小怪兽和奥特曼的爱情故事 - 治愈系图片
小怪兽和奥特曼的爱情故事
曾经我们是那样的相爱
你笑一次，我就可以高兴好几天；可看你哭一次，我就难过了好几年
如果全世界都背叛了你，我会站在你背后背叛全世界
爱情再怎么坚固也承受不住忙碌的侵蚀，你忙的天昏地暗，忙的忘记关心，忙的无所适从
记得感恩，没有人天生就应该对你好
在乎时总找得出时间和机会，不在乎时总找的出理由和借口
以为躲在人群里就不孤单，结果就剩我和时间在捉迷藏
我的选择是爱你更爱你，你的选择是爱我或者不爱我
我也不清楚，究竟将自己困在了哪里。。好想逃走。
即使我们不在一起了，还要假装像在一起一样
留着那一个永远不会打、也永远不会删的号码，不过是为了守候—个人….
快乐的人都是记性不好的
永远不要去讲诉你的痛，痛说一次就重复一次
一个人快乐不是因为他拥有的多。而是因为他计较的少
分手后的思念不叫思念，叫犯贱
在伤心的时候，老爸老妈永远是你避风的港湾
假如你想要一样东西，那就放它走，它若回来就永远属于你，它若不回来，那就不是你的
这个世界上总有一个人在某处等你
上帝会看到认真的人，不要抱怨迟迟未来的幸福，起码我们还朝着阳光有没人觉得这张照片和boss以前的微博头像相比完全是两种性格的人【毕家军吧】_百度贴吧
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一个 高傲 一个斯文
我靠 贴吧人流量巨增
再跟坊间流传的明媚忧伤照比起来更是...
哦哦哦哦哦～真的好荡漾
好想上去捏一把脸啊
照片在哪里在哪里？！
真心 有。。。
照片在哪？？？？？？？？？？？？？？？？我没看到啊
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以前的微博头像就是个精分·····今天这张要叫衣冠禽兽！！
还是这个好，以前那挺那非那啥流的，掐掐脸~
怎么感觉两张不是同一个人的说..差别很大的赶脚我想我接受不鸟
今天这张很白嫩很斯文啊~~大萌~~以前那张也爱，很帅，就是微微有点乡村灰主流。。
以前那张什么样啊~求图~
我没看到 没看到啊我多悲剧啊这是什么事啊
以前那张照片长啥样啊,木看过.
觉得 背影的照片和今晚爆的那张
风格不像啊啊
难道以前那张不是头像嘛？
照片在哪里？
求图求真相啊！！！！！！没看的筒子桑不起啊！！！！！！！！！！！
+1 觉得是俩人
其实差不多的嘛-0-其实BOSS这个角度拍很吃亏的说。一般人这种角度拍粗来都会显胖而已不好看=-=不信你试试看。嘿嘿。
这完全是。。。本来照相只会把人显胖....会比看真人胖
然后那个侧面
不是任何人敢尝试 哈哈
确实不一样，但是我接受了。boss很可爱
所以说。BOSS=-=这个面都这么可爱白嫩了。嘿嘿。好吧。可以在脑子里YY正面了。。
登录百度帐号推荐应用学习caffe的目的，不是简单的做几个练习，最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。
一、准备数据
有条件的同学，可以去imagenet的官网，下载imagenet图片来训练。但是我没有下载，一个原因是注册账号的时候，验证码始终出不来（听说是google网站的验证码，而我是上不了google的）。第二个原因是数据太大了。。。
我去网上找了一些其它的图片来代替，共有500张图片，分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马五个类，每个类100张。需要的同学，可到我的网盘下载：
编号分别以3，4，5，6，7开头，各为一类。我从其中每类选出20张作为测试，其余80张作为训练。因此最终训练图片400张，测试图片100张，共5类。我将图片放在caffe根目录下的data文件夹下面。即训练图片目录：data/re/train/ ,测试图片目录: data/re/test/
二、转换为lmdb格式
具体的转换过程，可参见我的前一篇博文：
首先，在examples下面创建一个myfile的文件夹，来用存放配置文件和脚本文件。然后编写一个脚本create_filelist.sh，用来生成train.txt和test.txt清单文件
# sudo mkdir examples/myfile
# sudo vi examples/myfile/create_filelist.sh
编辑此文件，写入如下代码，并保存
#!/usr/bin/env sh
DATA=data/re/
MY=examples/myfile
echo "Create train.txt..."
