flask实现图像处理API

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Flask是一个轻量级的后台框架，学习成本低，维护简单，传统java、Php太过笨重。如果只是从简单这个角度出发，Flask是开发后端的佼佼者，最快只需要7行代码完成一个Web应用。

本文通过flask实现了一个图像处理的API接口，写了不少，hexo有字符无法转义，就转pdf放上来了

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Tensorflow分布式实现-Kubernetes

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随着海量数据的出现和模型参数的增多，我们必然需要更大的集群来运行模型，这样最大的好处在于把原本可能需要周级别的训练时间缩短到天级别甚至小时级别。未来的模型训练面对的都是上亿数据和上亿参数，稳定的计算能力和管理便捷的集群环境至关重要。Kubernetes 是目前应用最广泛的容器集群管理工具之一，它可以为对分布式TensorFlow 的监控、调度等生命周期管理提供所需的保障。

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《CUDA权威编程指南》笔记-1

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CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，是在C语言上扩展的。借助于CUDA，你可以像编写C语言程序一样实现并行算法。你可以在NIVDIA的GPU平台上用CUDA为多种系统编写应用程序，范围从嵌入式设备、平板电脑、笔记本电脑、台式机工作站到HPC集群。在CUDA编程平台中，GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device）。

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yolov5的openvino部署

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OpenVINO是一个用于提升深度学习模型部署性能的跨平台的工具包，安装和使用都非常简单，下面 demo 视频是在 Mac 机器上运行的例子，安装过程在上面的文档链接中，安装主要是需要下载大量深度框架相关的库和模型，以及 Intel 已经封装好的一些脚本。

之前在神经计算棒上部署过openvino来测试神经棒的速度。

Demo 大致的过程是下载一个预先训练好的模型，这个模型是用来检测图片车辆的一个模型，然后针对例子中的车的图片，并做 Inference 的过程。

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When Non-Convex Modeling meets Hyperspectral Remote Sensing

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第一次看高光谱相关的paper，大概？由于光谱波段之间的高度相关特性，高光谱图像受到信息冗余的影响，这可能会降低在某些极端条件的情况下对材质的判别能力。此外，高光谱纬度沿着光谱域的逐渐增加，需要大存储功能和高性能计算。因此，对高光谱图像进行降维处理，具有重要的研究和实际意义。

本文从无监督、监督和半监督模型三个方面介绍基于非凸模型的高光谱图像降维方法。

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《组合优化》部分结果整理-1

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​ 《Combinatorial Optimization Theory and Algorithms(6th,2018)》是一本内容相当广泛而全面的教材，但因其证明的晦涩使人望而却步，本文的目的是整理本学期所学内容涉及的相关结果，仅给出概括性描述，如对相关结果感兴趣，可从此书中找到相关内容及引文。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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计算机科学先驱阿兰·图灵说，“We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done.”<br> 我们只能向前看到一小段未来，但我们可以在那里看到足够多可以做的事。很难说当代一个受过良好教育的人，一个理解银河系、理解宇宙演化史、理解现代社会法则的人和16世纪一个仍然相信地球是平的的人有什么本质的区别。看起来16世纪的你一定会比21世纪的你更愚蠢，但从未知的方面看，两者其实同等幼稚。今天宏大的宇宙观可能就是另一个版本的平坦地球，如果被25世纪的人观察的话。正因为如此，图灵的话才会有意义。正是因为所有人都没有大自然聪明，才会有文明的发展，才会有人秉持真理去挑战所谓的人类权威；正是因为问题永远都无法完善，才会有生机与希望，才会有足够多的工作可以做。 所以我想实际上图灵是在说，既然都离不开这艘飞船，那就让我们在这里做一些可以做的事吧，或许会有些惊喜也说不定呢。