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RSS订阅原创 yolov5-7.0通过pnnx转ncnn部署在android上使用
本文详细介绍了YOLOv5模型从训练到安卓端部署的全流程：1) 使用Anaconda创建Python3.9环境，安装CUDA11.8和cuDNN；2) 下载YOLOv5-7.0源码，训练模型并修改Detect类；3) 通过PNNX工具将PyTorch模型转换为NCNN格式；4) 集成到安卓项目，修改CMake配置和JNI代码；5) 最终在Android Studio 4.1.2中编译运行。整个过程包含环境配置、模型训练、格式转换和移动端部署等关键步骤，并提供了具体的文件修改说明和参数设置建议。
2026-01-08 20:00:05
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原创 YOLO环境配置
将得到的压缩文件进行解压，解压后得到三个文件夹bin，include，lib里的文件复制进C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8对应文件夹进行覆盖替换。ultralytics的目录在E:\anaconda3\envs\yolo\Lib\site-packages\ultralytics。按下win+r键，输入cmd，在打开的页面输入：nvidia-smi。安装Pycharm可以直接去官网下载，速度较快。安装ultralytics。
2025-12-23 10:22:05
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转载 PyAutoGUI帮助文档
import pyperclipimport pyautogui# PyAutoGUI中文输入需要用粘贴实现# Python 2版本的pyperclip提供中文复制def paste(foo): pyperclip.copy(foo) pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')foo = u'学而时习之'# 移动到文本框pyautogui.c...
2018-04-01 11:38:18
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2
易语言HGE模块2.0自由动画版
2018-07-31
空空如也
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