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RSS订阅原创 使用PyQt5设计一款简单的计算器
采用了PyQt5模块和Python语言进行设计，实现较为简单，易于理解和修改。可以进行基本运算操作，包括加、减、乘、除等。功能较为简单，只能进行基础的数学运算，无任何高级功能。输入输出仅支持数字和基本的加减乘除运算符号，不支持其他字符、函数或变量。在除数为0时无法做出错误提示，故看起来好像可以除以0一样。综上所述，该计算器适合作为一个小型的实验项目或界面设计入门示例，但是并不够强大，不能满足更多复杂应用场景的需求。
2023-05-05 22:40:49
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原创 Python编程的注意事项
Python 允许我们创建自定义异常类型并引发这些异常。这通常有助于更好地组织代码，使其易于调试和维护。passtry:")
2023-05-05 00:34:57
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原创 开放原子训练营（第三季）inBuilder低代码开发实验室---报销单录入系统
对于没有接触过这种开发工具的初学者来说，可能需要先花费一些时间来学习使用，需要系统的学习平台的逻辑，运行机制，现有的文档尚不全面。能够大大提升开发效率，节省开发时间，但是目前文档内容还不够丰富，遇到的一些问题暂时还没有无法解决，由于时间有限，本人仅仅探索了很小的一部分内容，更多更丰富的内容还需要花时间进一步探索。作为一名低代码初学者，我使用inBuilder系统设计了一款报销单录入系统，实现了报销单录入与显示报销单列表的功能（如图1与图2所示），并获得了很多开发心得。在开发过程结束之后，要进行测试和发布。
2023-05-04 19:33:45
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原创 Web自动化测试(3)-Unittestreport
使用unittest框架进行测试时，往往需要生成最终的测试报告，本文讲述了两种测试报告生成方法
2022-08-13 12:11:54
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原创 Web自动化测试(1)-Selenium
主要记录Selenium学习中遇到的一些问题或者关键的知识点，本文主要记录了Selenium的安装、配置以及元素的定位
2022-08-12 12:51:50
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原创 Win11+VS2019配置YOLOX
在win10或者win11上配置Pycocotools或者YoloX经常会出现一些奇怪的问题，本文就笔者遇到的问题进行总结并给出相应的解决方法，希望对读者有所帮助。
2022-07-14 12:37:36
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原创 英特尔 OneAPI-基于OpenVINO的PaddleDetection加速
PaddleDetection为百度公司推出的具有丰富检测模型的算法库，不仅能够帮助初学者快速入门深度学习，也给广大科研人员快速复现SOTA算法提供了方便。但是在成果落地应用阶段，现有的解决方案很多依赖高性能计算显卡，虽然30系列显卡的推出已经将部署成本大大降低，但是升级硬件设备还是需要一笔不小的支出，使得许多中小微型企业望洋兴叹。因此如果能够使用现有的计算设备进行部署，可以进一步控制成本。Intel公司推出的OpenVINO套件可以实现在CPU上实时处理深度学习模型，能够降低中小微型企业部...
2022-05-10 15:40:18
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原创 FairMOT配置（VS2019+Win10+CUDA11.0）
配置环境：Win10VS2019CUDA11.0Pytorch1.7配置步骤：1、下载FairMOT：git clone --recursive https://github.com/ifzhang/FairMOT.git2、使用anaconda创建并激活虚拟环境，安装pytorch1.7：conda create -n FairMOT python=3.8conda activate FairMOTpip install torch==1.7.0+cu110 t
2022-05-07 14:51:48
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原创 Win10 配置 VS2019 + Intel MKL + opencv4.5 + opencv_contribute + CUDA10.2
目录系统配置：配置步骤：常见问题：系统配置：win10 家庭版Vsual Studio 2019 communityCmake 3.22Intel MKL 2020opencv 4.5.5CUDA 10.2CUDNN 8.2配置步骤：1.安装好基本依赖项（VS2019，MKL，CUDA等），在opencv官网上下载opencv4.5.5源码，并使用如下指令下载对应的opencv_contrib。git clone --recursive -b
2022-04-05 17:40:39
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原创 libtorch+YOLOV5配置踩坑记
电脑配置：CPU：Intel i7-10750H内存：16G显卡：GeForce GTX 1650 Ti（4GB显存）操作系统：Windows 10 家庭中文版CUDA：10.2CUDNN：8.2libtorch：1.8.2Visual Studio：2017YOLOV5：v6.0Opencv：3.4.6第一步：安装Visual Studio 2017，目前VS2017并未提供离线版安装文件，可以通过在线安装的方式进行安装，具体安装过程在此不再赘述。第二步：.
