srh20的博客

原创 VisionMamba踩坑指南 ——pip install mamba-ssm卡住

原创 vscode远程连接服务器并运行项目里的.ipynb文件 && 如何在 Jupyter Notebook 中切换/使用 conda 虚拟环境？

注意：这里的 conda install nb_conda_kernels 是在 base 环境下操作的。安装好后，打开 jupyter notebook 就会显示所有的 conda 环境啦，点击随意切换。首先输入jupyter book，然后下面会出现很多行，复制里面出现的带有http:的url，有个缺点是，你新建一个环境，就要重复操作一次。然后点击添加kernel，选择“现有Jupyter服务器”，而这个方法就是一键添加所有 conda 环境，且不妙哉！推荐指数： ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️。

原创 安装scikit-image==0.16.2报错

此错误发生在尝试安装 `scikit-image==0.16.2` 时，原因是 `numpy.distutils` 已被弃用，并且与当前环境中的 `setuptools` 版本不兼容。错误信息中提到 `ModuleNotFoundError: No module named 'distutils.msvccompiler'`，这表明 `numpy.distutils` 试图使用 `distutils` 的一个不存在的模块。2. 使用 `pip` 的 `--no-deps` 选项。5. 更新 `pip`

原创 报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘art‘

总结，这个art包是adversarial-robustness-toolbox的缩写!

原创 对抗攻击算法：FGSM和PGD

FGSM 利用了梯度上升的思想，通过损失函数相对于输入图像的梯度来找到 最容易 迷惑网络的方向，并沿着这个方向对图像进行微小的扰动。FGSM 的基本想法是，沿着这个梯度的符号方向对图像进行微调，以最大化损失函数。

原创 论文精读系列

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原创 最新ubuntu22.04 下列软件包有未满足的依赖关系 解决方案

出现这个错误的原因：多半是镜像源跟你的ubuntu系统版本不匹配导致的。即Codename为jammy。

原创 您也许需要运行“apt --fix-broken install”来修正上面的错误。

E: 有未能满足的依赖关系。请尝试不指明软件包的名字来运行“apt --fix-broken install”(也可以指定一个解决办法)。您也许需要运行“apt --fix-broken install”来修正上面的错误。正在读取状态信息... 完成。正在分析软件包的依赖关系树... 完成。正在读取软件包列表... 完成。

原创 使用sudo apt update时报错：ubuntu22.04 密钥存储在过时的 trusted.gpg 密钥环中

此后再运行sudo apt update将不会报错。

原创 Ubuntu20.04安装VM tools并实现主机和虚拟机之间文件夹共享

（2）然后，再次进入 /mnt/hgfs 查看 （注意：挂载后必须要再次进入/mnt/hgfs才能查看到共享的文件夹）-o allow_other 表示普通用户也能访问共享目录。/mnt/hgfs/ 是挂载点，我们也可以修改为其它挂载点。注意：如果虚拟机重启，需要。然后，目录共享成功。

原创 3D点云 基础知识

D。

原创 Aliasing （锯齿效应）

图像边缘锯齿及摩尔纹产生的原因_图像锯齿状产生原因-优快云博客

原创 蒙皮（Skinning）

关于骨骼（Skeleton）、绑定（Rigging）、蒙皮（Skinning）、刷权重（Weight Painting）那些事儿（9月3日 更新）_骨骼蒙皮是啥-优快云博客

原创 新视角合成 (Novel View Synthesis，NVS)

新视角合成 (Novel View Synthesis)-优快云博客

原创 Gaussian densification

Gaussian densification是一种通过添加新的高斯分布来增加3D场景表示密度的方法。Gaussian densification是一种在机器学习和计算机视觉领域中使用的技术，特别是在3D点云处理和场景重建方面。优化：调整新添加的高斯分布的参数（如位置、尺度、方向等），以更好地拟合场景。添加新的高斯分布：在识别出的空白区域添加新的3D高斯分布。识别空白区域：分析现有的点分布，找出需要添加新点的区域。初始场景表示：从稀疏的3D点云或初始重建开始。迭代：重复这个过程，直到达到所需的密度或质量。

原创 Anaconda3安装教程以及切换路径

最新Anaconda3的安装配置及使用教程（详细过程） - 小小小光子 - 博客园 (cnblogs.com)

原创 Pytorch预训练模型下载慢解决方式

（2）然后将刚刚下载的模型预训练权重上传至服务器对应位置，并且使用cp命令将刚刚的预训练权重复制到下图箭头所指地方。（1）先从下面箭头所指的链接将预训练模型权重下载到本地。

原创 报错：RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before

【代码】报错：RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before。

原创 在虚拟环境中python -m pip install --upgrade pip 报错

输入这个之后开始报错：报的错：解决方法：输入下列指令

原创 远程登录服务器（ubuntu20.04）在自己账号下的虚拟环境（python3.6）安装Jupyter并连接pycharm使用

我的应该是镜像源有问题，我当前设定的镜像源已经不支持该包了，所以需要重新设定，删除已经设定好滴默认镜像源，执行下面的命令后就恢复了原来的源。在命令行输入jupyter notebook password，然后自己输入想要设置成的密码，然后再输入一次验证。（2）为了使用服务器上的jupyter server，我们需要首先使ssh和服务器建立桥梁。当服务器的SSH服务监听的端口不是默认的22时，而是特定的端口号如101，可以通过指定端口号来建立SSH隧道。生成密文后，有两种设置方式，访问jupyter。

原创 ubuntu20.04执行sudo apt-get update失败的解决方法

先在这里复制，然后在服务器上按i，将光标移动到这个文件最上面的一行空格，点击鼠标右键（或者 ctrl+shift+v）即可粘贴。然后按esc，再按:，并输入wq，即可保存退出。尽管还是有失败的，但是tree 和ifconfig都安装成功了。（1）编辑/etc/apt/sources.list文件。（3）执行：sudo apt-get update。

