铁手飞鹰-优快云博客

原创 Docker Engine多平台镜像构建(交叉编译ARM64、x64、riscv64...)

目的是：在X64电脑上运行ARM64架构的docker镜像，这样可以在镜像上开发代码，最后打包镜像分发。这么做好处是：可以直接在ARM64端安装docker并下载镜像，运行镜像即可实现项目部署。在Dockerfile中，使用的时候，无法访问apt源在容器内部，使用的时候，无法访问apt源。

2024-12-09 22:41:58 1121

原创 [linux驱动开发--API框架]--platform、gpio、pinctrl

/ 这个结构体样式并不固定，按需增减成员，可以参考内核的其他驱动代码/* 设备号*//* cdev*//* 类*//* 设备*/int major;/* 主设备号*//* LED设备节点*/int led0;/* LED灯GPIO标号*/}leddev;/*这个结构体最少也要有这些成员，可以参考内核的驱动代码*/

2024-11-07 19:37:18 266

原创 [linux驱动开发--读设备树] 基于qemu9.1+linux内核6.11.0

【代码】[linux驱动开发--读设备树] 基于qemu9.1+linux内核6.11.0。

2024-11-02 17:22:59 456 1

原创 [linux驱动开发--零碎知识]基于linux内核6.11.0

的结构体，此结构体就是 Linux 内核驱动操作函数集合。如果调试代码的时候控制台没有打印出预期的信息，也许是。在 Linux 内核文件。等C函数对应驱动层的。内核初始化完成后释放。

2024-10-31 21:21:01 565

原创 [linux驱动开发--环境搭建] qemu-9.1+linux-kernel-6.11

把前面用到的kernel和.dtb文件复制到img文件夹中，此时qemu_9.1的文件结构如下。模拟在Freescale sabrelite开发板上运行，不需要uboot也可以，img文件内文件有如下所示。

2024-10-26 23:07:07 545

原创 YOLO训练中断如何继续训练？

电脑不小心关机了、不小心关闭了pycharm、断电了…各中原因导致训练中断，如何恢复？

2024-10-26 12:13:32 844 1

要解决这个问题，我快速联想到了K-Fold Cross Validation(后续简称cv)，因为cv给我的直观记忆感受就是能让大部分的数据进入到训练当中。关于cv，我们常见的概念图如下，图片来自。换句话说，在执行K-Fold Cross Validation的时候，应该把所有的数据都用于K-Fold Cross Validation，不需要单独保留一份test集。，因为性能在之前的cv已经评估过了，为了最大化利用数据集，全部数据都用来训练。1.cv是用来评估一个模型在一份数据集上性能的工具，它。

2024-10-24 19:27:22 615

原创深度学习训练速度上不去(硬件篇)

【代码】深度学习训练速度上不去(硬件篇)

2024-10-12 11:38:50 689

原创 ubuntu用户管理

【代码】ubuntu用户管理。

2024-10-11 16:53:14 167

原创 Ultralytics_yolov10目标检测，预处理函数入口

Ultralytics_yolov10目标检测，预处理函数入口。随着Ultralytics的更新，yolov5-v11可以统一使用Ultralytics包体，这篇博客更新一下。

2024-10-07 20:34:54 930

原创 word快速编写公式

这里Kimi给出的公式如下。

2024-09-08 18:56:36 975

原创 C++多线程编程遇到的问题记录

【代码】记录C++并发编程遇到的问题记录（遇到新问题就会更新）

2024-08-13 17:22:57 267

原创热成像仪参数计算

指的是在红外探测器芯片焦平面阵列上，每个像元的实际物理尺寸，也就是我们常说的30μm、25μm 、17μm、12μm、10μm 、8μm之类的。或者像元中心距，即相邻像元中心之间的物理距离。空间分辨率 = 瞬时视场角 = IFOV。

2024-07-12 17:23:24 1422

原创 ubuntu添加软件快捷方式

ubuntu快捷方式添加

2024-07-12 15:28:20 434

原创 docker代理问题汇总

docker代理问题

2024-06-20 11:14:33 389

原创 YOLOV5预处理和后处理，源码详细分析

关于模型输出的说明(1, 25200, 85)：👇⭐25200：每个batch的检测框数量⭐85：每个检测框包含信息[x, y, w, h, 置信度, coco_class0_score, coco_class1_score, …, …, coco_class79_score]conf_thres = 0.001 # 置信度筛选阈值max_wh = 7680 # 最大允许的检测框高宽iou_thres = 0.65 # NMS交并比。

2024-06-14 19:05:55 4070 5

原创 openvino2024.1.0识别不到集成显卡的坑

openvino2024.1.0识别不到集成显卡的坑。

2024-04-27 16:46:42 1065 7

原创 yolo模型转换torch转onnx再转openvino

yolo模型转换，torch转onnx转openvino

2024-04-21 16:24:15 461

原创 onnx模型转openvinoIR模型+推理（学习笔记）

onnx模型转openvinoIR模型+推理（学习笔记）

2024-04-21 15:50:03 1562 7

原创边缘检测与霍夫变换检测圆教程（学习笔记）

边缘检测是计算机视觉中的一项基础技术，用于识别图像中物体的边界。霍夫变换是一种特征提取技术，能够从复杂背景中识别几何形状，如直线、圆形等。本教程将介绍边缘检测的基本概念和霍夫变换检测圆的数学原理，并提供Python代码示例，帮助新手理解和实践这两种技术。

2024-04-09 22:53:02 1751 2

原创飞桨使用pytorch

飞桨使用pytorch。

2024-02-24 17:34:14 756

原创高博slambook2-ch3-段错误核心已转储（已解决）

只需要在终端执行以下操作首先#看有没有装这个玩意儿ulimit -a#系统返回如下然后#设置core文件大小，以便生成core文件 ulimit -c 1024 #这个时候执行会报错的可执行文件，例如visualizeGeometry ./visualizeGeometry #再 ls看看可执行文件的当前目录有没有出现core文件，如果没有出现core文件就继续以下操作，否则就到此结束。

2024-01-18 21:56:36 732

原创用系统终端管理python虚拟环境演示（windows）

假如我当前目录是E:\study，在该目录下创建虚拟环境名字叫venv。导出requirments.txt文件，使用pip一次性安装所有依赖。如果像安装到其他路径，并且指定镜像源，按照以下操作。如下图所示，当前目录下出现文件夹名字叫venv。复制粘贴venv文件夹即可，不赘述。，以本文为例，就是安装到了。直接删除venv整个文件夹。

2024-01-13 20:45:32 605