rm -rf $MY/train.txt
for i in 3 4 5 6 7
find $DATA/train -name $i*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ $i/"&&$MY/train.txt
echo "Create test.txt..."
rm -rf $MY/test.txt
for i in 3 4 5 6 7
find $DATA/test -name $i*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ $i/"&&$MY/test.txt
echo "All done"
然后，运行此脚本
# sudo sh examples/myfile/create_filelist.sh
成功的话，就会在examples/myfile/ 文件夹下生成train.txt和test.txt两个文本文件，里面就是图片的列表清单。
接着再编写一个脚本文件，调用convert_imageset命令来转换数据格式。
# sudo vi examples/myfile/create_lmdb.sh
#!/usr/bin/env sh
MY=examples/myfile
echo "Create train lmdb.."
rm -rf $MY/img_train_lmdb
build/tools/convert_imageset \
--shuffle \
--resize_height=256 \
--resize_width=256 \
/home/xxx/caffe/data/re/ \
$MY/train.txt \
$MY/img_train_lmdb
echo "Create test lmdb.."
rm -rf $MY/img_test_lmdb
build/tools/convert_imageset \
--shuffle \
--resize_width=256 \
--resize_height=256 \
/home/xxx/caffe/data/re/ \
$MY/test.txt \
$MY/img_test_lmdb
echo "All Done.."
因为图片大小不一，因此我统一转换成256*256大小。运行成功后，会在 examples/myfile下面生成两个文件夹img_train_lmdb和img_test_lmdb，分别用于保存图片转换后的lmdb文件。
三、计算均值并保存
图片减去均值再训练，会提高训练速度和精度。因此，一般都会有这个操作。
caffe程序提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp，我们直接使用就可以了
# sudo build/tools/compute_image_mean examples/myfile/img_train_lmdb examples/myfile/mean.binaryproto
compute_image_mean带两个参数，第一个参数是lmdb训练数据位置，第二个参数设定均值文件的名字及保存路径。运行成功后，会在 examples/myfile/ 下面生成一个mean.binaryproto的均值文件。
四、创建模型并编写配置文件
模型就用程序自带的caffenet模型，位置在&models/bvlc_reference_caffenet/文件夹下, 将需要的两个配置文件，复制到myfile文件夹内
# sudo cp models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt examples/myfile/
# sudo cp models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt examples/myfile/
修改其中的solver.prototxt
# sudo vi examples/myfile/solver.prototxt
net: "examples/myfile/train_val.prototxt"
test_iter: 2
test_interval: 50
base_lr: 0.001
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 100
display: 20
max_iter: 500
momentum: 0.9
weight_decay: 0.005
solver_mode: GPU
100个测试数据，batch_size为50，因此test_iter设置为2，就能全cover了。在训练过程中，调整学习率，逐步变小。
修改train_val.protxt，只需要修改两个阶段的data层就可以了，其它可以不用管。
name: "CaffeNet"
name: "data"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
phase: TRAIN
transform_param {
