<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[曾经也曾立志]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; jppdss]]></copyright><item><title><![CDATA[基于ADE20K数据集的SETR模型训练]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/168416700</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/168416700</guid><author>jppdss</author><pubDate>Mon, 19 Oct 2026 09:00:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】基于ADE20K数据集的SETR模型训练。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[rviz中查看ouster的点云设置方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/161255302</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/161255302</guid><author>jppdss</author><pubDate>Wed, 20 May 2026 13:38:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[std::condition_variable 使用方法详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/157508502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/157508502</guid><author>jppdss</author><pubDate>Thu, 29 Jan 2026 13:58:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[wait()必须与互斥锁一起使用，且通常使用带谓词的版本防止虚假唤醒只唤醒一个线程，适用于单消费者/生产者场景唤醒所有线程，适用于多个线程等待同一条件的场景注意锁的范围，尽量缩小临界区，在通知前释放锁考虑使用多个条件变量，避免不必要的唤醒（如：生产者唤醒生产者）正确使用可以有效协调多线程间的同步，提高程序效率并避免竞态条件。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用rosbag::Bag bag(“20130110.bag“)出现段错误]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/157019079</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/157019079</guid><author>jppdss</author><pubDate>Fri, 16 Jan 2026 08:56:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个警告表示系统中有两个不同版本的Boost库（1.71.0和1.84.0）存在冲突。ROS Noetic需要Boost 1.71版本。尝试各种方式，最终发现在make时，有以下警告。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ipcs命令行工具]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/156914912</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/156914912</guid><author>jppdss</author><pubDate>Tue, 13 Jan 2026 23:00:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[进程间通信是允许不同进程（运行中的程序）交换数据和同步操作的机制。是一个在 Unix/Linux 系统中用于查看。当需要清理 IPC 资源时，使用。设施状态信息的命令行工具。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在Ubuntu上使用`appimagetool`和`linuxdeploy`打包可执行文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/156384672</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/156384672</guid><author>jppdss</author><pubDate>Mon, 29 Dec 2025 11:41:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[打包为独立的AppImage，实现在未安装Ubuntu的干净设备上直接运行。打包可执行文件，以下以打包可执行文件。注：若需图标，将PNG图标文件命名为。在Ubuntu上使用。通过以上步骤，即可将。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[vmware安装ubuntu虚拟机后与主机win10共享文件夹]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/156302179</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/156302179</guid><author>jppdss</author><pubDate>Fri, 26 Dec 2025 13:11:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果在ubuntu下没有找到共享的文件夹，那么运行该指令。vmware设置部分网上资料很多，找一个参考就好。在/mnt下便会出现共享的文件夹了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[c++ 多线程（四）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/155790443</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/155790443</guid><author>jppdss</author><pubDate>Wed, 10 Dec 2025 21:38:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[lock_guard：简单、高效，适合大多数不需要复杂控制的情况：功能丰富、灵活，适合需要条件变量、手动控制或超时机制的情况在实际开发中，优先考虑使用lock_guard，只有在需要的特定功能时才使用它，因为lock_guard的性能开销更小。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[c++ 多线程（三）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/155775555</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/155775555</guid><author>jppdss</author><pubDate>Wed, 10 Dec 2025 13:23:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】c++ 多线程（三）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[c++ 多线程（二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/155769696</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/155769696</guid><author>jppdss</author><pubDate>Wed, 10 Dec 2025 10:56:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[对象生命周期管理：确保线程执行期间对象保持有效使用智能指针：推荐使用管理对象生命周期Lambda 表达式：复杂场景下使用 lambda 更灵活异常安全：确保线程在异常情况下也能正确结束资源清理：确保所有线程在对象销毁前 join 或 detachprivate:try {// 工作逻辑// 异常处理public:// 禁用复制。