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进程与线程

项目遇到一个问题，就是需要根据原始向量和目标向量求他们两个之间的旋转矩阵，网上结果很少，也有很多错误，因此谢了一个。原理参考的是知乎大佬的对和知乎。

Python 训练模型文章目录Python 训练模型前言一、DistributedDataParallel（DDP）二、使用步骤1. 简单命令例子## 2.读入数据总结前言最近在搞DistributedDataParallel（DDP）模型训练，踩了不少坑，总结一下，以后遇到问题，可以看一下。一、DistributedDataParallel（DDP）DistributedDataParallel（DDP）支持多机多卡分布式训练。说效率更高，所以想用一下。重要参考二、使用步骤1. 简单

占位符%占位符%d使用： 使用百分号%隔开，后面多个用小括号。print ('%d 等于 %d * %d' %(num,i,j))'%d'相当于占位的格式%6d 整数输出，宽度是6位，不足左边补空格%06d 整数输出，宽度是6位，不足左边补数字0%-6d 整数输出，宽度是6位，不足右边补空格%.6f 输出小数，即保留小数点后6位format拼接方法 利用{}表示占位,str.format()'abc{}'.format('567')格式限定符..

python logging使用文章目录python logging使用Logging一、Logging创建二、使用步骤2.主函数使用总结Logging看别人的代码一直都有使用logging，输出展示挺方便的，因此学习一下，记录一下，具体的原理就看别人写的吧。一、Logging创建示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤# 在某个文件下创建函数import loggingdef create_logger(log_file=No

Docker 保存与发布（commit, save, load）提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Docker 保存与发布（commit, save, load）前言一、docker commit （生成）二、docker save（保存）二、docker load（加载）总结前言本人想利用mmdetection3d中的代码框架做二次开发，由于配置环境过于复杂，本人直接用的mmdetection3d提供的dockerfile生成镜像作为开发环境。中间可以

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录提示：python读取文件挺方便的，这篇就介绍一下如何使用os.path搞定路径的问题# importimport osimport os.path as ospimport glob# 更加深入data_root = 'a/b/c'data_path = osp.join(a, 'd', 'e') # a/b/c/d/e# 读取文件夹下所有文件 并生成list# 例如 data_path 下面时一堆 p