血狼傲骨

Win11和Ubuntu 20.04双系统配置+Ubuntu详细软件配置一遍过前言一、双系统配置二、Google浏览器配置三、百度网盘配置四、Nvidia驱动安装前言这是篇很长很长的博文，但如果你需要双系统配置或配置Ubuntu的一些基本配置，看这篇文章就够了，我主要是需要配置paddle的gpu环境，3050显卡。Win11之前已经安装好了，需要把这些内容挪到Ubuntu系统下，以此文记录一下，以便下次快速还原一个环境。同时，如果此文对你有帮助的话，欢迎三连！参考的一些博客都放到文章末尾了。一、双系

3050显卡驱动安装+配置pytorch的cuda环境前言一、下载3050驱动二、下载CUDA二、cuDNN下载三、cuDNN配置四、pytorch环境配置①、创建虚拟环境前言因为有一块3050的显卡，更新驱动的时候把之前配好的cuda10.0覆盖了，因此需要重新配置一下环境。记录一下过程，方便后面自己尽快恢复环境。一、下载3050驱动N卡的驱动下载过程都是一样的，先进入官网驱动程序下载选择对应的配置，有的是笔记本的，注意区分一下。配置好了就下载，下载好驱动程序后打开运行，简易安装即可。安装完出

Android Studio调用python读取图片一、主要任务二、环境配置1、创建一个android studio项目2、配置项目gradle3、配置app下的gradle三、demo测试1、创建python文件2、调用python文件一、主要任务主要需要实现通过Android Studio调用服务器中开的paddlehub接口，paddlehub配置的话参考此码云仓库。也就是需要读取图片，并进行传输到服务器，服务器处理完后返回结果即可。当然这只是一种方法，可以用PaddleMobile，也可以an

qt5调用python一、环境准备二、测试一、环境准备进行调用前需要安装好QT以及Python。Win10 64位系统python3.6 64位Qt5.14.1①、创建一个QT项目新建一个即可②、配置.pro文件右键->添加库外部库选择python38.lib文件路径我使用的是Anaconda里面的Python，路径如下:D:\Users\Administrator\Anaconda3\libs\python38.lib如下图取消多余的选项点击完成后会生

EdgeBoard学习记录一、操作指南二、摄像头三、连网四、系统更新一、操作指南https://blog.youkuaiyun.com/PaddlePaddle/article/details/115733660连接edgeboard，打开Windows PowerShell，然后输入指令:ssh root@192.168.1.254后面为edgeboard的ip地址，后面联网会修改。官方文档二、摄像头usb摄像头教学lsmode指令用来查看驱动加载情况出现:代表驱动已经加载。cd work

Detectron2环境配置一、安装好vs2017二、安装好cuda10.1三、安装好cuDNN四、Anaconda环境配置五、安装pytorch等必要的包六、安装与配置Detectron2八、感悟一、安装好vs2017可以直接去官网下载，下面给出安装包的网盘地址:链接：https://pan.baidu.com/s/1EYmnVPB6tfQJRduTcdNB6A提取码：on21只需要下载C++的桌面开发即可，修改下安装位置。其他步骤正常安装即可，不清楚可以去网上搜一些安装教程。二、安装好c

mmdetection环境配置一、安装好vs2017二、安装好cuda10.1三、安装好cuDNN四、Anaconda环境配置五、安装pytorch六、安装mmdetection2.0七、测试八、感悟一、安装好vs2017可以直接去官网下载，下面给出安装包的网盘地址:链接：https://pan.baidu.com/s/1EYmnVPB6tfQJRduTcdNB6A提取码：on21只需要下载C++的桌面开发即可，修改下安装位置。其他步骤正常安装即可，不清楚可以去网上搜一些安装教程。二、安装好

RPN层一、整体简介二、注意事项三、感悟一、整体简介二、注意事项三、感悟

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Resnet一、残差网络t介绍前言1、思想2、作用3、结构图二、Resnet网络结构1、基本模块1.1、Identity Block1.2、Convolution Block1.3、注意点1.4、1×1卷积介绍三、Resnet代码解读1、代码1.1、整体架构1.2、convolution block代码1.3、identity block代码2、解读一、残差网络t介绍前言ResNet(Residual Neural Network)是由何凯明等四位华人提出，下面是Resnet的论文地址。paper链

实例分割数据增强一、增强原因1、防止过拟合1.1、过拟合的定义1.2、过拟合出现的原因1.3、解决方法2、增强结果模型的鲁棒性和泛化能力。2.1、鲁棒性2.2、泛化性3、提高识别精度二、常用数据增强方法1、平移2、缩放3、旋转4、随机裁切5、颜色抖动6、随机遮挡7、噪声扰动:三、实例分割数据增强实现1、旋转1.1先观察一下json文件1.2、导入必要的库1.3、导入图片1.4、读取json文件1.5、对图片进行旋转1.6、对图片进行裁剪1.7、对标签进行旋转1.7、保存图片1.8、完整代码2、平移3、缩放4

数据采集一、图像采集1、方案设计2、采集过程3、图像命名二、数据清理三、数据标注1、目标检测2、实例分割准备工作开始标注一、图像采集1、方案设计为了让采集的数据更加均衡，更符合实际需求，得先写好采集方案。根据不同需求进行合理安排，比如说如果实际问题遮挡比较严重，就得采集一些遮挡的数据集；如果是要解决小目标实例分割，就得采集包含小目标的图片。里面各个种类图片数量尽量接近，不能出现一种物体采集的很多很多，而某一种只有几张图片。合理的方案才能采集好的数据集。2、采集过程采集可以用好一点的摄像头，也可以直

MaskRcnn环境配置一、创建好虚拟环境二、 安装必要的包三、下载好MaskRcn代码和数据集四、训练balloon小型数据集测试一下五、总结一、创建好虚拟环境一些常见命令可参考我这篇博客https://blog.youkuaiyun.com/sjjsbsbbs/article/details/119853477?spm=1001.2014.3001.5501二、 安装必要的包版本不是固定的，但一定得恰到好处，否则会出莫名奇妙的错误。我使用的python版本为3.61、安装Keraspip ins

Anaconda帮助笔记安装包常见指令1、创建虚拟环境2、进入到指定虚拟环境3、查看有哪些虚拟环境4、查看某虚拟环境安装了什么包5、删除虚拟环境6、查看conda的版本7、更新conda版本8、复制一个环境9、检测环境中的python版本10、用conda安装包11、用pip安装包总结安装包1、可以直接去官网下载https://www.anaconda.com/products/individual/download-success2、我这放上网盘地址链接：https://pan.baidu.c