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RSS订阅原创 （超详细，轻松上手）Windos环境下的Redis安装配置（命令窗口和图形化界面）
Redis 是一个开源的、高性能的内存数据存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、实时数据处理等场景。它采用键值对（key-value）的数据模型，并支持多种数据类型，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合、位图、HyperLogLog等，具有非常高的读写性能。：Redis 是基于内存的，数据存储在内存中，因此具有非常快的读写速度。同时，Redis 提供了持久化机制，可以将数据保存到磁盘，确保数据不会丢失。：Redis 提供了多种数据类型，支持更复杂的数据操作。
2025-02-18 10:13:45
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原创 （小白也能轻松搞定）使用YOLOv10训练自己的数据集
有些同学在配置环境时会懒省事，直接使用之前的虚拟环境，我在这里建议大家新建一个虚拟环境，因为不同的模型所需要的虚拟环境是不同的，如果使用之前的环境，出问题的时候进行修改（比如修改某个依赖包的版本），这样可能会使当前的模型代码正常运行，但往往会导致之前的模型代码运行报错，所以建议大家还是新建一个虚拟环境。然后会提示你是否真的要删除，输入y,接着安装另一个版本的numpy (经过我的实验，发现这个版本能正常运行)然后运行xmltotxt.py，注意里面的标签文件路径需要修改为自己的。：激活新建的虚拟环境。
2025-02-15 19:38:43
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原创 深入理解 HTTP 的 GET、POST 方法与 Request 和 Response
GET、POST 方法与 Request 和 Response
2025-01-12 21:31:15
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原创 一文搞懂CSS、HTML、JavaScript、BootStrap及联系
CSS、HTML、JavaScript 和 Bootstrap 的介绍及其联系
2025-01-05 11:32:42
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原创 （已解决）报错：“ModuleNotFoundError: No module named ‘pytorch_grad_cam‘”
报错ModuleNotFoundError: No module named 'pytorch_grad_cam
2024-12-06 19:55:46
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原创 VOC数据集与YOLO数据集格式介绍，以及如何将VOC数据集转换为YOLO数据集
VOC数据集格式与YOLO数据集格式介绍，以及将VOC数据集转换为YOLO数据集格式的方法
2024-11-30 10:32:31
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原创 目标检测中的损失函数及其改进方案
是模型训练的核心部分，它衡量了模型预测与真实标注之间的差异，并通过优化损失函数来指导模型参数的更新。损失函数通常由多个部分组成，包含了不同层面的误差，具体包括和，这些损失合起来决定了模型在目标检测任务中的性能。
2024-11-18 12:55:47
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原创 （已解决）RuntimeError: Numpy is not available；ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy._core‘
Ｎｕｍｐｙ报错问题
2024-11-11 16:45:42
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原创 深度学习中模型轻量化及具体方案应用
深度学习中的模型轻量化是通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术手段来减少模型参数量和计算需求，以提高效率，使其适合在资源受限的设备上部署。剪枝可以去除冗余权重或神经元，量化将浮点数转换为低精度整数以减少存储和计算量，知识蒸馏则通过让小模型学习大模型的知识来压缩模型规模。这些方法共同作用，以达到低功耗、低延迟、高效率的实时推理，特别适用于移动端和嵌入式设备。
2024-11-11 10:25:14
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原创 一文弄懂Pytorch TensorFlow Transformer Transformers Anaconda conda CUDA的原理以及它们之间的关系
PyTorch 和 TensorFlow 是两大深度学习框架，支持在 GPU 上使用 CUDA 加速，适合搭建和训练如 Transformer 这样的神经网络模型。Transformer 是一种强大的模型架构，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域，而 Hugging Face 提供的 Transformers 库基于 PyTorch 和 TensorFlow 实现了许多预训练的 Transformer 模型，极大简化了它们的使用。Anaconda 和 Conda 则负责管理这些工具的环境和依赖，确保在同一
2024-11-09 10:05:17
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原创 RT-DETR所需环境搭建，用conda创建新的虚拟环境，避免踩坑，详细教程，纯干货
用conda创建多个虚拟环境，创建可以运行RT-DETR的环境，遇到安装问题的详细解决步骤
2024-11-07 13:50:05
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原创 深度学习中的剪枝算法以及具体应用场景
它是对卷积神经网络（CNN）中的卷积层进行的优化，通常依据某些度量（如通道的L2范数、输出特征图的激活量等）来决定哪些通道对最终输出影响较小。结构剪枝的目标是通过去除网络中的“结构性”部分，例如整个神经元、卷积核或某些层，而不是单独的参数。例如，按权重的绝对值剪枝会去除小权重，但可能忽略一些对网络性能影响较大的参数。：在剪枝后，通常需要对剩余的网络进行微调，以恢复性能，因为剪枝会影响模型的表现。：虽然剪枝能减少计算量，但如果剪去的是不重要的权重，可能并不会显著提高推理速度，特别是在没有硬件支持的情况下。
2024-11-07 10:59:40
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原创 （已解决）安装CUDA总是出错，torch和torchvision能正常使用,版本匹配问题，安装命令问题
(在这里我要说一下，我在创建虚拟环境时候遇到过很多坑，对于python版本问题，我建议大家安装python3.8和python3.9。虽然现在python已经有4.x的版本，但是会出现不兼容情况，所以我在这里希望大家在创建环境的时候用3.9或者3.8版本，我这里用的是3.9版本)2. 进入自己创建的虚拟环境之后，输入python，这时观察，会弹出自己在这个虚拟环境中安装的python信息。本人在读计算机硕士，方向CV，目标检测领域，以后会经常更新自己在学习过程中遇到的问题和心得体会，让我们一起进步!
2024-11-06 17:52:31
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空空如也
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