leveldb 学习笔记

LevelDB由 Jeff Dean和Sanjay Ghemawat开发. LevelDb是能够处理十亿级别规模Key-Value型数据持久性存储的C++ 程序库. 特别如下: 1.LevelDb是一个持久化存储的KV系统,将大部分数据存储到磁盘上. 2.LevleDb在存储数据时,是根据记录的key值有序存储的,应用可以自定义key大小比较函数. 3.LevelDb的操作接口包括写记录,读记录以及删除记录.针对多条操作的原子批量操作. 4.LevelDb支持数据快照(snapshot)功能,使

在leveldb在查找比较时的key里面保存key长度用的是VarInt,何为VarInt呢,就是变长的整数,每7bit代表一个数,第8bit代表是否还有下一个字节, 比如小于128(一个字节以内)的值生成方式如下: 将该值与二进制1000 0000值进行比较,如果小于,则直接将该值作为unsigned char也就是整数值写入. 一个大于128也就是超过1个字节的变长整数的生成方式如下: 将该值与二进制1000 000 000 0000 (32768=2<<14)进行比较,如果小于,则将该值

1 引言 1-1 以example_mnist为例,如何加载属于自己的测试集? 首先抛出一个问题:在example_mnist这个例子中,测试集是人家给好了的.那么如果我们想自己试着手写几个数字然后验证识别效果又当如何呢? 观察CAFFE_ROOT/examples/mnist/下的lenet_train_test.prototxt文件,发现里面既给出了训练集的路径,又给出了测试集的路径.因此答案很显然了,我们可以把自己的测试集做成leveldb(或lmdb)格式的,然后在lenet_train

学习笔记:Caffe上配置和运行MNIST MNIST,一个经典的手写数字库,包含60000个训练样本和10000个测试样本,图片大小28*28,在Caffe上配置的第一个案例 1首先,获取minist的数据包. 这个版本是四个数据包cd $CAFFE_ROOT./data/mnist/get_mnist.sh [html] view plaincopy #!/usr/bin/env sh # This scripts downloads the mnist data and unzips it

1 收集自己的数据 1-1 我的训练集与测试集的来源:表情包 由于网上一幅一幅图片下载非常麻烦,所以我干脆下载了两个eif表情包.同一个表情包里的图像都有很强的相似性,因此可以当成一类图像来使用.下载个eif解压包可以把eif文件解压成gif和jpg格式的文件,然后删除gif文件,只留下jpg格式的文件,这些图就是我的训练集与测试集了. 1-2 使用rename批量重命名图像 (1)对于一个存放了图像src.jpg的文件夹ROOT,在ROOT中新建一个test.txt文件,在里面写下"renam

学习笔记:Caffe上配置和运行Cifar10的示例 CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来.包含50000张训练图片,10000张测试图片 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集的数据存在一个10000*3072 的 numpy数组中,单位是uint8s,3072是存储了一个32*32的彩色图像.(3072=

学习笔记-CIFAR10模型理解简述 整个结构中包含三个convolution layer.三个pooling layer和两个fully connected layer. 每个层有多个Feature Map,每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个Feature Map有多个神经元. 首先是数据层,测试数据100张为一批(batch_size),后面括号内是数据总大小.如100*32*32*3= 307200 Top shape: 100 3 32 32 (30

vector 使用练习: /**************************************** * File Name: vector.cpp * Author: sky0917 * Created Time: 2014年04月27日 11:07:33 ****************************************/ #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main

Caliburn.Micro学习笔记(一)----引导类和命名匹配规则 用了几天时间看了一下开源框架Caliburn.Micro 这是他源码的地址http://caliburnmicro.codeplex.com/ 文档也写的很详细,自己在看它的文档和代码时写了一些demo和笔记,还有它实现的原理记录一下 学习Caliburn.Micro要有MEF和MVVM的基础 先说一下他的命名规则和引导类 以后我会把Caliburn.Micro的 Actions IResult,IHandle ICondu