<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[RuanChengfeng的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; RuanChengfeng]]></copyright><item><title><![CDATA[whl编译命令使用场景举例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/151226184</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/151226184</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Sun, 07 Sep 2025 19:44:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[其中包含 .py文件、.pyx文件、（.c文件等）这种python项目包含C/C++扩展，打包成whl文件时，必须首先把C/C++扩展相关的代码编译成.so或者.pyd文件，然后再打包成.whl。不然打包过程会因为找不到C/C++扩展的编译产物而报错。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[whl编译命令作用解释]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/151226487</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/151226487</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Fri, 05 Sep 2025 16:43:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[依赖关系：要生成一个包含二进制扩展的 Wheel ()，你通常需要先运行build_ext来编译出.so.pyd文件。Wheel 包会将这些二进制文件打包进去。内容差异sdist->“源代码原料包”(包含.pyx.c->“即食便当”(包含.py和.so.pyd，无需编译)使用场景开发时：使用进行编译和测试。分发时：使用sdist和生成分发包，并上传到 PyPI。pip会优先下载与当前环境匹配的 Wheel 包，因为它安装最快。如果没有匹配的 Wheel，pip。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[编译python包whl及Visual C++ Build Tools安装问题解决]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/151189247</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/151189247</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Fri, 05 Sep 2025 16:20:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[注意vs_BuildTools.exe、visualcppbuildtools_full.exe、BuildTools_Full.exe、vs_setup.exe、vs_installer.exe安装程序的区别。Visual Studio Build Tools（C++编译器）、 Windows SDK的安装：需要通过vs_buildtools.exe引导程序安装，引导程序也有版本区分。控制面板中可以看到。，当你尝试安装第二个vs_BuildTools.exe时，它会安装一段时间后直接退出。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文搞懂如何在不能联网windows电脑编译PyAV包]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/147216772</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/147216772</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Mon, 14 Apr 2025 13:18:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[我要编译的PyAV包是9.2.0版本，主要遇到的难以解决的问题有：1、未联网的windows电脑上如何安装Microsoft Visual C++编译环境？2、找到与PyAV 9.2.0兼容的FFMPEG的版本？以下进行所有步骤的详细介绍，可以特别注意以上两个问题的解决。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[个人博客网站从搭建到上线教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/146887512</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/146887512</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Mon, 31 Mar 2025 23:27:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[4. 个人开发者要有一定的开发基础，AI功能很难保证写的代码完全不需要修改，特别是在写前端后连接的代码的时候。以我的个人经验是AI犯的错往往非常小，导致功能的不能正常运行，这种错误你直接丢给AI，它也很难找出正确的错误原因。cursor的AI功能普通用户的使用次数是有限的，Pro用户每月100多，目前能够500次的快速响应和无限制的代码补全，够用了。我购买的阿里的服务器、域名也是在阿里购买的。设计个人博客网站的内容，你希望你的网站包含哪些内容如你的个人基本信息介绍、你想分享的项目、你想分享的技术文档等等。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[windows系统电脑上scrcpy源码本地调试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/142642232</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/142642232</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Sun, 29 Sep 2024 19:55:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[windows系统电脑上scrcpy源码本地调试]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[运行MAT项目环境配置中出现的问题及参考方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/128525988</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/128525988</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Mon, 02 Jan 2023 22:45:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[MAT项目环境配置遇到的问题]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch指定使用多个GPU]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/128172761</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/128172761</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Sun, 04 Dec 2022 15:07:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[在pytorch指定使用特定gpu的三种方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[京东笔试题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/126919431</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/126919431</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Sun, 18 Sep 2022 16:37:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[京东笔试题，漂亮串]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[查看当前使用包或模块的文件路径]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/126912407</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/126912407</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Sat, 17 Sep 2022 23:23:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[当我们想要知道我们当前调用的包或者模块的源文件所在的路径时，或者我们想要了解我们调用的包或者模块是来自于哪里的，我们可以使用包中的__file__属性获取。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[安装v0.6.0的mmdetection——运行行人检测MGAN]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/115372812</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/115372812</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Thu, 01 Apr 2021 14:45:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[因为MGAN这个行人检测项目所以需要安装mmdetection-0.6.0版本，这个项目中没有提供任何需要如何配置运行环境的信息。

项目地址：https://github.com/Leotju/MGAN

mmcv、mmdetection选择什么版本全部靠自己探索。

最终可以运行的环境配置是：python3.6+CUDA10.0+pytorch1.1.0+mmcv0.2.14+mmdetection-0.6.0

1.pytorch1.0.0中没有torch.nn.SyncBatchNorm类，pyto]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[双重否定的翻译   百度翻译 VS. 谷歌翻译]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/114833378</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/114833378</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Mon, 15 Mar 2021 14:52:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[VS.


