you can probably install the debian libraries into quantal with no issues, precise is less likely to work, but it might possibly you will have to build it from source to get everything right. Code:
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN,用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时,文章也提到了在遇到某些问题时,如何通过调整代码解决。最后,作者通过一个完整的静态编译脚本,使得CNN可以运行在Linux系统上。
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直接使用Anaconda/Miniconda的包管理器conda进行安装即可,安装命令如下:
HDF(Hierarchical Data Format层次数据格式)是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式,最开始由美国国家超算中心研发,后来由一个非盈利组织HDF Group支持。HDF支持多种商业及非商业的软件平台,包括MATLAB、Java、Python、R和Julia等等,现在也提供了Spark。其版本包括了HDF4和现在大量用的HDF5。h5是HDF5文件格式的后缀。h5文件对于存储大量数据而言拥有极大的优势,这里安利大家多使用h5文件来存储数据,既高逼格又高效率。
CESM是一个完全耦合的地球系统的数值模拟,由大气、海洋、冰、陆地表面、碳循环和其他组成部分组成。CESM包括一个气候模型,提供地球过去、现在和未来的模拟。CESM是CCSM的升级版,2010年,国家科学基金会(NSF)和美国能源部(DoE)的重要资金(NSF)和重要资金的全球动力学部门(CGD)在2010年发布了CESM1。
在处理分子动力学模拟的数据时,不可避免的会遇到众多的大轨迹文件。因此以什么样的格式来存储这些庞大的轨迹数据,也是一个在分子动力学模拟软件设计初期就应该妥善考虑的问题。现有的比较常见的方式,大致可以分为存成明文的和存成二进制的两种方式。这两种方式各有优劣,明文存储可读性较好,二进制文件压缩率较好,不会占用太大的空间。又因为我们也不会经常性的去打开轨迹文件一个一个的检索,因此二进制文件是一个更好的存储格式选项。如果不仅仅限于分子动力学模拟的领域,在其他数据领域经常用的格式有npz等。而经过各种格式的对比之后,发现hdf5格式是一种非常适合用来存储分子动力学轨迹的文件,其原因主要有:
如果出现 libnccl.so not found,在 ~/.bashrc 中设置 LD_LIBRARY_PATH.
ccplot 是一个开源的命令行程序,用于绘制 CloudSat、CALIPSO 和 Aqua MODIS 产品中的剖面图、图层和地球视图数据集。支持类Unix(Linux,macos等)和windows系统。
解决方案: 修改 caffe_root/cmake/Dependencies.cmake,添加 contrib:
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这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具,常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。我们可以利用编程语言例如python、matlab以及c语言,根据数据的说明文档或者相应的数据api开发文档进行读取,此外我们也可以根据提供的command命令行进行高效提取数据。
VMD是分子动力学模拟领域常用的一款可视化软件,可以非常直观方便的展示分子的运动过程。而VMD本身对展现的格式有一定的要求,如果不是常见的rst等类型的坐标文件的话,就需要自己手动去实现一个可视化的插件。这里我们介绍的是通过VMD来可视化hdf5格式的坐标文件——hdf5是量子化学领域非常常用的一个数据格式,对于规模较大的数据集有很好的性能支持。
轻量系统设备中,内核是最为基本的部分,操作系统之所以能访问硬件设备,调用硬件设备,都依赖内核提供的对计算机硬件的访问能力。OpenHarmony 针对不同量级的系统,分别使用了不同形态的内核,分别为 LiteOS 和 Linux。在轻量系统、小型系统可以选用 LiteOS;在小型系统和标准系统上可以选用 Linux。
OpenMolcas是收费软件Molcas的开源免费版本,前两年在GitLab上开源;QCMaquis前几个月在GitHub上开源,二者结合可以做DMRG、DMRG-NEVPT2和DMRG-PDFT等方法的计算。软件的详细介绍请阅读公众号前期教程《OpenMolcas 与 QCMaquis 的安装》,文中也讲了如何联网安装。QCMaquis的详细使用请阅读官方手册
更换PetaLinux工程的HDF/XSA文件后,PetaLinux工程编译出现FSBL do_configureh错误。使用命令“petalinux-build -x mrproper -f ”,彻底清除工程,再编译工程,不再有问题。
PyMol是一个类似于VMD的分子可视化工具,也是在PyQt的基础上开发的。但是由于其商业化运营,软件分为了教育版、开源版和商业版三个版本。其中教育版会有水印,商业版要收费,但是官方不提供开源版本的安装方法。按照参考链接1的内容,可以在Windows系统上面安装一个开源版本的PyMol,但是该发行版只有Windows平台的编译包。所以如果需要在Linux上安装PyMol,就只能在Github上面下载源码进行编译构建。
CDO全称The Climate Data Operators ,是一款相当强大的气象数据处理软件,包含一系列的统计参量和算术函数,用于处理GRIB和NetCDF格式数据有着相当方便指令操作。
这里首推华为云:https://www.huaweicloud.com/pricing.html#/ecs
这里不在赘述,参考如何获取NASA数据,下面的例子根据下载的LandCover与Rainfall数据进行展示,如何利用R语音进行读取,然后绘图。先加载所需R包及地图文件
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。
$./petalinux-v2017.3-final-installer.run /opt/pkg/petalinux
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
因为这台GPU服务器闲置了很久,经过这两天的安装,现在基本能用了。整个过程其实挺坎坷的,因此记录下此次安装过程中遇到的坑,后面好参考。服务器从原先的OpenSuse换成了Ubuntu 16.04 LTS 发行版。
HDF(Hierarchical Data Format)由NCSA(National Center for Supercomputing Applications)设计提出,官方对其定义是:HDF5 is a unique technology suite that makes possible the management of extremely large and complex data collections.
