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Hypo / Haystack

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提交 84fd3142 编写于 作者: H HypoX64
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Showing with 741 addition and 12 deletion
CV/find_face.py
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......@@ -152,7 +152,7 @@ all_length = len(imgpath_list)
print("Find picture:"+" "+str(all_length))
print('Begining......')
print('Finished/Find Face % Bar Usedtime/Totaltime')
starttime = datetime.datetime.now()
face_cnt=0
......@@ -165,11 +165,11 @@ with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=WORKERS) as executor:
if i%100==0:
endtime = datetime.datetime.now()
used_time = (endtime-starttime).seconds
percent = round(100*i/all_length,2)
percent = round(100*i/all_length,1)
print('\r','','Ok:'+str(i),'Face:'+str(face_cnt)+' ',
print('\r','',str(i)+'/'+str(face_cnt)+' ',
str(percent)+'%'+get_bar(percent,30),
' Used/All:'+str(int(used_time))+'s/'+str(int(used_time/i*all_length))+'s',end= " ")
' '+str(int(used_time))+'s/'+str(int(used_time/i*all_length))+'s',end= " ")
#starttime_show = datetime.datetime.now()
print('\nFinished!','Finall find face:',face_cnt,' Cost time:',(datetime.datetime.now()-starttime).seconds,'s')
\ No newline at end of file
Notes/Sublime-settings.md 0 → 100644
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[toc]
# Sublime-settings
## ubuntu
### python
#### anaconda
```json
{
"python_interpreter": "/home/hypo/anaconda3/envs/pytorch/bin/python3",
"supress_word_completions": true,
"supress_explicit_completions": true,
"complete_parameters": true,
"anaconda_linting": false
}
```
#### build system
```json
{
"cmd":["python", "$file"],
"path":"/home/hypo/anaconda3/envs/pytorch/bin",
"file_regex": "^[ ]*File \"(...*?)\", line ([0-9]*)",
"selector": "source.python",
"encoding": "utf-8"
}
```
## windows
### python
#### anaconda
```json
{
"python_interpreter": "C:/Users/hypo/Anaconda3/envs/pytorch_0.4.1/python.exe",
"supress_word_completions": true,
"supress_explicit_completions": true,
"complete_parameters": true,
"anaconda_linting": false
}
```
#### build system
```json
{
"cmd":["python", "$file"],
"path":"C:/Users/hypo/Anaconda3/envs/pytorch_0.4.1",
"file_regex": "^[ ]*File \"(...*?)\", line ([0-9]*)",
"selector": "source.python",
"encoding": "utf-8"
}
```
### java
```json
{
"cmd": ["javac","-encoding","gbk","-d",".","$file"],
"file_regex": "^(...*?):([0-9]*):?([0-9]*)",
"selector": "source.java",
"encoding":"gbk",
"variants":
[
{
"name": "Run",
"shell": true,
"cmd" : ["start","cmd","/c", "java ${file_base_name}&pause"],
"working_dir": "${file_path}",
"encoding":"gbk"
}
]
}
```
### c
```json
{
"working_dir": "$file_path",
"cmd": "gcc -Wall \"$file_name\" -o \"$file_base_name\"",
