9.1配置管理流程描述V1.0_百度文库
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9.1配置管理流程描述V1.0
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你可能喜欢Codelite v9.1.0的安装、配置以及使用。
时间： 01:18:51
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&&&& 收藏：0
CodeLite是一个功能强大的开源，C/的跨平台IDE（定期在Windows XP&&/ 3下被测试 ，(K)Ubuntu 7.10/8.04 Gutsy Gibbon，和MacOSX 10.5.2 ）。CodeLite的源代码使用是遵循的GPL v2许可证的。
下载版本 v9.1.0&
安装向导：点击next
设置要禁用的插件： 我们默认全部使用这些插件，把勾取消。
安装编译器：~~之前就是因为没有安装导致自己编译有问题：提示failed to locate gdb.....
一样的中文界面：
点击下载然后安装
点击scan后，确定你安装的目录是否正确
&程序编写界面：挑个你喜欢的就好
&设置空格和缩进：
&这样大体就配置完成了！！！！
接下来可以设置成中文显示了~~
转自：（很全）http://my.oschina.net/myshow/blog/194971
&取消更新提醒：设置&&preferences
新建工作区，然后新建项目
ctrl + F5 进行编译构建以及运行
&标签：原文地址：http://www.cnblogs.com/torres-9/p/5767036.html
&&国之画&&&& &&&&chrome插件
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迷上了代码！FreeNAS 9.1.1的配置_百度文库
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FreeNAS 9.1.1的配置
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你可能喜欢mastercam9.1 警告刀具路径的配置太少了怎么解决？_百度知道
mastercam9.1 警告刀具路径的配置太少了怎么解决？
答题抽奖
首次认真答题后
即可获得3次抽奖机会，100%中奖。
点击参数，在参数界面中找加工参数，将距离（也就是进给量）调小。
采纳率：67%
来自团队：
只能多模拟，模拟的时候要显示刀具，认真观察；更重要的是加工过程要仔细盯着，加工是千变万化的，首件盯着才能保证顺利，希望对你有帮助。
在系统设置里，设置一下。
能具体点吗？
你的图在设置一下
可以具体点吗？
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配置环境为WIN10 64位，在网上搜索了很多资料加以整理，并按自已实际配置过程完成的。
配置中主要参考了以下链接。
以及其他一些未曾记下来的博客，在他们的帮助下才配置成功，此文章用作保留自已配置过程中的一些记忆。
第一步：下载所需软件
1、下载CUDA9.1，也是目前的最新版本。
2、下载CUDNN5.1。
需要说明的是，尽管上面没有说明支持CUDA9.1，但是是可以使用的。起初我下载的是最新的v7.0.5，然而在配置过程中，会出现函数调用参数不匹配的问题，所以按照caffe中的要求下载CUDNN v5版本。
3、下载Caffe。
下载Caffe。
4、应已经安装好了VS2013，下载NuGet Package Manager。
第二步：安装和配置
参考网上的大多数教程，对软件进行安装配置。
1、安装CUDA9.1，安装过程很简单。
2、CUDA9.1安装完成后，打开CUDNN文件，将里面的bin、lib、include三个文件夹复制到CUDA9.1的安装路径中与CUDA9.1本身存在的三个文件夹合并。当然，也可以直接在后面所述的工程配置中改变CUDNN的路径。
3、安装NuGet ，也可以在VS2013菜单中的 工具-扩展和更新-联机中搜索Nuget进行安装。
4、将caffe文件存放到一个文件夹，将caffe-master\windows\下的CommonSettings.props.example另存一份命名为CommonSettings.props，打开caffe-master\windows\Caffe.sln，然后打开工程中的配置项。
修改里面的相关信息，可参考所附链接。
修改CUDA版本为9.1，如下图所示。
修改工程配置。
配置完成后重新生成解决方案，通过了则一步完成。
第三步 训练和测试手写体识别MNIST
1、下载MNIST数据，共四个文件。
，将这四个文件放入caffe-master\examples\mnist\mnist_data中，参照链接1，可以依照其步骤进行。
在上行路径下，建立两个bat文件，convert-mnist-data-test.bat和convert-mnist-data-train.bat。分别保存以下命令。
convert-mnist-data-test.bat中
Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe --backend=lmdb examples\mnist\mnist_data\train-images.idx3-ubyte
examples\mnist\mnist_data\train-labels.idx1-ubyte examples\mnist\mnist_data\mnist_train_lmdb
convert-mnist-data-train.bat中
Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe --backend=lmdb examples\mnist\mnist_data\t10k-images.idx3-ubyte
examples\mnist\mnist_data\t10k-labels.idx1-ubyte examples\mnist\mnist_data\mnist_test_lmdb
分别双击运行，应该生成了两个文件夹，将此两个文件夹复制到caffe-master\examples\mnist中。
2、在caffe-master中新建两个bat文件run和test。
Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
Build\x64\Release\caffe.exe test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
运行run.bat进行训练的结果为，
运行test.bat测试的结果为
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