Pop!_Os使用手册

本文档详细介绍了Pop!_Os在安装、Wi-Fi驱动、蓝牙问题、exFAT驱动、内核更新及键盘映射等方面遇到的问题及其解决方案。包括Wi-fi驱动安装、频繁掉线的处理、蓝牙键盘灵敏度调整、蓝牙搜索不到设备的修复、exFAT驱动安装以及使用xrandr设置拓展显示屏等。

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简介: 略。。。

安装

参考
理由: 当然是因为好看。
我选择的是Windows 和 Linux 的dual boot
安装和ubuntu类似,大概步骤和准备如下:

  1. 先在win10下给磁盘分区。
  2. 官网上下载iso文件,注意区分"Intel/AMD" 或 “NVIDIA”。
  3. 下载Etcher用来把ios导入u盘。
  4. 重启电脑进入BIOS设置(我的电脑是F9),开始安装

Wi-fi

驱动问题

参考

问题描述:
之前用Ubuntu的时候也是一样,新安装好系统后进去根本就找不到Wi-fi的图标。

原因:
驱动问题,比较常见。

解决方法:
首先在控制台输入

lspci

找到自己电脑网卡型号,比如我的是 BCM43142。

接下来下载驱动一番操作需要在有网的情况下进行,所以要不然在其他电脑或系统下载好之后拷过来,这样比较麻烦,所以推荐直接插网线,或者用手机数据线共享网络。
然后找到对应驱动,以我的为例,BCM43142对应 bcmwl-kernel-source,随后命令行:

sudo apt install bcmwl-kernel-source

参考中的回答非常详细。

经常掉线问题

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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