"file_regex": "^(..[^:]*):([0-9]+):?([0-9]+)?:? (.*)$",
"selector": "source.c",
"variants":
[
{
"name": "Run",
"shell_cmd": "gcc -Wall \"$file\" -o \"$file_base_name\" && start cmd /c \"\"${file_path}/${file_base_name}\" & pause\""
}
]
}
```
### c++
```json
{
"encoding": "utf-8",
"working_dir": "$file_path",
"shell_cmd": "g++ -Wall -std=c++11 \"$file_name\" -o \"$file_base_name\"",
"file_regex": "^(..[^:]*):([0-9]+):?([0-9]+)?:? (.*)$",
"selector": "source.c++",
"variants":
[
{
"name": "Run in sublime",
"shell_cmd": "g++ -Wall -std=c++11 \"$file_name\" -o \"$file_base_name\" && cmd /c \"${file_path}/${file_base_name}\""
},
{
"name": "CMD Run",
"shell_cmd": "g++ -Wall -std=c++11 \"$file\" -o \"$file_base_name\" && start cmd /c \"\"${file_path}/${file_base_name}\" & pause\""
}
]
}
```
### matlab
```json
{
"cmd": ["C:/Program Files/MATLAB/R2015b/bin/matlab.exe", "-nodesktop", "-nosplash", "-r", "\"run('$file')\""],
"selector": "source.m",
"working_dir": "${project_path:${folder}}"
}
```
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上传已有的项目
像上面那样，直接从github上clone你自己已有的项目到本地，在你的电脑上面编辑了项目，上传到github上的话，通过如下命令
git pull origin master # 将远程仓库里面的项目拉下来
$ git rm -r --cached target # 删除target文件夹
$ git add * ###如有新添加的文件执行此行，添加所有的文件
$ git commit -m "输入你本次提交的文字"
$ git push -u origin master
# 表格
name | 111 | 222 | 333 | 444
:-: | :-: | :-: | :-: | :-:
aaa | bbb | ccc | ddd | eee|
fff | ggg| hhh | iii | 000|
1、编辑README文件
大标题（一级标题）：在文本下面加等于号，那么上方的文字就变成了大标题，等于号的个数无限制，但一定要大于0
大标题
====
中标题（二级标题）：在文本下面加下划线，那么上方的文本就变成了中标题，下划线个数无限制，中标题比大标题低一级
中标题
-------
1~6级标题：文本大小依次减小，以#号开头，多少个#号就是多少级标题，#号和标题名称要并排写
# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题
#### 四级标题
##### 五级标题
###### 六级标题
插入圆点符号：编辑的时候使用的是星号 *，星号后面要有一个空格，否则为普通星号
* 列表一
* 列表二
* 列表三
二级圆点、三级圆点：多加一个Tab，即第二行一个Tab，第三行两个Tab
* 列表一
* 列表二
*列表三
缩进：
>缩进一
>>缩进二
>>>缩进三
>>>>缩进四
>>>>
>>>>>缩进五
插入链接
[百度](http://baidu.com)
插入网络图片：![](网络图片链接地址)，即叹号!+方括号[]+括号()，如果不加叹号!就会变成普通文本，方括号里可以加入一些 标识性的信息
![baidu](http://www.baidu.com/img/bdlogo.gif "百度logo")
<img src=http://www.baidu.com/img/bdlogo.gif style="zoom:50%">
插入GITHub仓库里的图片：![](图片链接地址)，即叹号!+方括号[]+括号()，URL写法：http://github.com/自己的用户名/项目名/raw/分支名/存放图片的文件夹/文件夹里的图片名字
给图片加上超链接：即点击一个图片进入指定网页，方括号里写自己起的标识名称，上下两行标识要一致。
[![baidu]](http://baidu.com)
[baidu]:http://www.baidu.com/img/bdlogo.gif "百度Logo"
插入代码片段：在代码上下行用```标记，注意`符号是tab键上面那个，要实现语法高亮，则在```后面加上编程语言的名称
复制代码
```Java
public static void main(String[] args){}
```
```javascript
document.getElementById("ts").innerHTML="Hello"
```
复制代码
换行：使用标签<br>
单行文本：前面使用两个Tab
多行文本:每行行首加两个Tab
部分文字高亮：使用``包围，这个符号不是单引号，而是Tab上方，数字1左边那个按键的符号
文字超链接格式：[要显示的文字](链接的地址"鼠标悬停显示")，在URL之后用双引号括起来一个字符串，即鼠标悬停显示的文本，可不写
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[toc]
### 挂载U盘
```bash
root@lthpc:/home/hypo# fdisk -l
...
