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RSS订阅原创 YOLOv8环境配置与YOLOv10环境配置 【简洁明了，手把手步骤】
YOLOv8环境配置与YOLOv10环境配置yolov8环境配置在conda中创建虚拟环境并安装python，推荐python3.10或者3.11： conda create -n yolov8 python=3.10激活刚安装好的环境yolov8：activate yolov8安装YOLO：pip install ultralyticsYOLOv10环境配置下载官方源码，https://gitcode.com/THU-MIG/yolov10/overview?utm_source=cs
2024-06-18 20:53:18
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原创 jupyter配置环境
新建虚拟环境 conda create -n yolov8 python=3.10激活环境 activate yolov8下载安装包 pip install ipykernel建立连接 python -m ipykernel install --user --name yolov8查看jupyter的环境有哪些 jupyter kernelspec list在jupyter的页面，kernel->change kernel->选择要更改的环境
2024-05-13 16:06:15
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原创 递归算法总结
函数在运行时调用自己，这个函数就叫递归函数，调用的过程叫做递归。递归函数必须要有终止条件，否则会出错；递归函数先不断调用自身，直到遇到终止条件后进行回溯，最终返回答案。递归的核心在于,我只关注我这一层要干什么,返回什么主要想清楚几点问题就行了 1.这个问题的子问题是什么。2.当前层要干什么事情。3.递归出口。
2024-01-30 16:23:38
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原创 dockerfile定制镜像
dockerfile定制镜像在requirenments.txt相同路径下新建一个Dockerfile文件新建Docker文件：touch Dockerfile用文件编辑器打开新建的Docker文件：vi Dockerfile按 i 进入编辑模式，然后根据自己的需求添加相应的指令对Dockerfile文件中的内容进行编写构建镜像: 通过docker build -t “镜像名:版本号” . 根据前路径下的dockerfile文件创建镜像 (sh ***.sh 执行sh文件)通过d
2024-01-16 10:35:37
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原创 Q-learning
Q-learning状态和动作空间离散，数量少，可选择Q-learning算法。Q学习是一种异策略，有两种不同的策略：目标策略和行为策略。目标策略是需要去学习的策略，根据经验来学习最优的策略，不需要和环境进行交互。行为策略是探索环境的策略。目标策略直接在Q表格上使用贪心策略取它下一步能得到的所有状态。行为策略可以是一个随机的策略，但是可以采用ε-贪心策略，让行为不至于是完全随机的，而是基于Q-表格逐渐改进的。在每个时间步，智能体执行一个动作后，环境会给予智能体一个奖励信号，表示这个动作的好坏。
2024-01-03 14:40:21
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原创 ubuntu下用docker创建容器
ubuntu下用docker创建容器ubuntu打开命令行 ctrl+alt+t查看本地已有的镜像docker imagessudo su镜像创建与下载 docker search + 镜像名【搜索可用的镜像源】删除镜像 docker rmi 【镜像id】1.停止依赖该镜像的容器 docker stop 【容器id】 2.删除容器 docker rm【容器id】 3. 删除镜像 docker rmi 【镜像id】dockerhub 官方镜像网站 https://hub-stage.
2023-12-07 23:42:31
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原创 gitee使用
gitee使用1. gitee上传文件1. gitee上传文件在要上传的文件夹下，使这个目录变成git可以管理的仓库 git init 或者用git clone 地址 将远程的仓库加载下来（不需要步骤2了）本地仓库与gitee远程仓库关联 git remote add origin(默认的远程仓库名字，可以重命名) 远程仓库地址将文件预先添加到git仓库 git add <文件名>添加说明 git commit -m “说明”上传到远程仓库 git push -u origin
2023-11-30 19:07:46
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原创 Jupyter Notebook相关问题解决方案汇总
Jupyter Notebook相关问题解决方案汇总1.在Jupyter Notebook使用matplotlib.pyplot显示图像，图像不显示：在代码的最开始添加语句%matplotlib inline
2020-11-14 16:04:45
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原创 语义分割的标签在原图像上显示
最近在做医学图像的语义分割，新手一枚，现实情况是小朋友我真得有很多问号【手动捂脸哭】。经过一段时间的钻（tuo）研（fa），终于有了些许眉目，也有时间在这里记录一下自己的一些想法。这篇博客主要介绍一种将最终标签在原始图像上显示的思路，在此之前在网上查找了好多，换了几种思路【新手总是要尝试些弯路，手动狗头】，希望有帮到也正在为这个问题发难的你。废话不多说了，上干货。原始图像记为pic，分割后得到的...
2020-04-10 13:03:24
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原创 TensorFlow框架下安装skimage、opencv等
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-learnpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scikit-image这是安装skimage，其安装时要使用全称，即scikit-imagepip install -i https...
2020-03-24 17:23:56
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空空如也
空空如也
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