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原创 深度学习实战基础案例——卷积神经网络（CNN）基于SqueezeNet的眼疾识别|第1例
SqueezeNet是一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50倍，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。顾名思义，Squeeze的中文意思是压缩和挤压的意思，所以我们通过算法的名字就可以猜想到，该算法一定是通过压缩模型来降低模型参数量的。当然任何算法的改进都是在原先的基础上提升精度或者降低模型参数，因此该算法的主要目的就是在于降低模型参数量的同时保持模型精度。基础环境：python3.7编译器：pycharm深度学习框架：pytorch链接（提取码：2357 ）
2023-08-13 15:12:15
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原创 最新版本的Anaconda环境配置、Cuda、cuDNN以及pytorch环境一键式配置流程
本教程是最新的深度学习入门环境配置教程，跟着本教程可以帮你解决入门深度学习之前的环境配置问题。同时，本教程拒绝琐碎，大部分以图例形式进行教程。
2023-08-12 12:05:05
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原创 基于PP-YOLOE-SOD实现遥感场景下的小目标检测
目标边界框的宽高与图像的宽高比例小于一定值目标边界框面积与图像面积的比值开方小于一定值分辨率小于32*32像素的目标。如MS-COCO数据集像素值范围在［10，50］之间的目标。如DOTA/WIDER FACE数据集paddle从数据集整体层面提出了如下定义：目标边界框的宽高与图像的宽高比例的中位数小于0.04时，判定该数据集为小目标数据集。目前，小目标检测主要有以下几个难点：覆盖面积小，有效特征少小目标下采样后丢失问题，边界框难以回归，模型难以收敛。
2023-03-16 19:43:16
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原创 从零开始学OpenCV——图像灰度变换详解（线性与非线性变换）
在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求增强某一灰度范围的对比度，或对不同范围的灰度值进行不同的处理，即分段线性拉伸。分段线性拉伸是仅将某一范围的灰度值进行拉伸，而其余范围的灰度值实际上被压缩了。阈值变换可以将灰度图像转换成黑白二值图像，用户指定一阈值T，灰度低于T置0，高于T置255。伽玛变换又称为 指数变换 或 幂次变换，是另一种常用的灰度非线性变换。输出图象每个象素点的灰度值仅由输入图像相同位置象素点的灰度值决定。时，该灰度变换是线性的，此时通过线性方式改变原图像。
2023-03-15 21:10:41
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原创 Python机器学习数据建模与分析——Numpy和Pandas综合应用案例：空气质量监测数据的预处理和基本分析
Python作为一款面向对象、跨平台并且开源的计算机语言，是机器学习实践的首选工具。入门Python机器学习应从了解并掌握Python的Numpy、Pandas、Matplotlib包开始。学习Python和完成机器学习实践的有效途径是：以特定的机器学习应用场景和数据作为出发点，沿着由浅入深的数据分析脉络，以逐个解决数据分析实际问题为目标，逐步展开对Python的学习和机器学习的实践。📢本文由 心无旁骛~ 原创，首发于 优快云博客🙉。
2023-01-21 19:31:44
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原创 火山引擎 DeepSeek-R1：解决 满血版DeepSeek 卡顿的新思路
技术Tips：新注册可获取基础测试包，团队协作还能叠加资源配额。团队协作时可共享资源池，多人开发时能自动分配计算配额（需企业认证），对中小型工作室比较友好。目前官网有开发者体验计划，通过技术社区认证可获取测试资源。最近测试了火山引擎的DeepSeek-R1增强型服务，实测API调用延迟稳定在20ms区间（附测试截图），对比常规服务有明显提升。使用建议：先试用基础资源包验证项目适配性，团队开发建议申请协作配额。#AIGC基础设施 #API优化方案 #开发者日志。#技术测评 #云计算优化 #AIGC工具链。
2025-02-21 15:16:46
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原创 深度学习实战基础案例——卷积神经网络（CNN）基于DenseNet的眼疾检测|第4例
通过本次案例，我们可以对深度学习设计程序的流程有一个简单清楚的认知，以便我们将来构建其它深度学习系统可以更加得心应手。
2025-02-12 16:34:09
