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05月07日

【DL系列】VOC数据集转YOLO数据集(制作YOLOv5/v7自定义数据集)

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【DL系列】VOC数据集转YOLO数据集(制作YOLOv5/v7自定义数据集)

文章目录前言1.数据集准备2.划分数据集3.生成datasets.txt文件4.基于数据集制作训练的datasets.yaml文件前言平时我们在使用YOLOv5、YOLOv7官方模型进行魔改训练的时候,一般不会用到COCO2017等这样的大型数据集,一般是在自己的自定义数据集或者是一些小的开源数据集上进行调试,这时候就要涉及到数据集的问题。这里我就VOC格式的数据集如何转成YOLO格式的数据集,如何写训练需要的datasets.yaml文件等问题进行探讨和分享。以我个人实际操作过程中的细节为例,如果有一些细节地方和数据文件位置等问题的,欢迎在评论区讨论交流。另外YOLOv5、YOLOv7的代码是非常相似的(你懂的),所以两个网

05月07日

【云原生】第十三篇--容器管理工具 Containerd

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 293次
【云原生】第十三篇--容器管理工具 Containerd

轻量级或工业级容器管理工具Containerd一、Containerd介绍1.0前言1.1Containerd前世今生1.2Containerd架构1.2.1架构图1.2.2常用插件1.2.3架构缩略图1.2.4与其它容器运行时工具性能对比二、Containerd安装2.1YUM方式安装2.1.1获取YUM源2.1.2使用yum命令安装2.1.3验证安装及启动服务2.1.4验证可用性2.2二进制方式安装

05月07日

【云原生概念和技术】1.1 云原生的概述

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 269次
【云原生概念和技术】1.1 云原生的概述

如果想了解或者学习云原生的友友们,欢迎订阅哦~?,目前一周三更,努力码字中?‍?…目前第一章是一些介绍和概念性的知识,可以先在脑海里有一个知识的轮廓,从第二章开始就会伴随着代码,一边实战一边学习?。1.1云原生的概述简介云原生技术核心组件云原生与传统IT架构的区别和优势简介云原生是一种基于容器化、微服务架构和自动化运维的应用程序开发和交付方法论。它旨在提高应用程序的可移植性、可扩展性和弹性,并简化DevOps流程。它主要包括容器化技术(如Docker),容器编排系统(如Kubernetes)、微服务架构和自动化运维工具等。使用这些技术,可以将应用程序拆分为多个小型服务并将其部署到可扩展的基础设施上,以实现更高的可用性和灵活性。并且我们还可以通过声明式配置和基础设施

05月07日

【第十四届蓝桥杯考前速成】必考知识点及代码模板总结,看完至少多拿50分

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 237次
【第十四届蓝桥杯考前速成】必考知识点及代码模板总结,看完至少多拿50分

文章目录写在前面一、年份日期问题1、闰年判定2、月份天数二、简单算法1、前缀和2、差分3、二分4、并查集二、简单数论1、质数判定2、筛质数3、进制转换(1)其他进制转十进制(2)十进制转其他进制4、保留小数5、最大公约数6、最小公倍数7、快速幂三、常用STL1、string2、vector3、queue/priority_queue4、stack5、set/multiset6、map/multimap7、unordered_set/unordered_map8、pair<int,int>9、algorithm四、简单图论1、单源最短路径2、多源最短路3、最小生成树五、动态规划1、0-1背包2、完全背包3、多重背包4、线性DP总

05月07日

Matlab异常值处理

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 283次
Matlab异常值处理

文章目录Matlab异常值处理异常值的识别方法数据给定范围数据没有给定范围3sigma原则箱线图识别异常值去除异常值后咋办Matlab异常值处理在对数据进行预处理中,我们经常会遇到异常值和缺失值的情况,下面我们对这两种情况的常用技术进行介绍,希望能帮到大家。在数据既有异常值又有缺失值时,先处理哪个并没有严格的顺序。我习惯先处理异常值,再处理缺失值异常值的识别方法异常值,指的是样本中的一些数值明显偏离其余数值的样本点,所以也称为离群点。常见的异常值判断方法可以分为以下两种情况:数据给定范围数据没有给定范围3sigma原则前提是要正态分布,才可以用3sigma原则确定异常值。历史经验:身高统计:正态性检验如果要缩小一点区间,多去除一些异常值