原创 mobaxterm访问服务器tensorboard方法

其中，logdir参数指定了events.out.tfevents文件所在的路径，port参数指定了端口号，默认是6006端口(最好不要用6006端口号，会出问题）（2）MobaXterm新开一个窗口，输入 ssh -p 101 -L 6007:localhost:6007 zzz@192.168.1.111 命令。’ --port 6007命令。其中，-p参数表明服务器端口号是101（默认是22），这句命令的意思是将服务器的6007端口转发到本地的6007端口。

原创 CV数据集网站

这次开源的ML-Images包含了1800万图像和1.1万多种常见物体类别，在业内已公开的多标签图像数据集中，规模最大，可满足一般科研机构及中小企业的需求。数据集地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/delf。3.UCI机器学习数据库（559）：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php。数据集下载：https://research.google.com/youtube-bb/

原创 tmux：使用MobaXterm远程登录服务器，SSH断开/电脑关闭时服务器程序仍在运行

创建一个新的会话，session_name是自己命名的会话名称。会话里程序运行后，回到原来的界面。若程序运行结束，要删除会话。查看会话里的历史信息记录。打开已经创建好的会话。

原创 opencv-python安装不上（附离线安装包网址和安装方法）

最好的方法就是从网上下载符合自己的操作系统和python版本的opencv-python包，然后上传至服务器，再使用如下代码进行安装。

原创 Ubuntu 下conda创建环境失败报错相关问题

如果以后还遇到HTTPError（跟网络连接有关的）问题，我想改成离线模式这个解法应该是万能的：）再重新试一次，终于成功了！

原创 在服务器（Ubuntu20.04）安装用户级别的cuda11.8（以及仿照前面教程安装cuda11.3后安装cudnn和pytorch1.9.0）

首先在下载我们需要的cuda版本，这里我下载的是（我的最高支持cuda12.0）

原创 在Ubuntu20.04（原为cuda12.0， gcc9.几版本和g++9.几版本）下先安装cuda9.0后再配置gcc-5环境

因为自己对Linux相关操作不是很熟悉，所以因为之前的代码报错之后决定要安cuda9.0，于是先安装了cuda9.0。里面用到的一些链接，链接文件夹时直接去copy它的路径，就不那么容易错了。今天运行程序之后发现gcc环境不太匹配cuda9.0，于是决定要切换为gcc5.0。

原创 Pycharm专业版远程连接服务器并运行深度学习项目

Pycharm远程连接服务器并运行代码（详细！）_pycharm连接服务器-优快云博客

原创 Pycharm专业版下载安装教程

最新PyCharm专业版2022.2下载与安装教程 - 简书

原创 关于在本校连不上另一个学校的VPN的问题

直到后面换了手机的热点给电脑连网，我才顺利连上了，究其原因，应该是本校设置了访问VPN的权限，导致一直连不上外校的VPN。破案了家人们，我连着本校的校园网，然后一直连不上另一个学校的VPN。（2）去找学校网络办的工作人员帮自己设置一下。

原创 在虚拟环境中配置0.4.1版本的pytorch

家人们，使用下面方法安装pytorch的时候一定要记得关掉外网！我下午浪费了几个小时安不上，就是因为没有关掉外网！

原创 虚拟机上的unbuntu相关问题

首先先卸载原来安装的vmtools。

原创 YOLOv5实战报错yolov5 UnicodeDecodeError:UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0xae in positi

憨憨自己把data的yaml拿给model用，好傻呀！一定不要像我一样把文件都改错了！只需要将train.py里面的。改data的default！

原创 YOLOv5实战报错：RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64

运行文件报错时，直接在报错的文件那里，按住Ctrl的同时再按鼠标左键，就会到达这个文件，然后按Ctrl+F就可以搜索并到达目标位置。

原创 YOLO v5项目实战 P5 解决运行detect文件时设置了--view-img但是显示不出来的问题

（1）在下面的Terminal中输入下列命令：（2）点击进入右上方的detect的Edit Configurations然后在这个参数这里输入 --view img点击apply-->OK最后运行此文件即可。图片显示不出来。（前提：自己安装的Pycharm是社区版本的）（1）创建虚拟环境：在下面的Terminal中进行如下操作（2）安装 Python Scientific工具包Notice：如果是自己这个项目本来就在自己创建的虚拟环境下，就不用进行第一步的创建虚拟环境的操作了。只需在终端直接输入以下命

原创 YOLOv5实战 解决：RuntimeError: shape ‘[1, 3, 32, 32]‘ is invalid for input of size 4096

因为我下载的图片是4通道的：通过下面打印出来的结果可知是RGBA四通道的。

原创 在Pycharm中新建项目（配置自己建的虚拟环境）步骤

3、如果要把打开终端时变成和打开anaconda prompt一样，就要把anaconda prompt的实际位置复制过来换掉Termial里显示的shell的地址。2、因为我们已经在Anaconda中创建了虚拟环境，因此点击Use existing environment , 选择已安装的Anaconda中的虚拟环境即可，点击右下角的OK即可。1、新建一个项目，可以自己在E盘code区新建一个文件夹用来存放python的projcets，然后选取这个地址作为location；

原创 电脑不小心点了网络重置之后连不上任何网包括热点的解决方法

先用别人的电脑下一个ccleaner到U盘上，然后插到自己电脑上安装，然后安装下面这个博客一波操作，最后重启即可。

原创 华东交通大学2022年ACM“双基“程序设计竞赛

啦啦啦