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原创 【Vue中BUG解决】npm error path git
报错内容如下：从错误信息可知，这是一个ENOENT（No Entry，即找不到文件或目录）错误，并且与git相关。具体来说，npm在尝试调用git时，无法找到git。
2025-02-11 11:41:50
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原创 【PyQt5】数据库连接失败: Driver not loaded Driver not loaded
【PyQt5】数据库连接失败: Driver not loaded Driver not loaded
2025-01-27 20:45:47
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原创 毕业设计——微博情感分析系统PyQt版本
信息技术的飞速进步促使互联网成为现代生活的重要组成部分，伴随而来的是信息量的激增。最新发布的《中国互联网发展状况统计报告》揭示，截至2023年底，我国网民数量已经突破10.92亿，同比增加2480万，显示出77.5%的互联网普及率。这一数据不仅反映了数字化生活方式的深入人心，也标志着我国在全球信息化进程中的重要地位和持续增长的网络活跃度，说明网络技术在当代社会扮演了不可或缺的角色。据国务院发布的《新一代人工智能发展规划》所示，人工智能技术的飞速进步预示着对人类社会生活和全球格局的深远影响。
2024-12-29 22:36:24
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原创 基于虚拟硬件平台 AVH（Arm Virtual Hardware）的智能垃圾识别案例
在嵌入式软件开发的世界里，传统的开发流程往往受到物理硬件的限制，这导致了产品开发周期长、成本高以及团队协作困难等问题。然而，随着技术的不断进步，这些问题正在逐渐得到解决。Arm虚拟硬件平台（AVH）的推出，为嵌入式软件开发者带来了全新的开发体验，开启了嵌入式软件开发的新篇章。Arm虚拟硬件平台（AVH）是ARM公司推出的一款基于云的解决方案，它允许嵌入式软件开发者在无需物理硬件的情况下进行软件开发。AVH通过模拟实际的硬件环境，为开发者提供了一个高度可配置、可扩展的虚拟开发平台。
2024-07-31 17:05:54
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原创 夏日智启：我的Datawhale AI夏令营探索之旅
Datawhale 成立于2018年，是国内AI领域最大的开源学习组织，汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。Datawhale 以「for the learner，和学习者一起成长」为使命，鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。下面是Datawhale的相关信息，感兴趣的可以关注了解下：公众号：DatawhaleGitHub 名称：Datawhale · GitHub累计有10w star，全球排名前100的组织。
2024-07-10 23:06:38
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原创 基于Django和Vue的商城管理系统
本系统在后台使用 Python语言实现跨平台的处理，以B/S的结构方式以及Django框架进行开发，数据库使用MySQL。（1）Python语言Python是由荷兰数学和计算机研究学会的吉多·范罗苏姆于20世纪90年代设计的一款高级语言。Python的应用场合非常广泛，在科研领域中，可以用Python训练人工智能模型，也可以对实验数据进行数据分析。在生活中，Python提供了很多优秀的、开源的Web开发框架，例如Django、Flask、Pyramid、Tornado等。
2024-06-13 20:20:33
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原创 NLP自然语言处理课程设计—基于实体识别的智能任务系统
在人工智能与自然语言处理技术飞速发展的今天，构建一个能够理解和处理自然语言的智能任务系统成为了计算机科学领域的一项重要挑战。本课程设计旨在通过实践教学，深入掌握自然语言处理（NLP）的关键技术和应用，同时培养解决复杂工程问题的能力。本课程设计的核心目标是开发一个能够通过自然语言处理技术，帮助用户高效管理各种任务的系统。系统需要具备任务识别和分类、实体抽取、任务管理以及用户交互等核心功能。为了实现这些功能，我们采用了先进的深度学习模型，如双向长短期记忆网络（BiLSTM）结合条件随机场（CRF），以及。
2024-06-13 20:01:06
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原创 大学生毕业设计——微博情感分析系统
