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Showing posts from May, 2016

中國國民黨建議的逃生手冊

李志銘 也來談談KMT版的小橘書 民國六十八年(1979)在國民黨主政下,由國防部總政治作戰部編印的《揭穿中共統戰陰謀答問》 這本小冊子裡雖然只有短短7頁8題,但卻字字珠璣,尤其放到今天來看,更是完全凸顯了中國國民黨從反共到舔共的事實。 . 譬如其中第三題問::國共會有兩度合作、一次和談的歷史,爲什麼不能再談? 答:我們就因爲過去每次都上了中共的當,最後失去了大陸,所以現在不能再和他們談了。 第一次是民國十三年的「容共」。中共聲稱服膺三民主義,參加國民革命,但他們却發展自己的組織,分化革命陣營,使北伐革命幾乎失敗。 第二次在民國廿六年的所謂「聯合抗日」。中共趁日本向我國侵略,聲稱接受政府領導,擁護三民主義,取消叛亂政權和紅軍名義,共同抵抗日本。實際上他們却擴張自己勢力,並勾結日本偷襲國軍,打下了他們擴大叛亂的基礎。 最後一次是戰後的「國共和談」。經過美國的調處,中共以邊談邊打的策略,以「談判」保護自己,以軍事行動擴張地盤,並在此談談打打的過程中,挑撥中美關係,動搖我民心土氣,最後終於竊據大陸。我們有了這些經驗,知道和談就是解除自己武裝向他們投降,所以再不能和中共談判了。 . 又譬如其中第七題問:中共現在已不講「解放臺灣」「血洗臺灣」,而講「回歸祖國、完成統一」是不是他們已放棄使用武力? 答:共產黨最善於在名詞上玩魔術,我們千萬不能上當,一定要找出其所用名詞的真正涵義。基本上,「解放臺灣」已訂入了中共的「憲法」,目標已定,正如中共自己所說的,十年、二十年,甚至一百年、一千年,總要達到目標。所以併吞臺灣這個目標是不會改變的。 . . 《揭穿中共統戰陰謀答問》全書PDF電子檔下載 https://reurl.cc/6b5zvM

如何在CentOS 手動更新 cmake

最近在研究Intel Caffe  (前文提要: 1.  Machine Learning 筆記整理 名詞篇   2.  How to install Intel Caffe on CentOS 筆記  ) 於是就開始了CentOS 的摸索,然後在CentOS 上安裝 OpenCV的時候遇到 cmake 版本太舊的問題 ?! 於是就來寫這篇 如何在CentOS 手動更新 cmake 1.  下載 可以到這個網址,找版本 https://cmake.org/files/ 我想升到 2.8.12 就到 https://cmake.org/files/v2.8/ 這邊來找 2. 安裝 # tar -zxvf cmake-2.8.12 # cd cmake-2.8.12 # ./bootstrap # make # make install 就對了 !!

How to install Intel Caffe on CentOS

最近在研究Intel Caffe 所以筆記人生就開始了新的篇章; We will talk about "How to install Intel Caffe on CentOS" 1. Down load Intel Caffe from github  https://github.com/intelcaffe sudo yum install git git clone git@github.com:intelcaffe/caffe.git or  sudo yum install wget wget https://github.com/intelcaffe/caffe/archive/master.zip 2. General dependencies please visit RHEL / Fedora / CentOS Installation  http://caffe.berkeleyvision.org/install_yum.html sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel and sudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel 這樣會有基本的安裝,但實際上有遇到很多問題,先烈出來再來好好整理。 像是安裝少套件 可以來這邊找 Download the latest epel-release rpm from http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/ Install epel-release rpm: # rpm -Uvh epel-release*rpm Install leveldb-devel rpm package:  # yum install leveldb-devel 然後要開始Make前請看這篇 Caffe can be compiled with either Make or CMake. Make is officially supported while CMake is supported by the community...

如何用Intel Edison做語音辨識 ?

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看到Google I/O 上提出的Google Home 以及Amazon 的Echo,於是找了一下如何用Intel Edison 做語音辨識。 關鍵字除了 Voice Recognition 外,其他還有 STT (Speech to Test) 及 Speech Recognition 快速找到了 Instructables  Speech to Text 主要利用 Python Quickstart: pip install SpeechRecognition 詳見  SpeechRecognition Library for performing speech recognition, with support for several engines and APIs, online and offline. Speech recognition engine/API support: CMU Sphinx   (works offline) Google Speech Recognition Wit.ai Microsoft Bing Voice Recognition api.ai IBM Speech to Text 看來只有CMU 佛心來的提供local 端辨識。其他都是線上版本。 前文提到的Amazon echo  是用  Amazon Alexa service  又稱AVS (Alexa Voice Service) 在github上也可以找到用Intel Edison 接 Amazon Alexa Amazon Alexa for Intel Edison added camera hand gesture   在Youtube上也有些影片討論:

Intel Voice Recognition 語音辨識 !

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今天Google I/O 展示了Google Home 要跟Amazon Echo 對打。 趁機找了一下 Intel的語音辨識 發現以下資訊: Intel® RealSense™ Voice Recognition Sample Application Intel® RealSense™ Voice Technologies 裡面有提到 Dragon Assistant with Natural Language Understanding

Machine Learning 筆記整理 名詞篇

CNN convolutional neural network (CNN, or ConvNet)  DNN deep neural network (DNN) MKL Intel® Math Kernel Library ( Intel® MKL ) DAAL  Intel® Data Analytics Acceleration Library ( Intel® DAAL ) Caffe   Caffe  is a deep learning framework developed by Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) and one of the most popular community frameworks for image recognition. Together with  AlexNet , a neural network topology for image recognition, and  ImageNet , a database of labeled images, Caffe is often used as a benchmark. Intel® Modern Code Multi-level parallelism is a framework that uses all of the parallel performance features available on modern hardware via vectorization, multi-threading, and multi-node optimizations. Explore how to deliver multi-level parallel algorithms that effectively scale forward for today’s and tomorrow’s hardware. 相關文章: Accelerating Machine Learning and Deep Learning with Intel Tools and Libraries Single Node Caffe Scoring and Training...