Device Start End Sectors Size Type
/dev/sdc1 2048 7813967871 7813965824 3.7T Microsoft basic data
root@lthpc:/home/hypo# cd /media
root@lthpc:/media# mkdir usb
root@lthpc:/media# mount -t ntfs-3g /dev/sdc1 /media/usb
```
### shell 中运行基本应用
```bash
nautilus #文件管理器
firefox #火狐浏览器
```
### 常用系统命令
* 删除文件
```bash
rm -rf yourdir
#-r 就是向下递归，不管有多少级目录，一并删除
#-f 就是直接强行删除，不作任何提示的意思
```
* cp
```bash
cp [options] <source file or directory> <target file or directory>
# or
cp [options] source1 source2 source3 …. directory
#example
cp -rvf dir1 dir2 #复制文件夹dir1到dir2，显示进度
cp -rf dir1 dir #复制文件夹dir1到dir2，不显示进度
#-a 保留链接和文件属性，递归拷贝目录，相当于下面的d、p、r三个选项组合。
#-d 拷贝时保留链接。
#-f 删除已经存在目标文件而不提示。
#-i 覆盖目标文件前将给出确认提示，属交互式拷贝。
#-p 复制源文件内容后，还将把其修改时间和访问权限也复制到新文件中。
#-r 若源文件是一目录文件，此时cp将递归复制该目录下所有的子目录和文件。当然，目标文件必须为一个目录名。
#-l 不作拷贝，只是链接文件。
#-s 复制成符号连结文件 (symbolic link)，亦即『快捷方式』档案；
#-u 若 destination 比 source 旧才更新 destination。
```
* deb
```bash
dpkg -i <package.deb> #安装一个 Debian 软件包，如你手动下载的文件。
dpkg -c <package.deb> #列出 <package.deb> 的内容。
dpkg -I <package.deb> #从 <package.deb> 中提取包裹信息。
dpkg -r <package> #移除一个已安装的包裹。
dpkg -P <package> #完全清除一个已安装的包裹。和 remove 不同的是，remove 只是删掉数据和可执行文件，purge 另外还删除所有的配制文件。
dpkg -L <package> #列出 <package> 安装的所有文件清单。同时请看 dpkg -c 来检查一个 .deb 文件的内容。
dpkg -s <package> #显示已安装包裹的信息。同时请看 apt-cache 显示 Debian 存档中的包裹信息，以及 dpkg -I 来显示从一个 .deb 文件中提取的包裹信息。
dpkg-reconfigure <package> #重新配制一个已经安装的包裹，如果它使用的是 debconf (debconf 为包裹安装提供了一个统一的配制界面)。
```
* 调整CPU性能模式
```bash
sudo apt-get install cpufrequtils
cpufreq-info
sudo cpufreq-set -g performance
##修改默认
sudo apt-get install sysfsutils
sudo gedit /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor
```
### 压缩解压
```bash
tar xvf filename.tar #.tar 解包
tar cvf filename.tar dirname #.tar 打包
gunzip filename.gz #.gz 解压1
gzip -d filename.gz #.gz 解压2
gzip filename #.gz 压缩
tar zxvf filename.tar.gz #.tar.gz 和 .tgz 解压
tar zcvf filename.tar.gz dirname #.tar.gz 和 .tgz 压缩
unzip filename.zip #.zip 解压
zip filename.zip dirname #.zip 压缩
rar x filename.rar #.rar 解压
rar a filename.rar dirname #.rar 压缩
#.tar.gz 和 .tgz 多线程压缩解压
sudo apt install pigz
#压缩
tar cvf - test.txt | pigz > test.tar.gz
#解压
tar -I pigz -xvf /path/to/archive.tar.gz -C /where/to/unpack/it/
```
### ssh
* install
```bash
sudo apt-get install openssh-client
sudo apt-get install openssh-server
```
* start
```bash
ps -e | grep ssh
sudo /etc/init.d/ssh start
```
* ip
```bash
ifconfig
```
* login
```bash
ssh hypo@192.168.0.1
ssh -X hypo@192.168.0.1 #GUI
```
* change port
```bash
ssh -p 1234 hypo@192.168.0.1
```
* exit
```bash
'Ctrl+D'
#or
exit
```
* ssh-keygen
```bash
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id hypo@192.168.0.1
```
* run code
```bash
nohup python3 a.py &
```
* 远程启动火狐(需要在图形模式下)
```bash
firefox &
```
* transmit files
```bash
#压缩+解压流传输 把本地的文件复制到远程主机上
tar -c './dir' |pigz |ssh hypo@172.31.73.116 "gzip -d|tar -xC /home/hypo/MyProject"
#把远程的文件复制到本地
scp root@www.test.com:/val/test/test.tar.gz /val/test/test.tar.gz
#把本地的文件复制到远程主机上
scp /val/test.tar.gz root@www.test.com:/val/test.tar.gz
#把远程的目录复制到本地
scp -r root@www.test.com:/val/test/ /val/test/
```
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Notes/python.md 0 → 100644
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[toc]
# Python
## base
### main
```python
def main():
pass
if __name__ == '__main__':
main()
```
### for
```python
for i,word in enumerate(wordlist,0):
```
### read and write txt
* read
```python
#method 1
for line in open(path):
line=line.strip()
#method 2
def loadtxt(path):
f = open(path, 'r')
txt_data = f.read()
f.close()
return txt_data
'''
//r:读
//r+：可读可写，若文件不存在，报错, 进行了覆盖写；
//w+: 可读可写，若文件不存在，创建，进行了清空写；
//a+：可读可写但光标在最后面（然后读到最后面，所以读到空字符串），若文件不存在，创建，进行了追加写；
'''
```
* write txt
```python
#method 1
f = open(path,"w+")
f.writelines(list)
#file.write(str)的参数是一个字符串，就是你要写入文件的内容.
