yolov5-v yolov5 yolov 6.1

IDEA+nacos2.2.1+seata1.6.1使用properties实现分布式事务

以前用过,现在突然忘了怎么配置,记录一下 默认你完成nacos的基础配置 修改properties后一定要重启模块项目,不要用热部署,不然有概率报错 我是通过cmd启动的seata,重启模块项目前必须重启seata否则模块一直报错,连接不上 seata-config-application.yml部 ......
分布式 properties 事务 nacos2 seata1

Yolov8

论文:还没发布 ultralytics官方测试的精度,与v5,v6比较 从官方给的精度看v8比v6在相同型号的模型下,v8比v6精度更高高,参数更少,计算量更少,例如S型号 整体框架 yolov8主要改进之处: 网络结构: 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 ......
Yolov8 Yolov

day06 6.1 Java基础

# day06 6.1 Java基础 ## 【一】Python和Java中的字节与字符串的关系 ### 【1】Java中字节数组与字符串之间的转换关系 #### 字节数组的创建方式一 ```java import java.lang.reflect.Array; import java.util.A ......
基础 Java day 6.1 06

[渗透测试]—6.1 无线网络基础知识

在本章节中,我们将学习一些关于无线网络的基础知识,如WEP、WPA和WPA2等加密技术。我们将尽量讲解得详细、通俗易懂,并提供尽可能多的实例。 ### 6.1 无线网络基础 无线局域网(WLAN)是一种基于无线电波传输的计算机网络,可以实现设备之间的通信和互联。在家庭、企业和公共场所,无线网络已经成 ......

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX,即 Open Neural Network Exchange ,是微软和 Facebook 发布的一个深度学习开发工具生态系统,旨在让 AI 开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。 ONNX 所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一,在任意一个框架上训练的神经网络模型,无法直接在另 ......
模型 方式 yolov5 yolov ONNX

yolov5实战之模型剪枝

续[yolov5实战之二维码检测](https://www.cnblogs.com/haoliuhust/p/15362819.html) [toc] # 前沿 在上一篇yolov5的博客中,我们用yolov5训练了一个二维码检测器,可以用来检测图像中是否有二维码,后续可以接一个二维码解码器,就可以 ......
实战 模型 yolov5 yolov

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (48)-- 算法导论6.1 6题

# 值为的数组是一个最大堆吗? ## 文心一言: 是的,这个数组是一个最大堆。 最大堆是一种特殊的二叉树,它满足以下性质:对于任意节点 x,其子节点 y 的值都小于等于 x 的值。 我们可以使用数组来表示最大堆的节点,其中根节点存储在数组的第一个位置,而其他节点存储在数组的后续位置。在这个最大堆中, ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (47)-- 算法导论6.1 5题

# 五、一个已排好序的数组是一个最小堆吗? ## 文心一言: 一个已排好序的数组不一定是一个最小堆。最小堆是一种特殊的二叉树,它满足以下性质:对于任意节点 x,其父节点 y 的值都小于等于 x 的值。而一个已排好序的数组只是一个有序数组,它满足任意的元素都是按从小到大的顺序排列的,但并不一定满足最小 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (46)-- 算法导论6.1 4题

# 四、假设一个最大堆的所有元素都不相同,那么该堆的最小元素应该位于哪里? ## 文心一言: 最大堆的最小元素位于堆的根结点。由于最大堆的性质,根结点是堆中所有元素的最大值,因此它也是堆中所有元素的最小值。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/80b9f ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (45)-- 算法导论6.1 3题

# 三、证明:在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。 ## 文心一言: 在最大堆中,根结点是整个堆中最大元素的孩子,因此它包含的最大元素是在该子树的根结点上。 我们可以通过递归的方式证明任意子树中的最大元素都在该子树的根结点上。假设我们已经证明了深度为 d-1 的子树中的最 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (44)-- 算法导论6.1 1题

# 一、在高度为h的堆中,元素个数最多和最少分别是多少? ## 文心一言: 在高度为 h 的二叉搜索树(BST)中,元素个数最多和最少的情况分别如下: 1.最多情况:当每个节点都包含两个子节点时,BST 中的元素个数最多。此时,BST 中的元素个数为 2^(h+1) - 1。 2.最少情况:当 BS ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

如何使用YOLOv8训练自己的模型和进行预测

# 如何使用YOLOv8训练自己的模型和进行预测 ## 准备文件夹 删除重复的照片。然后以图片采集的日期新建一个文件夹,如“2023.6.19”,并在其中新建一个名为VOCdevkit的文件夹,VOCdevkit里面创建一个名为JPEGImages的文件夹存放需要打标签的图片文件;再创建一个名为An ......
模型 YOLOv8 YOLOv

Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))

【深度学习】总目录 输入端:数据增强、锚框计算等。 backbone:进行特征提取。常用的骨干网络有VGG,ResNet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,CSPDarknet 53,Swin Transformer等。(其中yolov5s采用CSPDarknet 53 ......
BackBone 代码 Yolov5 Yolov Neck

yolov7

论文:《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors》2022.7 CVPR 整体框架 在本文复现的yolo7版本 下图是yolov7的网络结构图(来自一位b站up ......
yolov7 yolov