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[模型中参数空间大小计算]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/109764588</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/109764588</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Wed, 18 Nov 2020 09:35:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[If you only consider the weights of a single Linear layer from that model. You get


49200^2 = 2420640000


elements + each element takes 4 bytes, which gives you


2420640000 * 4 / 1024^3 = 9,01GB


for the weights alone. Then, you need another memo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pip install 依赖包报错：ImportError: ‘module‘ object has no attribute ‘main‘]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/109749568</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/109749568</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Tue, 17 Nov 2020 19:01:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[一个可行的解决方法，安装一个pip-get文件，curlhttps://bootstrap.pypa.io/get-pip.py-oget-pip.py;pythonget-pip.py

即可解决。
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cython的原理：知其然，知其所以然]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/109748966</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/109748966</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Tue, 17 Nov 2020 18:24:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[这篇博客很好，把Cython的原理讲明白了，编译时出错都就能很容易解决了。记录下来。

地址：https://www.cnblogs.com/freeweb/p/6548208.html。
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[安装cython-bbox报错：invalid numeric argument ‘/Wno-cpp‘]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108894884</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108894884</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Thu, 01 Oct 2020 14:28:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[cython-bbox直接可以使用命令安装：pip install cython-bbox

报错：invalid numeric argument '/Wno-cpp'

解决方法：先下载cython-bbox源码压缩包

然后修改其中extra_compile_args=['-Wno-cpp']为extra_compile_args = {'gcc': ['/Qstd=c99']}即可

参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24739717/article/details/1055.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多目标跟踪代码运行总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108449880</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108449880</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Mon, 07 Sep 2020 16:11:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.detect to track and track to detect

（1）先在windows上安装环境，配置编译环境，尝试了好多天，由于时间有限就没有再花时间往下尝试了。

（2）在linux上面花了半天时间对整个环境进行了配置并运行，编译都通过了，但是运行时由于pytorch的版本太低，与服务器上的cuda不匹配，运行中出现了错误。因为是在服务器上配置的环境，还没找到不改变别人的cuda环境只改变自己cuda运行版本的方法。有待进一步尝试。

2.Real-time multiple peopl]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux安装多个版本的CUDA并实现自由简单的切换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108404247</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108404247</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Fri, 04 Sep 2020 14:58:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先一个系统某一时刻只用使用一个CUDA，所以要使用不同的CUDA版本就需要进行切换。

实现的主要步骤：

（1）先安装多个版本的CUDA；

（2）添加环境变量时，环境变量的路径指向CUDA的软连接，而不是直接指向某个版本的CUDA。这样做的好处是切换CUDA版本时不用修改环境变量，而只用删除现有的软连接，创建指向新的版本的CUDA的软连接。

具体细节请参考：https://blog.youkuaiyun.com/yinxingtianxia/article/details/80462892
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[报错：ImportError: /home/magic/rcf/pyproj/detect_to_track_v2/lib/model/nms/_ext/nms/_nms.so: undefined]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108403955</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108403955</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Fri, 04 Sep 2020 14:44:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[可能是编译过程中使用的torch版本与cuda版本不对应的问题，可以使用torch.version.cuda查看torch对应的CUDA版本。

解决方案：https://github.com/sfzhang15/ATSS/issues/17
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[运行fasterrcnn.pytorch1.0记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108391914</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/RuanChengfeng/article/details/108391914</guid><author>RuanChengfeng</author><pubDate>Thu, 03 Sep 2020 20:01:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[faster_rcnn.pytoch1.0项目的地址：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0

运行该项目的训练程序主要环节是：编译faster_rcnn中的模块和编译pythoncocoapi。

(1)编译faster_rcnn的时候pytorch必须是1.0版本的，否则即使编译成功了，在运行阶段也会报cannot import _C的错误。还有python=3.6，cuda为10.0.

看lib文件夹下面有没有bu]]></description><category></category></item></channel></rss>