ListenAlone的博客

原创 yolo-obb旋转框的保存图片

思路：先基于原点旋转，在加上中心点的偏移量。tag_pos计算准确性很重要。

原创 vector 和 malloc的速度区别

【代码】vector 和 malloc的速度区别。

原创 resnet18分类转特征提取

onnx_path = r"E:\2022Work\RedCellCount\红细胞网络\除100\tt1.onnx"onnx_path = r"E:\2022Work\RedCellCount\红细胞网络\除100\tt.pth"# 步骤1: 加载ONNX模型。

原创 SVS文件写法注意事项

如果不写marco层，直接到N-1层就结束了，那么qupath中读取出来的marco将是label层的图。label层将会读取到N-2层的图。第2层一定要写缩略图或者分辨率最低的层，不然可能会有错误，具体错误不记得了。第3到第N-2层，降分辨率tile图，必须使用从大到小顺序。第N-1层，label图，需设定标志(1)，需设定desc。第N层，marco图，需设定标志 (9)，需设定desc。第1层，全分辨率tile图，需设定desc。

原创 opencv 保存jpeg损失严重解决办法

即使设置100的质量，保存出来的图还是损失严重。

原创 VS下编译cuda代码MSB3721，返回代码255

查了一天才找到问题。

原创 using的使用

语法

原创 NIQE c++实现

代码改编，结果精度会不同，如果可以调整的很好的话，欢迎告知。Param.txt文件的制作(Matlab来生成的)

原创 c++获取目录下所有文件名windows

【代码】c++获取目录下所有文件名windows。

原创 Pytorch相关链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1BAncBeGjfGKFAbDKyBsZ7Q?我用过的会放里面，方便下载。

原创 interpolate转onnx出错

interpolate转onnx出错

原创 flask 跨文件夹调用

flask 跨文件夹调用

原创 Gamma理解

因为显示器默认是gamma2.2，历史CRT原因，所以如果我们想要一张图片，在显示器上显示效果和我们看到的真实效果尽可能一致，那么相机拍照的gamma要尽量设置在gamma 1/2.2 近似等于0.45.这样显示效果才能竟可能的接近真实肉眼写过（不是照片的效果）

原创 线程GPU id问题

主线程设置的GPU不会被继承，子线程会默认切换到0号GPU上。需要重新设置工作的GPU id。

转载 UTF-8与std::string转换

UTF-8与string之间的转化

原创 TensorRT8.2.4.2反序列化出错

TensorRT8.2.4.2反序列化问题

原创 tensorRT onnx中属性名相同，但实际大小不同生成问题

onnx转TensorRT的问题TensorRT7.0.1.1转换没出问题TensorRT8.2.4.2一直包下面的错误4: [shapeCompiler.cpp::nvinfer1::builder::DynamicSlotBuilder::evaluateShapeChecks::832] Error Code 4: Internal Error (kOPT values for profile 0 violate shape constraints: condition '==' viol

原创 pytorch生成pth,libtorch加载问题

training : bool _is_full_backward_hook : NoneType ~~~~~~~~ <--- HERE原因是libtorch是1.7.1版本的pytorch是 1.8.0版本的将pytorch转到1.7.1版本生成即可（妈的，浪费了一天的时间）...

原创 条件变量的wait会释放锁

原创 苏州吴江人才落户

预审阶段1.登录 【吴江人社网络服务平台】，http://www.wjhrss.cn/wjrsj/http://www.wjhrss.cn/wjrsj/2.3.需要材料身份证 户口本 毕业证 学位证 学位认证报告 学历注册备案表 （后面都会说明怎么获取）打开页面后如实填写即可身份证 户口本 毕业证 学位证 自己按照要求拍照片，然后将照片放到word文件中，再另存为PDF教育部学历证书电子注册备案表：登录学信网中国高等教育学生信息网（学信网）...

原创 onnx转tensorRT文件 支持动态和静态输入设置

Onnx2TensoerRt

原创 c++设计模式①单例模式 2.饿汉式

所谓饿汉式就是提前创建，而不是需要的时候再去创建。#pragma onceclass Singleton_Hungry{private: Singleton_Hungry() {}public: static Singleton_Hungry* GetInstance();private: static Singleton_Hungry* m_instance;};#include "Singleton_Hungry.h"Singleton_Hungry* Si

原创 c++设计模式①单例模式 1.懒汉式

1.定义单例模式(Singleton)，保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。[DP]2.理解因为需要只有一个实例对象，最好的控制方式就是类自身来控制，而不是在其他类或者全局变量来控制实例对象的创建。我对于定义的理解是，为了保证一个类仅有一个实例，所以必须一个访问它的全局访问点。保证一个类仅有一个实例，换言之就是类的构造不对外开放，由其他方式来提供给外部使用，即提供一个访问的全局访问点或者接口。3.懒汉式(使用时再创建)这样我们就可以大概获得Singleton类的

原创 matlab生成exe中，导出exe的错误

问题：错误使用 exportONNXNetwork (第 35 行)exportONNXNetwork 需要 Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format 支持包。要安装此支持包，请使用<a href="matlab: matlab.addons.supportpackage.internal.explorer.showSupportPackages('ONNXCONVERTER', 'tripwire')">附加功能资源管理

原创 C# 定时器

static void Main(string[] args) { SerialPortWriteDeadCheck(); while (true) { Thread.Sleep(100); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Run..."); } } ...

原创 c#/ c++ 读取二进制结构体数据

using System;using System.Collections.Generic;using System.IO;using System.Runtime.InteropServices;namespace FuntionTest{ struct RulerPosition { public int rulerX; public int rulerY; public int w; public int h.

原创 cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz   

cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run链接：https://pan.baidu.com/s/1BGo9ZlrhK0kSf9Q98D7kag提取码：g934

原创 vs c++ reshaper 去掉 use auto

①reshaper ->options②Code Inspection->Inspection Severity③c++ ->Redundancies in Code ->Use 'auto'取消勾选

原创 关于std::map的注意事项

‘谨以此文纪念在std::map上掉进去的坑’少用[]使用map的[]时，如果[]的key不存在，会在map中添加key,null，本来用map的key存frameId, map的value存放图片的地址，后来全是null，导致无法处理。当前size = 2;使用data[2]后，size = 3最好使用find来寻找...

原创 C++多线程join

void readNum(int &amp;num){ int j = 0; cout &lt;&lt; num &lt;&lt; "---start "&lt;&lt;endl; for(int i = 0; i &lt; 1000000; ++i) { j+=i; } cout &lt;&lt; num &lt;&lt; " end "&amp

原创 去雾算法的代码实现(不含Soft Matting)

何凯明去雾论文

原创 DeepLearnToolbox-master CNN源码拙见

DeepLearnToolbox-master CNN源码拙见

原创 Extjs4 textarea文本框高度随内容自动增长

{xtype : 'textarea',fieldLabel : 'Test1',height:20,preventScrollbars : true,grow : true,listeners : {change:function(obj){   obj.setHeight(20);   obj.inputEl.setScrollTop(9999);   

原创 最大似然函数的理解

最大似然估计就是在已知样本的结果的情况下，求得出现该样本结果出现机率最大时的参数值。如：袋子中有未知个黑、白球，随机从中有放回抽取5个球，{黑，白，白，黑，白}(已知的样本结果)，现在求出现{黑，白，白，黑，白}这个结果可能性最大(即最大似然估计求出现{黑，白，白，黑，白}机率最大)。也就是说:p^3与(1-p)^2乘积最大，通过求导可得p=0.6(p=0,p=1舍去)，即当P(白球)=0