系统分别尝试了基于情感词典的情感分析方法、基于朴素贝叶斯的情感分析方法以及基于BERT的情感分析方法，最终系统算法采用的是基于BERT的情感分析方法，因为整体对比下来，基于BERT的情感分析最为准确以及稳定。
2024-06-11 18:11:05
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原创 详细教学wps中公式如何居中，公式编号如何右对齐
可以大致看出，公式居中的制表位位置在21左右，那我们就设置为21，然后公式编号右对齐的制表位位置在大概37-38的位置，具体位置要看我们的页边距，我感觉这个主要靠感觉，就算第一次没调整好，再按照目前调整的位置微调一下即可。这里我看网上有很多的计算公式什么的，其实很简单，这里我就不列举计算公式， 我们可以看页面上面的刻度尺。修改样式名称为公式以便我们后续选用，然后将后续段落样式改为正文文本，这样可以避免我们应用万公式样式以后，公式后面的正文内容发生变化，造成格式混乱。接着将公式和公式编号整体左对齐，然后在。
2024-06-11 17:19:35
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原创 OrangePi Kunpeng Pro深度评测：性能与体验的完美融合
近期，**香橙派(Orange Pi)** 联合**华为**再次发布力作—OrangePi Kunpeng Pro。这是两家公司合作发布OrangePi AIpro之后的又一力作。**OrangePi Kunpeng Pro**是一块基于鲲鹏面向开发者的开发板，具有鲲鹏主板的完整能力，内置 openEuler 开源操作系统、`openGauss` 开源数据库和鲲鹏开发套件` DevKit`。这意味着香橙派将成为面向通用计算的鲲鹏和面向人工智能计算的昇腾两大计算产业的参与者。通过搭载华为的“鲲鹏+昇腾”双引擎
2024-06-09 14:55:46
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原创 移动云九天人工智能平台：赋能未来，智能升级
云计算发展迅速，移动云作为业界领先的云服务商，一直致力于推动云计算技术的创新应用，赋能各领域的开发者，构建蓬勃发展的云生态。“移动云”是基于5g技术，由中国移动打造的品牌，针对云计算、大数据、人工智能等产品的服务，为客户提供专业的解决方案。基于互联网和虚拟化技术，将计算、存储、网络等资源以服务的形式提供给用户。用户可以根据需要获取和使用这些资源，而无需购买和维护硬件设备。通过云计算技术实现资源的动态分配和弹性扩展，可以根据用户的实际需求进行资源的快速调整。这有助于提高资源的利用率和效率。
2024-05-21 21:53:12
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原创 Ubuntu中使用`sudo apt-get update`等更新下载命令出现部分索引下载失败文件解决方案（亲测已经解决）
这就是源的问题，但是我安装网上的一些方法忙活了好久，还是没有解决该摆错。比如网上说在软件更新和管理里面切换阿里云的源，但是我到最后一直说连接失败什么的，总之没有很好的解决我的问题。直到朋友给我推荐了一位博主的ROS一键换源工具，才轻松地解决~最近在用ubuntu(我是18版本)安装ROS，需要执行。这时候我们选择5并回车即可成功更换镜像源。命令不会再出现报错，证明BUG成功解决~
2024-05-18 20:05:47
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原创 AI新视界：探索Baidu Comate的前沿科技
Baidu Comate（智能代码助手）是基于文心大模型，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，打造的新一代编码辅助工具。拥有代码智能、场景丰富、创造价值、广泛应用等多重产品优势，可实现“帮你想、帮你写、帮你改”的场景应用形态。提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。据百度CTO所说， 百度每日新增代码中27%由Comate生成，可见该智能代码助手的实用性。
2024-05-09 12:52:05
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原创 本地部署openvino-chaglm3-6b
想将github下的代码拉取到本地文件夹中，再打开，执行以下命令激活环境。接下来我们使用以下命令更新pip以及安装所需要的一些依赖库。
2024-03-31 19:09:51
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原创 如何在jupyter使用新建的虚拟环境以及改变jupyter启动文件路径。
对于刚刚使用jupyter的新手来说，经常不知道如何在其中使用新建的虚拟环境内核，同时，对于默认安装的jupyter，使用命令启动以后往往默认是C盘的启动路径，如下图所示，这篇教程将告诉您。
