的固定成本为 4,393.56 USD,这是以主机建置在...
Day 25 - HBuilder X 产生 apk
打开本地浏览器,输入 HBuilderX 官方网站的网址 https://hx.dcloud.net.cn/ ,根据自己的作业系统,下载开发工具并安装,如下图所示,在 MacOSX 安装 HBuilderX。请参考 Day 24 - 设定开发帐号 HBuilder X - DCl...
Day 22 - Django + YOLO 后台整合应用
今天的任务是将 Day 07 - RESTful API 在 Amazon Linux 2 上传图片实作、Day 08 - Amazon Linux 2 上将 Django 与 Nginx 整合、Day 09 - Amazon Linux 2 上解决跨来源资源共用 (CORS) ...
Day 21 - 嵌入 AlexeyAB/darknet 的 Python
darknet: AlexeyAB/darknet 的主要执行档。darknet_image.py, darknet.py, darknet_video.py:透过呼叫 libdarknet.so ,可以在 Python 中直接调用 AlexeyAB/darknet 的一些主要功...
Day 20 - 重新检视 mAP, F1, IoU, Precision-Recall 精准度
build_release: 这是先前用来编译 AlexeyAB/darknet 原始档的暂时文件夹,编译后就可以删除。cfg:一些常用来评估用的资料集的网路结构设定档,如 yolov3, yolov4, coco, voc 等。darknet: AlexeyAB/darknet...
Day 19 - 安装 AlexeyAB/darknet ON Amazon Linux 2
今天的任务案安装 AlexeyAB/darknet 版本的 YOLO,这是 YOLOV4 的主要作者,而这个版本的可以产生更多的衡量指标,当然,也可以使用 YOLOV4 来进行影像辨识,只是安装难度比较高。EC2 Instance type: g4dn.2xlargeAMI ID...
Day 18 - 深入讨论 YOLO 相关设定
今天来分析 Joseph Redmon 所设计的 YOLOV3 的设定档,里面会看到他是如何设计整个卷积网路结构,下图是 github 中 cfg 文件夹的 YOLO 结构的档案,看 yolov1.cfg, yolov2.cfg, yolov3.cfg 等档名后面带着-xxx,例...
Day 16 - 进行影像辨识训练
在进行训练的过程中,我们可能因为某些关系而中断训练,可能是网路断线或是电脑断电等问题,这时候我们可以用以下指令重新开始训练,简单来说就是把原先 darknet53.conv.74 的权重,换成最新一个训练权重结果,而后面是记录整个训练过程的纪录档,因为是用 -a 选项,所以也是会...
Day 05 - Django + MariaDB 在 Amazon Linux 2
__init__.py: 是一个空文件,指示Python目录命名Python套件。__pycache__文件夹:当.py档案第一次被汇入时,它会被直译器视为位元组程序码,将位元组码写入同名的.pyc档案中,简单的可以并且是专门加了专门的文件,可以请求直接读取这个部分代码的方案名称...
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