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  1. 删除 Python framework

    1
    sudo rm -rf /Library/Framework/Python.framework/Versions/2.7

    想删除其他版本，可选 Python.framework 里的其他文件夹。或者想完全删除所有版本，可直接删除 Python.framework。

  2. 删除 Python APP

    1
    sudo rm -rf "/Applications/Python 2.7"
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Visual Studio Code

VS Code 更新后可能会出现图标不可见，即使更新 vscode-icons 插件也无效，参考这里，Cmd + Shift + P 并输入：

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> Icons Update

即可。

此外，也可能会出现控制台输入 code 报错，不能弹出 VS Code 界面。同样点击 Cmd + Shift + P 并输入：

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Shell Command: Install 'code' command in path
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本文从最早的 LeNet，到后来的 AlexNet, GoogLeNet，再到最新的 ResNet, DNet 等逐步简单介绍 CNN 的发展与理念，并基于 Keras 逐步增量地实现。当然在此之前，我们先实现一个 Softmax 分类器与传统 MLP 神经网络作为 baseline。

准备知识

数据库

我们基于几个基本数据库来验证算法：MNIST 手写字体数据集，CIFAR10 与 CIFAR100 图像分类数据集。

使用 keras 的 datasets 模块来方便地导入数据库：

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Git 是啥

首先 git 和 github 不是一个东西。

git 是一个高效的版本控制工具。比如你以前写文档或代码，反反复复修改了很多遍，本地已经存了从 xxx_最终版 到 xxx_打死不改版 的各种文件，你已经不知道每个文件具体修改了啥，想要回到上次修改，也不知该选哪个文件，切占用了大量存储空间 —— git 帮你解决。

git 会保存你每一次提交的版本，你用 git diff 能查看两次提交的修改之处，用 git checkout 可以回退到过去的任意一个版本，你可以在你写的 commit 信息里看到每次提交时的更新信息，你也可以用 git release 发布每一次你认为已经告一段落的工作，更神奇的是，对于两个内容相同的文件，git 只会存储一次，而对于更改较少的内容，git 只会存储修改的部分。

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本文系论文 Online Multi-target Tracking using Recurrent Neural Networks （arXiv 2016）的阅读笔记。

RNN-Tracking 的主要贡献并不在于表观模型（appearance models），而在于运动模型（motion models）和目标指认（target assignment）。文章实验是在 MOT（Multiple Object Tracking） 数据集上做的，达到了 300+ fps 的速度。注意 MOT 里的跟踪目标仅有行人。RNN-Tracking 用基本的 DPM (Deformable Part Models) 在每帧中检测行人的位置，再根据历史记忆判断它们属于哪个目标，同时判断有无行人进入或离开视野。后面两件事情是通过一个 end-to-end 的 RNN+LSTM 网络模型来实现。

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