#file.writelines(sequence)的参数是序列，比如列表，它会迭代帮你写入文件。
#method 2
def writetxt(path,txt):
f = open(path,'a+')
f.write(txt)
f.close()
```
### csv
* write
```python
import csv
csvFile = open("csvData.csv", "w") #创建csv文件
writer = csv.writer(csvFile) #创建写的对象
#先写入columns_name
writer.writerow(["index","a_name","b_name"]) #写入列的名称
#写入多行用writerows #写入多行
writer.writerows([[1,a,b],[2,c,d],[3,d,e]])
csvFile.close()
```
* read
```python
#load train csv
csv_data = []
reader = csv.reader(open('./datasets/train.csv'))
for line in reader:
csv_data.append(line)
```
### random
* radom sort list
```python
import random
random.shuffle (list)
```
* random
```python
import random
print( random.randint(1,10) ) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数
print( random.random() ) # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数
print( random.uniform(1.1,5.4) ) # 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数
print( random.choice('tomorrow') ) # 从序列中随机选取一个元素
print( random.randrange(1,100,2) ) # 生成从1到100的间隔为2的随机整数
a=[1,3,5,6,7] # 将序列a中的元素顺序打乱
random.shuffle(a)
random.randint(1,50) # 随机整数：
random.randrange(0, 101, 2) # 随机选取0到100间的偶数：
random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz!@#$%^&()') # 随机字符：
random.sample('zyxwvutsrqponmlkjihgfedcba',5)# 多个字符中生成指定数量的随机字符：
ran_str = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8))# 从生成指定数量的随机字符：
''.join(random.sample(['z','y','x','w','v','u','t','s','r','q','p','o','n','m','l','k','j','i','h','g','f','e','d','c','b','a'], 5))# 多个字符中选取指定数量的字符组成新字符串：
random.choice(['剪刀', '石头', '布'])# 随机选取字符串：
```
### path&file
* get the subfile path
```python
filenames = os.listdir(path)
```
* Get filepath,filename and extension
```python
(filepath,tempfilename) = os.path.split(output_path)
(filename,extension) = os.path.splitext(tempfilename)
```
* Traversal
```python
def Traversal(filedir):
file_list=[]
for root,dirs,files in os.walk(filedir):
for file in files:
file_list.append(os.path.join(root,file))
for dir in dirs:
Traversal(dir)
return file_list
```
* [python 获取文件大小，创建时间和访问时间](https://www.cnblogs.com/shaosks/p/5614630.html)
### time
```python
#ns
import time
t1 = time.time()
......
