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1. 猫狗图片数据集下载首先我们需要做一些准备工作，即准备需要训练模型的猫狗图片数据集。这里我们猫狗数据集图片来源于kaggle中Dogs vs. Cats数据集，下载后我们提取了其中的猫的图片和狗的图片各1500张，训练集中帽钩图片各1000张，验证集中猫狗图片各500张。并新建了一个test文件夹，用于存放我们需要预测的一些猫狗图片资源。文件夹目录下： test train validation2. 迁移学习resnet50并进行模型训练这里我们使用迁移学习使用resnet50的模型..

在移动端这里就不使用python而是使用C++作为开发语言，总体流程就是我们在PC端交叉编译出相关执行程序，然后在jetson nano上直接运行，不考虑在jetson nano上编译，使用交叉编译这也更加符合嵌入式软件开发的流程(虽然jetson nano和raspberry pi都自带系统可以下载编译代码。。。。。)1. PC机上交叉编译出tflite静态库首先需要做的是在PC机上从g...

一、在PC机上实现yolov31.下载darknet工程我们在github上下载其源码工程git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git2.修改Makefile并编译出darknet进入到下载好的darknet文件夹根目录下，修改Makefile中的前五行为GPU=1 ...

设置CPU风扇转速：#此处的255表示设置的风扇最大pwm值，即最快转速，一般我都设置为100,255散热快，但是也很吵sudo sh -c 'echo 255 > /sys/devices/pwm-fan/target_pwm'...