2024-03-28 00:01:58
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原创 sheel和setuptools两个包的作用
是用于在 Python 中安装两个不同的包的命令，它们在 Python 生态系统中具有不同的作用。这两者的结合使你能够创建高效的二进制分发（wheel），并利用。在许多情况下，当你在处理 Python 项目并希望分发或安装包时，安装。提供的增强功能来管理软件包元数据和安装。
2024-03-13 20:50:47
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原创 BigDL-LLM 安装指南——在iGPU集成显卡下使用BigDL-LLM大模型库加速LLM
全网最详细的BigDL-LLM在iGPU下的安装指南，还有一些踩坑经验~iGPU内存可以是动态随机存储器（DRAM）或静态随机存储器（SRAM）类型，DRAM类型的iGPU内存可以被访问和修改，而SRAM类型的iGPU内存速度更快，但容量通常较小且不可修改。iGPU内存的容量通常取决于使用的处理器型号和制造商，例如英特尔的iGPU内存容量通常在1GB到2GB之间，而AMD的iGPU内存容量则较高，通常在2GB到8GB之间。
2024-03-13 18:54:25
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原创 Intel® Extension for PyTorch*详细安装教程
最近在研究Intel的pytorch的加速拓展,但是发现官网的文档全是英文的，不太好找安装教程。所以特此分享Intel® Extension for PyTorch*的详细安装教程。
2024-03-10 21:56:35
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原创 基于yolov5-master和pyqt5的森林火灾监测软件
火灾作为威胁人类生命生产安全的隐患之一，一直是人们关注的重点。传统的火灾监测装置根据温度来检测火灾，不仅灵敏度差，而且反馈时间长，常常会出现消防员收到警报消息时，火室已经无法控制。森林火灾监测系统的设计与实现是一项基于深度学习技术的创新性研究，旨在通过自动检测和分析森林的图像数据，实时监测和预防森林火灾的发生。我们选择了PyTorch作为主要的深度学习框架，并结合了目标检测领域的主流算法YOLOv5来完成这一任务。本系统的主要目标是提高火灾检测的准确性和实时性。
2024-01-21 23:49:40
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原创 基于YOLOv5、v7、v8的竹签计数系统的设计与实现
该系统是一个综合型的应用，基于PyTorch框架的YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8，结合了Django后端和Vue3前端，为竹签生成工厂和串串香店铺提供了一套全面而强大的实时监测与分析解决方案。系统主要特色在于实时目标检测和位置追踪，支持用户通过上传图片、视频或摄像头进行推理，实时获取竹签的位置和数量。这一功能的实现基于高度精准的YOLO模型，为生产过程提供了即时可用的信息，助力企业合理安排生产计划、优化库存管理。
2024-01-21 23:22:08
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原创 pip的基本命令与使用
pip是Python的包管理器，类似于其他编程语言中的包管理器，如Ruby的gem或Node.js的npm。它可以帮助你轻松地安装、更新和卸载Python包（库或工具）。你可以把pip想象成一个应用商店，你可以从中获取你需要的Python包，然后安装到你的Python环境中。
2023-12-20 23:38:12
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原创 基于YOLOv8的结核病预测系统设计与实现
本系统的目的是通过痰液图像来检测出结核杆菌的携带者，及时采取治疗措施，在病情早期对其进行相关治疗减少结核病的传播。程序使用的样本是经过染色处理可以使得结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像，通过检测医学图像中的结核杆菌诊断检测该样本的所属者是否患有结核病；为了减少医生的工作量，我们通过构建准确的目标检测模型辅助医生进行检测工作，只需将显微镜拍摄的医学图像交给计算机，让计算机自动预测图像中是否含有结合杆菌，并将预测结果呈现给医生，为医生诊断病情提供决策依据，缩短诊断病情的时间，提高病情诊断准确率。
2023-12-20 18:25:14
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原创 基于YOLOv5的吸烟检测系统设计与实现
