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RSS订阅原创 【x-anylabeling + ava】x-anylabeling教程
点击文件，勾选自动保存，打开文件夹 .\choose_frames_middle_bing(qian)\falldown0001（2、3等）注意：编辑属性标签时，箭头在框里面时利用滚轮上下滑动，就是选择yes和no。注意：因为我们要通过肢体信息和互动信息来推理人的行为，所以框尽量要覆盖到整个人。由于我只需要跟踪人，所以改动了 yaml文件 ，删除了car。修改完成一张图片之后 按D键下一张图片（A键上一张图片）， 由于设置了自动保存，所以按下一张图片会自动保存。编译完成之后，点击exe。
2024-12-10 14:39:59
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原创 【书生大模型】玩转HF社区
Hugging Face Spaces 是一个允许我们轻松地托管、分享和发现基于机器学习模型的应用的平台。Spaces 使得开发者可以快速将我们的模型部署为可交互的 web 应用，且无需担心后端基础设施或部署的复杂性。由于个人GitHub CodeSpace硬盘空间有限，所以对于下7B的模型相对较大，于是下载模型文件夹的特定文件。创建一个python文件用于下载internlm2_5-1_8B模型并运行。创建好项目后，回到我们的CodeSpace，接着clone项目。申请了token之后，登录成功。
2024-11-21 10:31:06
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原创 【mmaction2】AVA数据集处理遇到的问题
将不同视频 长宽不一的视频合在一起还是不行的，因为合在一个文件夹里面，代码就认为是一个视频，就会按照 第一帧的图片去按比例缩放，这个会导致我的标签框和图片不能对应，那训练出来的效果更差了。但是moivepy是合成了之后两边还都是黑边，还是改了分辨率，按照最大的来了。有个问题，前后两帧的视频可能丝毫不搭嘎，那怎么才能让机器执行中间帧数和前后30帧相关联的运动等信息的结合学习呢？最后想的方法是把这些视频都拼接起来，那分辨率一般都一样才行，不能一整个视频 忽大忽小，横竖不一吧。不能够完全对应，万一分辨率变化了。
2024-11-19 10:39:50
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原创 【书生大模型】git基础
添（Add）命令：git add 或 git add .作用：将修改过的文件添加到本地暂存区（Staging Area）。这一步是准备阶段，你可以选择性地添加文件，决定哪些修改应该被包括在即将进行的提交中。提（Commit）命令：git commit -m ‘描述信息’作用：将暂存区中的更改提交到本地仓库。这一步是将你的更改正式记录下来，每次提交都应附带一个清晰的描述信息，说明这次提交的目的或所解决的问题。拉（Pull）命令：git pull。
2024-11-10 21:11:30
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原创 【书生大模型】python基础知识
出现 json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) 错误的原因是因为 json.loads(res) 尝试解析的字符串 res 包含了多余的非JSON格式的字符。在你提供的例子中，res 字符串包含了额外的反引号（```）和换行符（\n），这些都不是有效的JSON格式的一部分。openAI 的 GPT 大模型的发展历程。利用debug找错误。
2024-11-06 20:31:18
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原创 【书生大模型】Linux 基础知识
linux中链接分为两种 : 硬链接(hard link)与软链接(symbolic link)，硬链接的意思是一个档案可以有多个名称，而软链接的方式则是产生一个特殊的档案，该档案的内容是指向另一个档案的位置。导出虚拟环境对于特定的环境是非常有必要的，因为有些软件包的依赖关系很复杂，如果自己重新进行创建和配置的话很麻烦，如果我们将配置好的环境导出，这样下次使用还原就行了，而且也可以把配置分享给其他人。查看文件或目录的详细信息：使用ls命令，如使用 ls -l查看目录下文件的详细信息。
2024-11-05 14:27:34
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原创 UML语言和ONNX是否有异曲同工之妙？
UML（统一建模语言）和ONNX（开放神经网络交换格式）是服务于不同领域和目的的技术标准，它们在概念上有一些相似之处，但也有明显的区别。总的来说，UML 和 ONNX 在提供标准化表示和促进互操作性方面有相似之处，但它们服务于不同的领域和目的。
2024-10-22 13:38:08
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原创 【QGIS、OSM】利用python开源工具实现指定区域的交通分配
如果从osmgnms和grid2demand得到的node.csv，我们要修改path4gnms代码中的utils.py的四处设置。利用QGIS实现可视化，得到的link_performance.csv，参数有volume和VOC。改完这四处代码，就可以运行path4gnms中的tutorial.ipynb了。
2024-10-08 11:05:24
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原创 对Nor-behavior源码的阅读
源码准备https://github.com/AIFARMS/NOR-behavior-recognition源码结构文件名称文件作用extract_frame.py视频分割成帧static.py截取或者说固定帧数30/60, 统计models/TSM模型训练annotate.py预测groundtruth.py评价数据预处理extract_frame.pyextract_frame.py将本文中图片1920def crop_and_
2023-11-01 20:21:03
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原创 【随笔】多线程之信号量 Semaphore
互斥锁（Mutex）：用于保护共享资源，只允许一个线程访问资源，其他线程必须等待。读写锁（Read-Write Lock）：允许多个线程同时读取共享资源，但只允许一个线程写入共享资源。信号量（Semaphore）：用于控制对共享资源的访问数量，可以用来实现线程间的同步。条件变量（Condition Variable）：用于在线程之间进行通信和同步，一个线程可以等待某个条件满足后再继续执行。线程池（Thread Pool）：通过预先创建一组线程来处理任务，避免线程创建和销毁的开销。生产者-消费者模式
2023-09-05 17:00:11
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空空如也
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