6.1

今天学习了css的下拉菜单. <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>下拉菜单实例|W3Cschool教程(w3cschool.cn)</title> <meta charset="utf-8"> <style> .dropdown { position: rela ......
6.1

6.1

实验二 路由器动态路由的配置方法一、实验目的:1.理解动态路由的工作原理;2. 学习并掌握动态路由协议RIP的配置;3.学习并掌握动态路由协议OSPF的配置;4.进一步学习路由器的配置命令。二、实验原理: RIP:Routing Information Protocol,路由信息协议,是应用较早、使 ......
6.1

冲刺阶段2(6.1)

。 本次我们团队进行商量如何进行编写项目书,以及用户手册,系统介绍,大体确定了项目的大纲,中间的细节内容,同时也商量好了分工,每个人具体负责的模块。 在这一块我主要负责来编写用户说明手册 ......
阶段 6.1

6.1学习总结

justify-content 属性 内容对齐(justify-content)属性应用在弹性容器上,把弹性项沿着弹性容器的主轴线(main axis)对齐。 justify-content 语法如下: justify-content: flex-start | flex-end | center ......
6.1

yolov5 运行环境配置

安装 anaconda 用来管理虚拟环境 创建一个虚拟环境,创建虚拟环境的时候指定python版本 我这里选择3.9 将yolov5的python代码从github上搞下来,用pycharm打开-打开项目 ,打开之后用终端进入之前我们 创建的那个虚拟环境里面 pycharm不同的版本 配置解释器的界 ......
环境 yolov5 yolov

Yolov5训练时出现loss出现nan值或者测试时P\R\map全部为0值的解决办法

问题: train训练得出的P\R\map全部为0 上网寻找寻找答案,大部分给出的原因解释如下: ①文件夹格式(名称和架构)有问题,这属于基本内容,不应该出错的。 ②pytorch和cuda版本不对应。关于这部分可以参考链接:https://blog.csdn.net/jhsignal/articl ......
办法 Yolov5 Yolov loss nan

关于Yolov3-Tiny算法

## 1. Yolov3-Tiny模型 - YOLOv3-Tiny 网络模型一共有24层,包括13个卷积层,6个最大池化层,2个route层,1个上采样层以及2个输出Yolo层。 - 一共有13层卷积层,网络参数及计算量适中,适合在ZYNQ嵌入式平台上加速。 ### 1.1 卷积层 - 目的:提取输 ......
算法 Yolov3-Tiny Yolov3 Yolov Tiny

yolov5项目cuda错误解决

## CUDA报错解决 ~~~bash # 报错详情 AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested ~~~ ### 查看cuda版本 先看一下电脑是否支持`GPU`,打开任务管理器就能查看(`ctrl+shift+esc`) ......
错误 项目 yolov5 yolov cuda

6.1 数组定义

``` public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ //int data [] = {1,2,3};// 静态初始化 - 简略格式 int data [] = new int [] {11,22,33};// 静 ......
数组 6.1

YOLOv5-7.0 后处理 解析

#### 问题1: 怎么算输出的维度? 方法1:我们可以直接导出 pt 为 onnx 文件,使用 Netron 来看即可。 python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --simplify # --simplify 帮助我们看每个维度是多 ......
YOLOv5 YOLOv 7.0

6.1

class Solution { public int romanToInt(String s) { int sum = 0; int preNum = getValue(s.charAt(0)); for(int i = 1;i < s.length(); i ++) { int num = ge ......
6.1

6.1每日总结

今天首先将个人总结完成,花费较长时间。 然后是复习了一些考试的科目由于快考试 了,然后是注册华军软件商城的软件分布 权限: ......
6.1

6.1

emmmm,好久没写博客,最近事情比较多,但是我感觉我获得了很多不一样的体验 我有一部华为p30 pro 但是前天磕坏了,就是在上厕所的时候不小心摔了一下,但是我没太在意,结果一看屏摔碎了,我以前给的都是钢化膜,给水晶膜的时候我就在想万一那天屏幕会碎了 我感觉问题不大,反正年头也多了,随意一点吧,可 ......
6.1

6.1每日总结

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>学生功 ......
6.1

6.1学习总结

Dos命令 打开terminal的方式 command+空格+输入 终端/z 访达+应用程序+实用工具+终端 管理员方式运行:选择以管理员方式运行 常用的Dos命令 #切换目录 cd 会改变当前目录到你指定的目录#列出目录下所有文件 ls#当前目录 显示当前目录绝对路径#返回上一级目录 cd..#清 ......
6.1

Linux ppc64le centos源码编译安装cmake3.6.1

1安装依赖 yum install gcc yum install make yum install ninja-build yum install unzip yum install libssl-dev 2.下载源码 编译安装 查看cmake版本 点击这里 mkdir /home/env cd ......
源码 centos cmake3 Linux cmake