Dlib是一款非常优秀的C++库，尤其是其中的人面部landmark点检测功能，可以在2ms左右的时间检测出面部的68个标记点。Dlib官方推荐采用CMake的方式来编译，并且给出了一些“example"以及对应的编译方法。 由于自己的项目采用了OpenCV，且开发是在Eclipse下完成的， »
背景：最近在学习TensorFlow，需要将自定义图像数据作为训练数据。 标准TensorFlow格式 TensorFlow的训练过程其实就是大量的数据在网络中不断流动的过程，而数据的来源在官方文档（API r1.2）中介绍了三种方式， »
在编译Dlib的时候总是无法通过，报错信息包含Converting std::__cxx11::string to std::string。 🤔 一开始以为是Dlib的问题，但是在github查询发现dlib的作者davis认为这个是编译器错误。 »
在 Learning OpenCV 这本书中，作者提到OpenCV可以利用Intel的IPP性能库来提升程序的运行速度，而这个IPP库是要另外进行购买的。实际上，Intel为当前的OpenCV免费提供了IPP加速库的一部分，在此我们称之为ippcv。 ippcv会在cmake的时候自动从github上下载， »
在一家制造业公司从事软件开发的工作存在一个痛点就是Github的访问总是慢的让人抓狂。这种情况下针对一些常用的在Github上的开源项目，有必要在本地保存一份仓库的镜像，方便内网的用户抓取。幸运的是，Github官方提供了这样的一份教程教你如何制作仓库镜像，地址如下： https://help.github. »