《linux就该这么学》第一章 学习总结

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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分类专栏： linux就该这么学 文章标签： linux
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本文介绍了如何在虚拟机中部署Linux系统，从安装VM虚拟机到选择系统镜像，再到设置虚拟机配置和安装过程。强调了在Linux系统中软件安装的复杂性，特别是依赖关系的解决，介绍了yum（dnf）仓库管理的重要性。此外，还提及了Red Hat 7中使用systemd初始化进程的变化，并列举了常用systemctl命令。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第一章 部署虚拟环境安装linux

一、先安装好VM虚拟机

二、打开安装好的vm虚拟机，选择创建新的虚拟机

三、在弹出的窗口中选择稍后安装系统，接下来根据引导知道结束。

四、在新建出来的虚拟机中编辑虚拟机的配置。将声卡、打印机等等不用的硬件统统删掉

五、根据自己真实机的情况分配好内存大小，与处理器数量，cd/dvd中选择下载好的系统镜像，网卡选择仅主机模式

六、启动虚拟机。进去系统安装界面。

七、选择好语言（推荐选择英语，一举两得）。done。下一步

八、选择时区、选择键盘、选择语言、选择安装源、选择安装软件（一定要选择带GUI的服务，“server with GUI”）、选择安装位置（一定选择自动分区）、网络服务中自定义hostname主机名

九、开始安装。创建root用户密码

十、重启进入系统，同意许可，不启用kdump。

十一、创建本地用户

十二、正常使用Linux系统

 

linux系统不像windows系统，在拿到一个新系统后，连上网络，自行下载自己喜欢的软件。这种操作在linux系统中变得很复杂很繁琐。这些复杂繁琐主要体现在两个方面：一、用户需要自行准备编译环境。二、用户需要自行解决依赖关系（这个才是最繁琐的）。为了简化这些过程，提高对用户的友好性，拉低系统的使用门槛，就出现了yum（后来的dnf）仓库管理。yum好比一个仓库，你需要什么就可以从这个

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### 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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