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[c++ 多线程（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/155767875</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/155767875</guid><author>jppdss</author><pubDate>Wed, 10 Dec 2025 09:37:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了C++多线程编程的基本概念和使用方法。主要内容包括：1)使用全局函数、静态函数和lambda表达式作为线程入口；2)传递参数给线程函数的多种方式，包括值传递、引用传递(std::ref)和指针传递；3)通过future和packaged_task获取线程返回值；4)线程安全注意事项。文中提供了多个代码示例，演示了如何创建线程、传递参数、处理返回值以及避免常见问题。特别强调了引用参数需要使用std::ref包装，以及如何正确处理线程返回值等关键点。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLO系列——yolo11n-seg.onnx模型在C++ OpenCV4.10.0DNN模块下进行分割并绘制分割区域（附源码）（十七）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153773202</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153773202</guid><author>jppdss</author><pubDate>Thu, 23 Oct 2025 10:04:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[参看之前博客，得到yolo11n-seg.onnx，这里直接给出代码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLO系列——OpenCV DNN模块在YOLOv11检测物体时输出的边界框坐标问题（十六）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153474411</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153474411</guid><author>jppdss</author><pubDate>Fri, 17 Oct 2025 17:25:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[YOLOv11检测物体时，OpenCV DNN模块输出的边界框坐标采用‌中心点坐标加宽高的格式‌（x_center, y_center, width, height），即每个边界框由‌中心点横纵坐标和宽度高度‌四个参数确定。‌。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLO系列——Ubuntu20.04下通过conda虚拟环境源码安装opencv-4.10与opencv_contrib-4.10.0（十五）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153460040</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153460040</guid><author>jppdss</author><pubDate>Fri, 17 Oct 2025 09:37:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】YOLO系列——Ubuntu20.04下通过conda虚拟环境源码安装opencv-4.10与opencv_contrib-4.10.0。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLO系列——恢复中断的训练（十四）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153342573</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153342573</guid><author>jppdss</author><pubDate>Wed, 15 Oct 2025 20:16:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[当训练恢复时，Ultralytics YOLO 会从上次保存的模型加载权重，还会恢复优化器状态、学习率调度器和 epoch 编号。这使得可以从中断的地方无缝地继续训练过程。只需指定包含部分训练模型权重的 .pt 文件的路径；并在调用 train 方法时，设置 resume 参数为 True即可。以下是如何使用 python 恢复中断训练的代码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLO系列——基于YOLOv11进行自己的数据集（井盖）训练与检测（附源码）（十三）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153329098</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153329098</guid><author>jppdss</author><pubDate>Wed, 15 Oct 2025 16:25:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里将YOLODataset文件重命名为manhole，yolo需要的数据都在这个文件夹下。将第3步中的best.pt拷贝，并重命名为manhole.pt。注：该文主要记录方法流程，为了节省时间，才选择了很少的样本。best.pt就是训练后的模型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLO系列——基于YOLOv11图像分割实现路面坑洼检测（附源码）（十二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153325853</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153325853</guid><author>jppdss</author><pubDate>Wed, 15 Oct 2025 14:51:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.1将标注的数据按照如下目录结构存放1.2 创建yaml文件。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLO系列——使用labelimg标注yolo训练数据（九）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153260492</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153260492</guid><author>jppdss</author><pubDate>Tue, 14 Oct 2025 14:17:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用labelimg标注工具进行目标检测数据标注时，需先建立规范的文件结构，包含images训练/验证集目录和标注文件。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLO系列——将LabelMe标注转换为YOLO格式（Labelme2YOLO）（十一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153249886</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153249886</guid><author>jppdss</author><pubDate>Tue, 14 Oct 2025 10:26:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[将所有LabelMe JSON文件放在labelme_json_dir下。脚本会根据文件夹读取训练和验证数据集。运行以下Python命令。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLO系列——JSON 数据可视化工具JSON Crack（八）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153247736</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jppdss/article/details/153247736</guid><author>jppdss</author><pubDate>Tue, 14 Oct 2025 09:33:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[JSON Crack 是一个简单、强大且开源的可视化工具，它能够将复杂的 JSON、YAML、CSV、XML 等数据格式转换成清晰、直观的图形化树状图。]]></description><category></category></item></channel></rss>