HDF5(Hierarchical Data Format 5)是一种用于存储和组织大量科学数据的文件格式。h5py是Python中的一个库,提供了对HDF5文件的高级封装,使得在Python中处理HDF5文件变得更加简单和高效。本文将介绍h5py的基本概念和使用方法。
既然 hdf5r 和 RcppArmadillo包报错了,就先安装它们,首先是hdf5r , 第一次尝试安装它:
1.将驱动配置信息中服务策略policy字段设置为2(SERVICE_POLICY_CAPACITY。
HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校,是一种跨平台传输的文件格式,存储图像和数据
今天打算使用GDAL读取MODIS影像数据,由于我的MODIS是HDF4格式,而默认的GDAL是不包含HDF数据驱动的,所以必须重新编译GDAL。 我的开发环境是Ubuntu 14.04,首先安装需要的HDF包。 sudo apt-get install libhdf4-alt-dev libhdf5-dev libnetcdf-dev hdf4-tools hdf5-tools libgeos-dev libproj-dev 其中,libhdf4-alt-dev,libhdf5-dev,libnetcdf-dev分别是HDF4, HDF5, NetCDF数据的开发库,hdf4-tools和hdf5-tools分别是HDF4和HDF4的命令行工具。libgeos-dev和libproj-dev分别是GEOS和Proj.4的库。 特别需要注意的是:对于HDF4不要安装libhdf4-dev而需要安装libhdf4-alt-dev。我今天刚开始安装的是libhdf4-dev,编译安装都没有问题。但是读数据的时候一直提示打不开HDF4的数据。折腾了好久,最后,网上查询到说是libhdf4-dev包中含有一个NetCDF库的兼容API导致的。 接下来是下载源码进行编译,进入源码目录,执行下面命令。 ./configure --with-geos --with-static-proj4 --with-hdf4 --with-hdf5 --with-netcdf --enable-debug make sudo make install 将lib库添加到用户环境变量中,我是在~/.profile文件中进行的配置: export LD_LIBRARY_PATH=/lib:/usr/lib:/usr/local/lib 最后使用sudo ldconfig命令使之生效。 利用其读取MODIS数据如下图:
一、caffe安装流程:安装依赖、配置python、配置caffe、配置caffe的makefile文件、配置python caffe
今天给大家介绍下,R处理NASA下载的降雨量数据 在进行环境数据分析时候,经常需要用到降雨量的信息,而NASA提供了每年,每个月甚至每天的降雨量数据。 如何下载NASA降雨量数据,见此链接。
原文链接:https://blog.csdn.net/Fairy_Nan/article/details/105914203
如果在Python中使用pandas库时遇到了以下错误信息:ImportError: HDFStore requires PyTables, "No module named 'tables'",那么说明你的环境缺少PyTables库。 PyTables是一个用于在Python中操作HDF5文件的库,而pandas使用了PyTables来支持HDF5数据的存储和读取。因此,在使用pandas来读取或存储HDF5文件时,需要先安装PyTables库。 下面是解决这个问题的步骤:
一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器:dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集,而group是类似文件夹一样的容器,存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话:groups类比词典,dataset类比Numpy中的数组。 HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近,但是支持更多对外透明的存储特征,如数据压缩,误差检测,分块传输。
本文详细介绍基于Python语言gdal等模块实现多波段HDF栅格图像文件(即.hdf文件)的读取、处理与像元值可视化等操作。此外,基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图,读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜。
h5py官方文档:https://docs.h5py.org/en/stable/build.html
Pandas 提供了强大的 IO 操作功能,可以方便地读取和写入各种数据源,包括文本文件、数据库、Excel 表格等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的高级 IO 操作,通过实例演示如何灵活应用这些功能。
一百万细胞或更多细胞的单细胞转录组分析在数据整合方面非常消耗电脑内存,我在单位32G 内存的iMac上跑,经常会出现R session abortion。然后发现Seurat官方给出了v5,即更新版的。
Warning! ***HDF5 library version mismatched error***
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据。在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存,本文就将针对pandas中读写HDF5文件的方法进行介绍。
如上图,我们可以将其写为列表形式,前两位是从小到大的的两个点,最后一个代表权值,如 [1, 2, 2] 代表1和2之间的权值是2,以此类推
有三台云服务,系统centOS7.6,为了能够尽可能“分布”一下,所以三台机器都作为计算节点,master机器担任NameNode节点,兼任一个DataNode节点,slave1兼任secondaryNameNode和DataNode节点。
作为一个在深度学习上的小白,买Jetson TX2一个很大的原因就是想学习深度学习。那么当用Jetpack刷好板子后,第一个任务肯定是要学着安装caffe! 本文教程是参考了jiongnima的博客 (http://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/70040262)和创客智造的文章(http://www.ncnynl.com/archives/201705/1631.html)——对于小白来说,站在大神的肩膀上可以节省不少时间。
大家下载MODIS数据的时候,大多是hdf的格式数据。HDF数据包括11个波段的数据(如下图),假如想要其中一个波段数据,我们需要批量提取,这时就要用到NASA提供的MODIS Reprojection Tool,此工具虽不能实现全自动的批量提取,但是可以实现按月进行数据的提取及拼接,官网提供了Linux、macos、windows的版本,本文以windows环境为例,说明MRT软件的安装。
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。
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