t2 = time.time()
print(t2-t1)
#s
import datetime
starttime = datetime.datetime.now()
endtime = datetime.datetime.now()
print('Cost time:',(endtime-starttime).seconds,'s')
```
### MulticoreOptimization(concurrent.futures)
```python
map(func, *iterables, timeout=None)
#func：为需要异步执行的函数
#iterables：可以是一个能迭代的对象，例如列表等。每一次func执行，会从iterables中取参数。
#timeout：设置每次异步操作的超时时间,如果timeout参数不指定的话，则不设置超时间。
```
* example 1:
```python
import concurrent.futures
def cut_save_process(person_name):
return True
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=Process_Worker) as executor:
for flag in executor.map(cut_save_process,person_names):
pass
```
* example 2:
```python
def pool_factorizer_go(nums, nprocs):
nprocs=xxx
with ProcessPoolExecutor(max_workers=nprocs) as executor:
return {num:factors for num, factors in
zip(nums,
executor.map(factorize_naive, nums))}
```
* example 3:
```python
import concurrent.futures
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
for imgpath,count in zip(imgpath_list,executor.map(find_save_resize_face,imgpath_list,outpath_list)):
print(imgpath)
print(count)
```
### re
[web](http://www.runoob.com/python/python-reg-expressions.html)
* example1:(find picture)
```python
re.search(r'png$|jpg$|jpeg$|bmp$', filename, re.I)
```
* example2:
```python
re.search(r'(.*) are (.*?) .*', filename, re.I)
'''
(.*) 第一个匹配分组，.* 代表匹配除换行符之外的所有字符。
(.*?) 第二个匹配分组，.*? 后面多个问号，代表非贪婪模式，也就是说只匹配符合条件的最少字符
后面的一个 .* 没有括号包围，所以不是分组，匹配效果和第一个一样，但是不计入匹配结果中。
'''
```
* sort str by number
```python
import re
s = ['1.dat','10.dat','5.dat']
new = sorted(s,key = lambda i:int(re.match(r'(\d+)',i).group()))
```
### multiprocessing
```python
import multiprocessing
import time
def func(msg):
return multiprocessing.current_process().name + '-' + msg
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 创建4个进程
results = []
for i in range(10):
msg = "hello %d" %(i)
results.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
pool.close() # 关闭进程池，表示不能再往进程池中添加进程，需要在join之前调用
pool.join() # 等待进程池中的所有进程执行完毕
print ("Sub-process(es) done.")
for res in results:
print (res.get())
```
### print
* 数字格式化输出
```python
print('%.2f' % (end-start))
ptint('%05d' % i)
```
* format
```python
print(('Cpu Temp: {0:.1f}C | Freq: {1:.1f}MHz').format(cpu_temp,cpu_freq))
```
### threading
```python
import threading
t=threading.Thread(target=tcplink,args=(clientsock,)) #t为新创建的线程
t.start()
```
### argparse
```python
import argparse
import sys
parse=argparse.ArgumentParser()
parse.add_argument("--savedir",type=str,default='./',help="Dir to save 'data'")
args , _ = parse.parse_known_args(sys.argv[1:])
SAVEDIR = args.savedir
```
## numpy
* zeros
```python
np.zeros(shape, dtype=float, order='C')
'''
u,无符号整数，u8(64位）
f,浮点数，f8（64位）
c,浮点负数，
o,对象，
s,a，字符串，s24
u,unicode,u24
'''
```
* np.array to list
```python
a.tolist()
```
## pyinstaller
```bash
pyinstaller test.py-F
```
## opencv-python
[Document](https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_table_of_contents_setup/py_table_of_contents_setup.html)
### imread
```python
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
'''
第二个参数是一个标志，指定应该读取图像的方式。
cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图像。任何图像的透明度都将被忽略。这是默认标志。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
cv2.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括alpha通道
您可以简单地分别传递整数1,0或-1，而不是这三个标志。
'''
```
### imshow
```python
cv2.imshow('image',img)
'''
注意：即使图像路径错误，它也不会抛出任何错误，但会给你print img None
注意：第一个参数是一个窗口名称，它是一个字符串。第二个论点是我们的图像。您可以根据需要创建任意数量的窗口，但具有不同的窗口名称。
注意：有一种特殊情况，您可以在以后创建窗口并将图像加载到该窗口。在这种情况下，您可以指定窗口是否可调整大小。它使用函数cv2.namedWindow()完成。默认情况下，标志为cv2.WINDOW_AUTOSIZE。但是如果指定flag cv2.WINDOW_NORMAL，则可以调整窗口大小。当图像尺寸过大并向窗口添加轨迹栏时，它会很有用。
'''
cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#以下代码用于按's'并退出则保存图像，或者按ESC键直接退出而不保存。
