实习论文复现之环境搭建

最新推荐文章于 2024-12-18 21:39:22 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 实习 文章标签： 环境搭建
原文链接：https://mp.youkuaiyun.com/mdeditor/98480757
本文分享了实习期间搭建开发环境的经验，包括使用VS、OpenCV、CMake和dlib库的详细教程链接，特别针对dlib库的搭建过程进行了深入探讨，解决了遇到的常见问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

未完待更

实习期间看了几篇论文，复现需要搭建相应的环境，所以码住中间用过的良心教程

VS安装
https://blog.youkuaiyun.com/qq_36556893/article/details/79430133

OpenCV配置与练习
https://blog.youkuaiyun.com/qq_41175905/article/details/80560429

CMake配置与练习
https://blog.youkuaiyun.com/liyuebit/article/details/77092723

dlib库的搭建
说到这个真的忍不住大声吐槽，网上的教程好多适用性很差，说明不清晰，造成了极大的困扰。
九九八十一难找到一篇良心好教程
https://blog.youkuaiyun.com/czp19940223/article/details/78577570
后面的处理用的这一篇，前面的搭建参考了其他篇，因为搭建过程中遇到了很多问题，找到这一篇的时候大概从更改配置信息开始做，lib文件制作也是之前完成的

【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
01-14 1万+
你是否在全网苦寻【图像去噪（ImageDenoising）】的相关资料？你的目标是否是看懂【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文，复现代码，跑出结果，并试图创新？你是否需要发表【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文毕业？你是否需要做【图像去噪（ImageDenoising）】的相关项目，开发软件，研究算法，获得专利或者软著？只要是与【图像去噪（ImageDenoising）】有关的问题，那么请继续往下看。
AI上推荐 之 MMOE(多任务yyds)
Miracle8070
04-20 5302
1. 写在前面 这篇文章开始多任务模型的学习，随着推荐技术的蓬勃发展，目前越来越多的推荐场景，往往并不是单纯的优化一个指标，比如: 视频推荐领域: 推荐排序任务不仅需要考虑到用户点击率，完播率，也需要考虑到一些满意度指标，例如，对视频是否喜欢，用户观看后对视频的评分； 文章推荐领域: 不仅希望用户点击阅读文章，还希望用户有更多的停留时长，互动、关注。 电商推荐领域: 不仅希望用户更多对商品点击浏览，还希望用户看完商品后进行付费，点击率和转化率 所以，推荐系统做到后期，往往会朝着多目标学习进行演化，承担更
小白记录第一次用Anaconda复现论文配置环境Pyrorch+cuda+cudnn
weixin_55340484的博客
07-04 1706
萌新小白，没写过长代码，完全0基础。记录第一次配置环境。最近在学习点云补全的知识，看到一篇论文，想着复现一下看看出来什么结果。（论文还没读完）在github上下载之后，照着RREADME开始配置环境，本以为很简单，让安什么就安什么，在csdn上找了好多教程，终于开始了。前提我已经下载过Anaconda3和pycharm。我本身电脑也安装过cuda11.5和cudnn。参考csdn的教程第一步打开anaconda prompt 开始配置环境首先我们需要创建一个新的环境输入以下指令 环境名字可以任取（最好是
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win+r 在cmd下输入nvidia-smi查看CUDA版本号（要小于等于）
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3.配置代码环境，需要创建虚拟环境，此时需要打开Anaconda Prompt控制台，来到刚刚git的目录下，运行该目录下的配置文件。（和cmd中不一样，路径格式为/d/code/....。需要注意的是pip命令需要在cmd（windows命令行中运行），在git bash命令行中会报错。（2）在pycharm中使用git bash终端，运行bash命令。2.在命令行内输入git命令，将代码git下来（需要连手机热点）3.下载cmake,并将其配置在环境变量中。2.下载git，并将其配置在环境变量中。
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再现AttnGAN的Pytorch实现在论文AttnGAN：带有注意生成的对抗网络的细粒度文本到图像生成中的AttnGAN再现AttnGAN的Pytorch实现在AttnGAN：带有注意生成性对抗网络的细粒度的文本到图像生成中的方法，张鹏川，黄秋元...
从移动端测试开发实习到微信后台和字节基础架构开发实习（春招总结）
