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RSS订阅原创 pip install basicsr出错
解决：1、pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple。问题：pip install basicsr后出现。
2025-06-17 23:25:14
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原创 mmcv安装教程
问题：在Linux服务器安装mmcv，直接使用pip install mmcv或者conda install mmcv会频繁报错，导致无法安装。2、根据cuda 和torch版本在如下框中选中之后，复制如下安装代码，安装即可。解决：1、查看本地虚拟环境配置，pip list。
2025-06-11 23:55:54
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原创 Snu77--DCNv2添加进YOLOV8后出现AttributeError: ‘_OpNamespace‘ object has no attribute ‘deform_conv2d‘（已解决）
摘要：本文讨论在ultralytics/nn/modules/conv.py文件中导入deform_conv2d模块时出现的错误及解决方法。原始导入语句为"from torchvision.ops import deform_conv2d"存在问题，经过修改后问题得以解决。该摘要简要说明了错误背景和解决过程，字数控制在150字以内。
2025-05-27 18:00:27
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原创 yolo训练时出现KeyError，怎么解决？（更新中）
1、描述：这种情况一般是本地ultralytics修改的模块和pip安装的ultralytics冲突了。程序没有去本地的库中寻找，而是去pip安装的ultralytics中寻找了。2、描述：运行pip install -e.出现找不到setup.py或者pyproject.toml。解决：切换目录，到你本地的ultralytics，再执行该命令。解决：运行pip install -e.
2025-05-16 15:50:13
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原创 Linux服务器ssh如何配置环境
本文介绍了在Linux系统上配置深度学习环境的步骤。首先，通过本地上传并安装Anaconda。接着，使用conda创建一个名为yolov8的Python 3.9环境。然后，根据本地CUDA版本（12.0）选择合适的PyTorch版本（11.8），并安装指定版本的PyTorch及相关库。为了提高下载速度，配置了多个国内镜像源。完成这些步骤后，即可在虚拟环境中运行深度学习程序。
2025-05-15 09:13:24
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原创 pycharm小白如何配置虚拟环境
（2）在python解释器上选择新建，选择conda之后，选择你想要的python版本，给这个虚拟环境创建一个名称。3、打开pycharm任意一个工程文件，或者新建任意工程文件。（3）新环境创建好，可以给这个虚拟环境安装你想要的安装包。（1）依次点击设置，路经，配置python解释器。（1）我怎么快速安装项目需要的安装包？1、安装anaconda软件。2、安装pycharm软件。这里以anaconda为例。
2024-06-04 19:40:43
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原创 Python使用中常见问题
② conda remove -n yolov10-39new --all（卸载该环境）① conda info --envs（查看当前conda环境内存在的虚拟环境）1、卸载conda指定环境，以yolov10-39new为例。
2024-06-03 15:22:01
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原创 北京化工大学研究生学堂在线矩阵论及其应用答案
7. n阶方阵A具有n个不同的特征值是A与对角阵相似的___,则属于它的2重特征值1的线性无关的特征向量的个数为___,则属于它的2重特征值的线性无关的特征向量个数为___是矩阵 的两个不同的特征值,对应的特征向量分别为。A 是A的属于特征值1的线性无关的特征向量。B 是A的属于特征值2的线性无关的特征向量。C 是A的属于特征值3的线性无关的特征向量。C A 与C不相似,B与C相似;D A与C不相似,B与C不相似.A A与C相似,B与 C相似;B A与C相似, 与C不相似;
2023-12-09 11:00:54
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空空如也
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