吸烟检测作为保障公共健康和环境安全的重要任务之一，一直备受关注。传统的吸烟检测方法往往依赖人工判断，存在准确性低和实时性差的问题。为了解决这些问题，本项目基于深度学习技术进行了吸烟检测系统的设计与实现，选择了PyTorch作为主要的深度学习框架，并结合了目标检测领域的主流算法YOLOv5来完成吸烟目标的自动识别和定位。通过深入的模型研究和技术实现，我们能够在图像中准确地检测吸烟行为，实现对吸烟活动的实时监测。
2023-12-20 15:59:37
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转载 YOLOV5 | AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘ 问题解决 亲测有效
报错：AttributeError: ‘Upsample’ object has no attribute ‘recompute_scale_factor’
2023-12-07 21:16:04
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原创 基于英特尔平台及OpenVINO2023工具套件优化文生图任务
当今，文生图技术在很多领域都得到了广泛的应用。这种技术可以将文本直接转换为逼真的图像，具有很高的实用性和应用前景。然而，由于文生成图任务通常需要大量的计算资源和时间，如何在英特尔平台上高效地完成这些计算是一个重要的挑战。为了解决这个问题，我们主要使用最优的调度器等方法来优化文生成图任务的计算过程。调度器是一种优化工具，它可以将任务分配到不同的计算节点上，并根据实际情况调整计算节点的负载和使用率，以提高整体的计算效率和性能。
2023-12-03 22:17:20
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原创 基于yolov8的车牌检测训练全流程
YOLOv8 是Ultralytics的YOLO的最新版本。作为一种前沿、最先进(SOTA)的模型，YOLOv8在之前版本的成功基础上引入了新功能和改进，以提高性能、灵活性和效率。YOLOv8支持全范围的视觉AI任务，包括检测, 分割, 姿态估计, 跟踪, 和分类。这种多功能性使用户能够利用YOLOv8的功能应对多种应用和领域的需求。
2023-11-20 21:09:25
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原创 yolo系列模型训练数据集全流程制作方法（附数据增强代码）
yolo系列的模型在目标检测领域里面受众非常广，也十分流行，但是在使用yolo进行目标检测训练的时候，往往要将VOC格式的数据集转化为yolo专属的数据集，而yolo的训练数据集制作方法呢，最常见的也是有两种，下面我们只讲述一种最常用的方法，也是我最常使用的。
2023-11-20 20:07:01
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原创 【yolov5报错解决】ModuleNotFoundError: No module named‘ultralytics.yolo‘
后来，我发现yolov5的requirements.txt文件里面的ultralyticsy要求版本是>=8.0.100，后来我尝试直接指定版本为8.0.100后成功解决问题。上面显示我没有ultralytics.yolo这个模块，但是我已经安装了ultralytics，同时，我也尝试了网上的方法。，但是仍然得不到解决，我也尝试了各种网上的方法，比如重新卸载安装等等，但是依旧没有解决。
2023-11-15 14:38:08
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原创 OpenCV常用功能——灰度处理和图像二值化处理
上述代码逐个像素点计算灰度值，然后用灰度值代替RGB三个通道的值，得到灰度图像并显示出来。值得注意的是，这种方法虽然简单易懂，但计算每个像素点的灰度值，效率较低，不适用于处理较大的图像。其原理是将灰度图像的像素值按一定的阈值进行分割，大于等于阈值的像素值设为一个值（通常是255），小于阈值的像素值设为另一个值（通常是0）。，通常使用的方法是将彩色图像的RGB三个通道的值加权平均，得到一个灰度值，再用这个灰度值代替RGB三个通道的值，从而得到灰度图像。是指将整个图像的像素值都按照同一个阈值进行分割，而。
2023-10-24 22:44:18
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该包包含Mysql安装包以及详细文档教程，还有Navicat8的安装包以及详细文档安装教程
2023-01-09
python爬虫课设，爬取51job网站岗位基本信息，大学开展python数据获取与预处理的小伙伴们，可以直接拿来用
2023-01-09
红蜘蛛教室控屏软件，上课进行学习机演示可用
2022-12-28
B站韩顺平学习资料总结，韩老师所有的课堂笔记与代码 看
2022-07-08
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