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文章目录一、曾经1.1 回顾二、转变2.1 初次接触 SSM 框架2.2 尝试阅读 Spring 和 Zookeeper 的源码2.3 阅读 Raft 和 Zab 等 Paper2.4 实践分布式键值存储系统2.5 大量底层技术资料的阅读三、春招3.1 记述3.2 感受3.3 总结 一、曾经 1.1 回顾   今天是 2020年3月10日，在晚上五点多的时候我终于如愿以偿的收到了梦寐以求的腾讯 w...
MATLAB软件实习总结与应用分析
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想复现论文，如果有代码的源码，其实最难的是搭建运行环境，只要环境搭建起来，就可以跑代码，那时候需要担心的就是实验效果不行的问题先找到github开源项目地址，以这篇论文为例对于代码的复现，主要是完成环境的搭建，按照md文件运行，对于一些变量的补充，如这个代码中的gpu数量，要依据这个按照自己的理解 代码的描写来补充，使其能顺利运行。这个的运行只要是在hugface里面下载模型比较麻烦，其他就没什么了。
pycharm复现论文遇到的环境问题
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1、在安装anaconda环境后，conda activate (evironment name) or source activate (environment name) 发现在激活时，显示没有环境，但是使用命令conda info --envs后，发现环境是存在的。
conda 复现论文部署环境常用操作
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将已经安装的包名及其版本写入txt文件。conda创建、删除、查看环境。显示已经安装的包名及其版本。
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安装步骤 1.打开terminal 2.选择自己的服务器 3.在命令框输入 ①conda activate 环境名字 --》激活环境 ②which python --》得到本环境python位置 4.设置file->setting->project->python interpreter 5.从服务器添加 6.选择步骤三 中环境下的python ......
已解决 。Windows下，使用Conda的虚拟环境为你复现论文或者管理工程环境提供便捷
qq_40420039的博客
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鉴于我们在进行工程项目编写和测试时，需要使用到不同的环境，这里，我们可以使用conda的虚拟环境，以便分离出具体项目的环境。 1.查看我们当前conda里有的环境 conda info --envs 可以看到，我们目前只有一个base的基础环境。 我们可以查看一下该环境下的包列表。 conda list 可以看到，在当前base环境下运行的conda list 命令，显示出了环境下持有的python第三方库。 2. 创建虚拟环境。 conda create -n [env_..
某论文的方法复现
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原论文： 复现其中的： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int H=5,Z=3; double data[15][10000]; double a[15]; int tot[15]; void work(int sumH,int sumZ,int nowH,int nowZ,double nowLength) { cout<<"SUMH="<<sumH<<sumZ<<nowH&
飞桨论文复现课笔记（论文复现步骤）
Ema1997的博客
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目录一、读论文二、论文代码解读1. ReadMe2. 代码结构3. 核心代码三、论文复现四、评估模型五、小结 一篇论文的复现步骤如下 一、读论文 一篇论文的abstract、applications、method、quantitative evaluation部分比较重要，着重看。在这一阶段对网络的架构等做一定的了解。 二、论文代码解读 1. ReadMe 了解网络实现功能，前期环境准备，如何开始训练网络，网络所需参数等。 2. 代码结构 程序入口文件：train.py、main_train.py等类似文
搭建学习环境(十二)——vulhub 漏洞复现环境搭建
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0x00 环境说明 vulhub靶场通过Docker可以部署大量的漏洞的环境，省去了安全人员在复现漏洞时需要部署大量的底层的时间，使安全人员的更多精力都可以在研究漏洞上。 下载地址：https://github.com/vulhub/vulhub vulhub靶场这是第二次安装了，第一次安装是在几年前，在学习安全时由于一直在补基础，感觉vulhub不是很友好，就放弃使用，最近可能需要使用再来安装一次，这次记录一下过程。 0x01 安装过程 这里使用的操作系统是ubuntu 20.10，可以官网自行下载，也
深度补全算法的论文复现实现与测试
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