我们做机器学习的，首先需要对数据进行处理，但是一般我们拿到的数据的命名常常不是符合自己的需求的，因此通常需要重命名，一个两个文件还好，一堆成千上万自己手动改可能就不好了，这里简单介绍一下如何在 Linux 下完成对数据的批量重命名。
假设有这么一批数据
huanglu@DeepNet1:~/test$ ls
I5019_N11.jpg I5160_N119.jpg I5213_N68.jpg I5679_N13.jpg
I5057_N75.jpg I5174_N96.jpg I5343_N120.jpg I5733_N52.jpg
I5148_N103.jpg I5192_N81.jpg I5415_
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前几天和阿三聚了一餐，这大概是一年到头来我们为数不多能好好聊天的时间。
我们谈了很多，从考试到动漫到未来。令人惊讶的是，他表现出了一种忧虑，对未来的忧虑。在我看来这是很少见的。忧虑的一方面是关于短期的未来，有CSST面试的压力，以及成堆的考试；另一方面是更遥远的未来，暑研或是升学或是就业。再往前两天的团队聚餐上大家的讨论，关于资本寒冬的，关于机器学习的逐渐饱和，都给我们留下了深刻的印象。
我问他不做金融吗。他说经过暑假的实习他也对这个行业失去了兴趣，量化交易不过也是机械性的脑力劳动（如有冒犯请见谅，这是我凭回忆归纳的，然而我对这个行业一窍不通）。现在他也开始迷茫将来要做什么。
他说有点羡慕我的状态，对周围的环境不care，沉浸
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本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载.本文由机器之心编译,蒋思源、刘晓坤参与.
本文从最基本的依赖项开始,依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境,然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端.在完成配置深度学习框架后,本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络,完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置.
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.00137
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现有的 Pose Estimation 解决方案
Single Person Pose Estimation (SPPE)
只尝试估计一个人的姿势。早期曾使用诸如随机森林等机器学习方法，近几年采用深度学习方案，大致有如下几种：
基于 DNN 的
基于 CNN 的（如 RMPE 使用的 Hourglass）
其他架构，如 DeepPose
局限：
要求人能被精准定位，对人的位置十分敏感。
Multi Person Pose Estimation (MPPE)
可以估计多人的姿势，不同架构的框架对噪音（如 人的重叠、人的鲜有姿态）有不同的
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说在前面
之前一直想自己编译一次LineageOS，同时修改一些源码来自定义，然后在寒假折腾双系统，重新分区（原来的分区小了），然后升级配置之类的。最后在上个月成功编译了自己的第一个版本，编译的过程并不算难，网上很多流程，而且官方也有流程，所以一次编译成功了。只是这第一次编译花费了我3个小时。
虽然说编译成功了说明我的机器编译还是没问题的，但是在编译的这三个小时里，我的机器cpu4个核心全部占用100%，同时8g的内存也是95%+，swap也占了一半多，虽说有一定好处，但是一定程度上妨碍了我学习和工作。
考虑到学习工作问题以及想要提升一下编译速度，所以我在网友的推荐下，去Vultr租了一台高配置服务器专门用于编译（一个月500来不
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note of https://www.ichunqiu.com/course/56927
Hacking三步曲
理解系统（Understanding）
系统性的基础课程学习，深入理解计算机系统运作机制。
破坏系统（Breaking）
学习与创造漏洞挖掘与利用技巧
重构系统（Reconstruction）
设计与构建系统防护
基础课程学习
核心基础课程——计算机的工作原理
体系结构
CPU的设计与实现
机器指令与汇编语言
指令的解码、执行
内存管理
CMU 18-447 Introduction to Computer Architecture
https://www.ece.cmu.edu/~ece447/s15/dok
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