05月07日

火遍全网的chatGPT

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火遍全网的chatGPT

最近网上非常火爆的CHATGPT,它是OpenAI开发的一款开源的自然语言处理(NLP)模型,用于实现对话生成和语言模型预测。CHATGPT模型基于GPT-3(GenerativePretrainedTransformer3)模型构建,拥有语言理解和文本生成能力。CHATGPT模型可以用于实现聊天机器人、智能助手、辅助翻译等应用。该软件目前还处于测试阶段,我有幸玩了几把,给我的第一感觉是还不错,连马斯克也在感叹“CHATGPT好得吓人,我们离强大到危险的人工智能不远了”。不过说实话,目前来看确实很强大,倒是没有强大到让人担忧的地步。下面我们简单的来进行了解下CHATGPT。一、CHATGPT是什么?CHATGPT是由OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然

05月07日

vue+js+海康web开发包接入海康威视摄像头

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vue+js+海康web开发包接入海康威视摄像头

一、登录海康开放平台下载web开发包,下载需要先登录海康账号,没有的需先注册一个。海康开放平台web开发包下载地址:https://open.hikvision.com/download/5cda567cf47ae80dd41a54b3?type=10&id=4c945d18fa5f49638ce517ec32e24e24二、将web开发包引入vue项目下载后解压的包目录如下:将把webs下的整个codebase文件夹和jquery-1.7.1.min.js都复制到public文件夹下,在index.html下引入对应文件,必须引入的只有jquery-1.7.1.min.js和webVideoCtrl.js<!--海康插件引入-

05月07日

【满分】【华为OD机试真题2023 JAVA&amp;JS】 打印文件

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 274次
【满分】【华为OD机试真题2023 JAVA&amp;JS】 打印文件

华为OD机试真题,2023年度机试题库全覆盖,刷题指南点这里 打印文件 时间限制:1s 空间限制:256MB 限定语言:不限题目描述:有5台打印机打印文件,每台打印机有自己的待打印队列。因为打印的文件内容有轻重缓急之分,所以队列中的文件有1~10不同的优先级,其中数字越大优先级越高。打印机会从自己的待打印队列中选择优先级最高的文件来打印。如果存在两个优先级一样的文件,则选择最早进入队列的那个文件。现在请你来模拟这5台打印机的打印过程。输入描述:每个输入包含1个测试用例,每个测试用例第1行给出发生事件的数量N(0<

05月07日

面试官:用过cookie吗?怎么工作的?使用场景是什么?

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 279次
面试官:用过cookie吗?怎么工作的?使用场景是什么?

文章目录什么样的数据适合放在cookie中?cookie是怎么设置的?cookie为什么会自动加到requestheader中?cookie怎么增删查改?cookie是怎么工作的?cookie的格式cookie的属性选项expiresdomain和pathsecurehttpOnlyhttpOnly与安全如何设置cookie?服务端设置cookie客户端设置cookie用js如何设置多个cookie如何修改、删除

05月07日

Stm32-使用TB6612驱动电机及编码器测速

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 800次
Stm32-使用TB6612驱动电机及编码器测速

这里写目录标题起因一、电机及编码器的参数二、硬件三、接线四、驱动电机1、TB6612电机驱动2、定时器的PWM模式驱动电机五、编码器测速1、定时器的编码器接口模式2、定时器编码器模式测速的原理3、编码器模式的配置4、编码器模式相关代码5、测速方法六、相关问题以及解答1、编码器模式下的自动重装值ARR和预分频PSC应该如何设置2、如何判断正反转3、圈数如何计算4、转速如何计算5、为什么我的编码器没有输出,获取到的脉冲数是0七、测速硬件展示及测速现象八、总结九、大家可以参考参考链接1参考链接2参考链接3参考链接4起因最近在学习编码电机以及尝试使用编码电机测速。遇到了很多问题,花费了很多时间,在这里做一个记录,对自己学习到的知识进行一个总结找了

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