张士玉小黑屋

目录1、shell命令以及运行原理2、Linux权限        Linux权限的概念        Linux权限管理                文件访问者的分类（人）                文件类型和访问权限（事物属性）             文件权限值的表示方法                文件访问权限的相关设置方法                        修改文件的拥有者                        修改文件的所属组                 查看或修改文件权限掩码                目录的权限                粘滞位                file指令

yolov7训练自己的数据集并部署第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用首先，先说明我只是初步接触yolov7,写这篇文章的主要目的是可以让大家快速应用自己的数据集进行训练。没有接触过yolov5也没有关系，该篇文章会逐步进行演示如何训练。第一步数据集准备首先确保你有labelimg标图软件，若无，需要自行去下一个并看一下标图教程。当你已经标注完成，获得了img以及相对应的xml之后（如图）接下来就是可

我已经迫不及待来给大家安利这个神器了。最近圈子里的朋友个个都在用Apifox这个接口工具，而且越来越多.....说实话，我一开始也是抱着质疑、怀疑的心思去用的Apifox，经过几天整体体验下来。不得不说一句话：这果真是国人开发出来的软件，真的是懂自己人。Apifox，这是真的能够提高我们的工作效率的一个工具。作为一名开发，API接口的自测、调试是必不可少的。之前大家估计很多人都跟我一样，用的是postman吧。postman，就是简单用来调一下接口…非常的鸡肋。那Apifox呢？Apifox官方下载地址：www.apifox.cn①能一键生成 在线的接口文档支持在线调用调试 ；分享链接给大家，浏览器访问直接进入；能够实时的同步

目录前言一、图像拼接相关原理 ​编辑图像特征采集特征提取算法透视变换透视矩阵图像拷贝二、案例实现Step1：导入目标图片Step2：特征点提取和匹配 Step3：图像配准Step4：图像拷贝Step5：图像融合完整代码三、总结前言本文以实现图像拼接为目标，把分割开的图像进行拼接还原，核心的内容包括：OpenCV图像拼接相关原理以及OpenCV图像拼接案例的实现一、图像拼接相关原理 图像特征采集一幅图中总存在着一些独特的像素点，这些点我们可以认为就是这幅图的特征，即为特征点如何确定左边的是狼，右边的是猪？ 获取一幅图中存在的一些独特的像素点，需要解决两个问题：解决尺度不变性问题，不同大小的图片获取到的特征是一样的提取到的特征点要稳定

文章目录?前言面试题一：面试题二：面试题三：面试题四：?专栏分享：?前言本篇文章主要写的是【JS中this指向面试题（超详细代码解读）】，面试遇到的经典问题不少，所以本文总结一写常见的分享给各位。只要我们掌握了this的四个绑定规则，仔细的去慢慢分析一定没有问题。接下来为大家展示四个经典的面试题。面试题参考文章：【Web前端面试】葵花宝典（2022版本）——Vue篇【Web前端面试】葵花宝典(2022版本)——React篇【Web前端面试】葵花宝典（2022版本）——CSS篇【Web前端面试】葵花宝典（2022版本）——JS篇（上）【Web前端面试】葵花宝典(2022版本)——JS篇（下）【JavaScript】中this指向相关的经典面试题【Ja

还在担心面试不通过吗？给大家推荐一个超级好用的刷面试题神器：牛客网，里面涵盖了各个领域的面试题库，还有大厂真题哦！赶快悄悄的努力起来吧，不苒在这里衷心祝愿各位大佬都能顺利通过面试。面试专栏分享，感觉有用的小伙伴可以点个订阅，不定时更新相关面试题：面试专栏。文章目录?正文1.数组去重2.快速排序3.instanceof扩展：`isPrototypeOf()`4.说一说Vue中$nextTick作用与原理？5.说一说盒模型？6.说一说cookiesessionStoragelocalStorage区别7.说一说computed和watch的区别？8.Vue列表为什么加Key？9.说一说v-if和v-show区别？10.说一说事件循环Event

?信仰：一个人走得远了，就会忘记自己为了什么而出发，希望你可以不忘初心，不要随波逐流，一直走下去?欢迎关注?点赞?收藏?留言??本文由程序喵正在路上原创，CSDN首发！?系列专栏：HTML5+CSS3+移动端前端?首发时间：2022年7月15日✅如果觉得博主的文章还不错的话，希望小伙伴们三连支持一下哦阅读指南✨学习目标?盒子模型1.看透网页布局的本质2.盒子模型（BoxModel）组成3.边框（border）4.表格的细线边框5.边框会影响盒子的实际大小6.内边距（padding）案例：新浪导航--padding影响盒子好处小米侧边栏案例修改7.外边距（margin）8.外边距合并-嵌套块元素塌陷9.清除内外边距

文章目录Harbor入门和安装一、入门1、简介2、核心组件3、安装二、docker使用1、基本配置2、镜像代理Harbor入门和安装一、入门1、简介Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器。作为一个企业级私有Registry服务器，Harbor提供了更好的性能和安全。提升用户使用Registry构建和运行环境传输镜像的效率。Harbor支持安装在多个Registry节点的镜像资源复制，镜像全部保存在私有Registry中，确保数据和知识产权在公司内部网络中管控。另外，Harbor也提供了高级的安全特性，诸如用户管理，访问控制和活动审计等。基于角色的访问控制 -用户与Docker镜像仓库通过“项

手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型大家好，这里是肆十二（dejahu），好几个月没有更新了，这两天看了一下关注量，突然多了1k多个朋友关注，想必都是大作业系列教程来的小伙伴。既然有这么多朋友关注这个大作业系列，并且也差不多到了毕设开题和大作业提交的时间了，那我直接就是一波更新。这期的内容相对于上期的果蔬分类和垃圾识别无论是在内容还是新意上我们都进行了船新的升级，我们这次要使用YOLOV5来训练一个口罩检测模型，比较契合当下的疫情，并且目标检测涉及到的知识点也比较多，这次的内容除了可以作为大家的大作业之外，也可以作为一些小伙伴的毕业设计。废话不多说，我们直接开始今天的内容。B站讲解视频：手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型_哔哩哔哩_bilibiliCSD

目录前言一、目标检测技术二、样本采集工作原理三、创建自己的级联分类器Step1：准备好样本图像Step2：环境配置（OpenCVwin10）Step3：设置路径Step4：实现样本数据采集 Step5：实现样本数据训练Step6：生成级联分类器文件 四、案例实现Step1：灰度处理Step2：二次压缩Step3：直方图均衡化Step4：标定、框选目标?案例完整代码五、总结 前言本文继续以车辆识别为目标，继续改进方法，以此提高车辆识别进准度，核心的内容包括：OpenCV级联分类器概念、创建自己的级联分类器以及使用级联分类器对车流进行识别 一、目标检测技术目前常用实用性目标检测与跟踪的方法有以下两种：帧差法识别原理：基于前后两帧图像之间的差异进行