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27: # wait for ESC key to exit
cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
cv2.imwrite('messigray.png',img)
cv2.destroyAllWindows()
```
### imwrite
```python
cv2.imwrite(filename,img)
```
### split&merge
* 通道拆分
```python
(B, G, R) = cv2.split(image)
```
* 通道合并
```python
zeros = np.zeros(image.shape[:2], dtype = "uint8")#生成一个值为0的单通道数组
#分别扩展B、G、R成为三通道。另外两个通道用上面的值为0的数组填充
cv2.imshow("Blue", cv2.merge([B, zeros, zeros]))
cv2.imshow("Green", cv2.merge([zeros, G, zeros]))
cv2.imshow("Red", cv2.merge([zeros, zeros, R]))
```
## matplotlib
## pytorch
[org](https://pytorch.org/)
[Document_Chinese](https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/)
### hello
```
import torch
torch.cuda.is_available()
print(torch.rand(3,3).cuda())
```
### save and load
```python
torch.save(net.cpu().state_dict(), model_name)
net = UNet(n_channels=3, n_classes=1)
net.load_state_dict(torch.load(model_name))
```
# Anaconda
## install
1.download 'Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh'
2.sh 'Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh'
3.if failed:
```bash
vim ~/.bashrc
export PATH=$PATH:/home/hypo/anaconda3/bin
source ~/.bashrc
```
### basic commands
```bash
conda --version #查看conda版本
conda update conda #更新conda
conda create --help #查看conda环境管理命令帮助信息
conda create --name envname #新建虚拟环境
conda remove --name envname --all #删除虚拟环境
conda list #查看当前环境安装的包
conda info --envs #查看conda环境信息
conda activate envname #激活环境
conda deactivate #退出当前环境
```
### solution
* conda安装环境出现safetyerror
```bash
conda remove -n <env name> --all #删除该环境所有包
conda clean -a #清空anaconda pkg缓存
```
### 换源
```bash
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
#设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
# or linux下将以上配置文件写在~/.condarc中
vim ~/.condarc
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
```
README.md
浏览文件 @ 84fd3142
## Haystack
Gadgets for learning and research
Gadgets and notes for learning and research
### System
* monitor_linux.py
* [monitor_linux.py](./System/monitor_linux.py)
A simple Deep Learning Server performance monitor. Written by python without any dependencies.
```bash
(base) hypo@lthpc:~$ python monitor_linux.py
......@@ -11,11 +11,11 @@ Util: 85.6% [###########################################-------]
Memory Mem: 34354MB/64301MB | Swap: 0MB/62498MB
Mem: 53.0% [#############------------] Swap: 0.0% [-------------------------]
Gpu0: TITAN V Temp: 45.0C | Power: 11w/250w | Mem: 0MB/12066MB | Fan: 31%
Util:0.0% [-------------------------] Mem:0.0% [-------------------------]
Gpu0: TITAN V Temp: 45.0C | Power: 28w/250w | Mem: 950MB/12066MB | Fan: 31%
Util:0.0% [-------------------------] Mem:7.9% [##-----------------------]
Gpu1: TITAN V Temp: 45.0C | Power: 12w/250w | Mem: 0MB/12066MB | Fan: 31%
Util:0.0% [-------------------------] Mem:0.0% [-------------------------]
Gpu1: TITAN V Temp: 46.0C | Power: 28w/250w | Mem: 950MB/12066MB | Fan: 31%
Util:0.0% [-------------------------] Mem:7.9% [##-----------------------]
Network ↑ all:10.2GB ↓ all:173.8GB ↑ :147.6Kb/s ↓ :6000.5Kb/s
......@@ -29,7 +29,7 @@ tmpfs /sys/fs/cgroup 0/32G 0%
```
### CV
* find_face.py
* [find_face.py](./CV/find_face.py)
FInd face in images, then save them.
Depend on face_recognition, opencv-python.
```bash
......@@ -42,4 +42,9 @@ Find picture: 504
Begining......
Ok:500 Face:50 99.21%[##############################] Used/All:143s/144s
Finished! Finall find face: 50 Cost time: 145 s
```
\ No newline at end of file
```
### Notes
* [linux.md](./Notes/linux.md)
* [python.md](./Notes/python.md)
* [github.md](./Notes/github.md)
* [Sublime-settings.md](./Notes/Sublime-settings.md)
\ No newline at end of file
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