rvm的安装, 使用rvm, 安装ruby, 以及gem的使用

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下面介绍一下rvm的 安装, 使用rvm, 安装ruby, 以及gem的 使用.
一、 安装rvm
官方网站上介绍得很简单, 但是 使用官方网站 安装会出现问题, SSL的问题. 所以我分两步进行, 第一步下载 安装脚本. 第二步修改 安装脚本. 第三步 安装.
以下介绍的是 使用root用户在CentOS中 安装rvm的过程.
1. 下载脚本到ins文件中. 注意 使用了curl的-k选项, 因为地址是https的. 不加-k会报异常.


2. 修改ins脚本中的curl都加上-k否则会无法 使用.


3. 使用修改后的ins脚本 安装rvm

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原作者:http://www.verydemo.com/demo_c119_i5467.html

数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353- 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态和成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究和神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断和细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室和科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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