2021-12-11 21:57:23
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原创 Windows10 配置 Swin-Transformer 踩坑记
机器配置：rtx 3090CUDA:11.1Python：3.8pytorch：1.9.0步骤：1）下载Swin-Transformer：git clone --recursive https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git2)安装pytorch：pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 to...
2021-08-18 15:49:35
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原创 （已解决）PyQT5：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块
问题描述：运行环境 ： vscode + anaconda 4.8 + python3.6出现问题：使用fromPyQt5importQtCore时出现“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”错误。原因：（1）python3.dll丢失：通过Anaconda 安装的Python缺少了python3.dll，可以从此处下载python...
2020-01-03 14:41:36
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原创 在Faster RCNN上运行自己的数据集
找了好久都没有如何使用Faster RCNN的资料，只能自己摸索，不过还好花了一个多星期还真成功了，下面我就分享一下我修改的过程，一来是记录下来，以防止后面忘记，二来也希望给需要的朋友一点帮助。本文主要是以matlab版本的faster rcnn（网址是https://github.com/shaoqingren/faster_rcnn）做实验，测试我自己的数据集，还有一个python的版本，
2016-03-19 10:40:01
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原创 Ubuntu15.04 Fast-RCNN配置 cuda7.0
这两天看了一下RCNN和Fast-RCNN，虽然Faster-RCNN也出来了，但是还是想先研究一下Fast-RCNN，废话不多说，先配置好，这次的配置比较简单，当然前期的依赖项得先装好，我是之前配置好caffe了，所以很多依赖项已经安装了，因此也建议先配置caffe再配置Fast-RCNN。caffe配置具体请看这篇博客：http://blog.youkuaiyun.com/lxh19920114/arti
2015-11-30 15:03:07
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原创 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks阅读笔记
今后准备以阅读笔记的形式来整理自己看过的一些文献，今天就写第一篇吧，不过我也并不能保证所写的一定是正确的，都是个人理解，如有不对之处还请不吝赐教。这一篇也算的上是CNN的成名之作，自从这篇文章之后，CNN就火了起来。这篇文章的第三位作者就是深度学习的鼻祖Hinton老先生。这篇文章主要分为七个部分，其中引言和结果我就不叙述了，主要介绍一下其中的一些处理的技巧。这篇文章主要使用了以下技巧：
2015-11-24 17:43:50
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原创 caffe配置Ubuntu 15.04+CUDA 7.5+MKL+Opencv3.0+CUDNN
Caffe在Ubuntu15.04上的配置教程，主体上采用了欧新宇的配置过程，把自己在配置过程中出现的一些问题也贴上来，供大家参考
2015-11-16 21:15:40
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原创 Theano 配置记（Anaconda+Theano 0.7+GPU加速+VS2010）
终于配置好Theano ，以后可以开始跑实验了 ，写一篇日志记录一下，以防重装系统（这种事经常发生 ）不记得怎么配置了。Theano官网上的配置比较杂，我就选了其中一种进行配置。主要材料：VS2010，Anaconda，Theano，CUDA首先下载Anaconda，不过最好下载python2.7的（python3.4的配置没有试过）安装好Anaconda后，点击下图第一个
2015-09-23 14:50:26
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Opencv4+Contrib源码
2022-04-05
anaconda+python3.6运行环境
2020-01-03
空空如也
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