mirror: true
crop_size: 227
mean_file: "examples/myfile/mean.binaryproto"
data_param {
source: "examples/myfile/img_train_lmdb"
batch_size: 256
backend: LMDB
name: "data"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
phase: TEST
transform_param {
mirror: false
crop_size: 227
mean_file: "examples/myfile/mean.binaryproto"
data_param {
source: "examples/myfile/img_test_lmdb"
batch_size: 50
backend: LMDB
实际上就是修改两个data layer的mean_file和source这两个地方，其它都没有变化 。
五、训练和测试
如果前面都没有问题，数据准备好了，配置文件也配置好了，这一步就比较简单了。
# sudo build/tools/caffe train -solver examples/myfile/solver.prototxt
运行时间和最后的精确度，会根据机器配置，参数设置的不同而不同。我的是gpu+cudnn运行500次，大约8分钟，精度为95%。
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【长春花图片】长春花图片和介绍 长春花图片欣赏
长春花是多年生草本植物，它花繁叶茂，花期绵长，从春到秋开花不间断，又有日日春的美名。长春花产自国外，在我国的栽培历史并不长，它是一种抗癌良药，在国际上应用颇多。那么下面就让我们一起去看看长春花图片和介绍吧。
不知道大家有没有听说过一种叫做花的呢？长春花是国际上应用颇多的一种抗癌良药，抗癌效果显著。
同时它又是一种效果极好的花卉，适用于盆栽、花坛和岩石园观赏。那么长春花究竟是怎样的一种植物呢？下面我们来看看长春花图片和介绍吧。
&&& 长春花图片欣赏
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&&&&&& 长春花，夹竹桃科长春花属亚灌木，又有金盏草、四时春、日日春、雁头红、三万花等多种别称，品种丰富，花繁叶茂，尤以台湾地区最盛。长春花原产于沿岸、印度、热带美洲地区，在我国栽培历史并不长，主要在长江以南栽培。
&&& 长春花图片欣赏
&&&&&& 长春花喜欢高温高湿的生长环境，也耐半阴，不耐严寒，生长最适宜温度为20&33℃，比较喜欢阳光充足的气候，忌湿怕涝，对土壤要求不严，一般土壤均可栽培，尤以排水良好、通风透气的砂质或富含腐殖质的土壤为宜，但不适宜在盐碱土壤中栽培。长春花的花、果期几乎为全年。
&&& 长春花图片欣赏
&&&&&& 长春花适应性比较强，如果地栽，宜选择地势高燥、排水良好的土地种植；当然它在比较阴凉的地方也能够生长，但需要严格控制浇水量，特别是在低温天气下，应以保持盆土适度干燥为宜，并且在浇水时要避免顶浇和过度浇水，以免植株感染病虫害。
&&& 长春花图片欣赏
&&&&&& 长春花观赏性较强，适用于盆栽、花坛和岩石园观赏，尤其适合大型花糟栽培，装饰效果极佳。长春花常在热带地区作林下地被植物成片栽植，开花时景色艳丽，有着独特的风格。长春花高秆品种还可作切花观赏。长春花因抗热性强，花期长，色彩鲜艳，生长快，现在草本花卉中已占有一定位置。
&&& 长春花图片欣赏
&&&&&& 长春花中含有70多种生物碱，是一种防治癌症的天然良药，其中以长春碱和长春新碱最有价值，二者结构相似，无交叉抗药性，对于治疗肺癌、恶性神瘤、淋巴肉瘤及儿童急性白血病等病症都有一定的疗效，是在国际上应用最多的一种抗癌植物药源。
&&& 长春花图片欣赏
&&&&&& 长春花凉血降压、镇静安神之功效，可以用于高血压、烧伤烫伤、腮腺炎、降血糖等。长春花的所有生物碱有着不同程度的抗菌作用，大剂量对离体心脏有抑制作用；国外医学上将长春花用作止血剂，可用于子宫出血，其根还可作流产之用。
&&& 长春花图片欣赏
&&&&&& 长春花虽好，但也有一定的副作用，其中毒表现为四肢麻木、感觉异常、全身乏力、腱反射消失、肌肉疼痛，还可致便秘、麻痹性肠梗阻、颅神经麻痹等。有的还可致脱发，偶见发热、恶心、呕吐等。静脉注射可导致血栓性静脉炎，如漏出血管外，可能导致局部组织坏死及持续性疼痛。
&&& 长春花图片欣赏
&&&&&& 长春花是多年生草本半灌木，在气候环境等多种调节适宜的情况下，它能够一年四季开花不断，养在室内，优雅艳丽，惹人怜爱。如果想养长春花，并且希望它多开花的话，那么就要控制好它的生长所需条件，以免得不偿失。
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童话里都是骗人的：
很漂亮的长春花
128564****8479：
我的生辰花就是长春花
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