autodl镜像选pytorch后vscode
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
人脸识别(python实现)
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 OpenCV 3.2.0 运行前请先安装OpenCV Manager(必须)。 本示例基于OpenCV 3.2.0 版本在Android平台实现目标检测和目标追踪 目标检测 人脸检测 眼睛检测 微笑检测 上半身检测 下半身检测 全身检测 目标追踪 CamShift算法实现目标追踪 效果图 目标检测 目标检测 目标追踪 目标追踪 人脸识别 人脸识别(对比)请切换到master分支,基于OpenCV 2.4.11。
VScode连接autodl跑深度学习[代码]
本文详细介绍了如何使用VScode连接autodl平台运行深度学习代码的步骤。首先,配置autodl环境,包括选择PyTorch框架、Python版本和CUDA版本。其次,讲解了如何向服务器传输数据,包括通过jupter lab上传文件和在终端解压文件。最后,详细说明了在VScode上运行和修改代码的步骤,包括连接主机、输入密码、打开文件、新建终端和运行代码等操作。文章还提醒注意代码中的文件路径问题,并提供了清理autodl系统盘的参考链接。
Nacos 本地启动,单机模式
Nacos 本地启动,单机模式。Nacos 版本不同,配置文件不同。常见 Nacos 2.x。单机启动: Linux/Mac: sh startup.sh -m standalone Windows: startup.cmd -m standalone 默认是集群模式?2.x 默认 cluster?Nacos 1.x startup.sh 默认 cluster,需要 -m standalone。Windows 的 startup.cmd 默认 standalone? 实际上 Nacos 2.x 的 startup.cmd 默认 MODE="standalone"?记不清。需要严谨。Nacos startup.cmd 里面 set MODE="standalone" 默认?在 Nacos 2.2/2.3,Windows startup.cmd 默认 standalone,Linux startup.sh 默认 cluster?我查记忆:Nacos 2.0 开始,startup.cmd -m standalone 启动单机。Windows 直接双击 startup.cmd 默认 cluster?还是 standalone?看源码:startup.cmd 中 set MODE="standalone" 默认是 standalone,注释:standalone or cluster, default standalone? 在 Nacos 1.4.1 startup.cmd 默认 standalone,startup.sh 默认 cluster。2.x 也类似?可能 Windows 默认 standalone,Linux 默认 cluster。需要说清楚:推荐显式加 -m standalone。 配置文件: 主配置文件:conf/application.properties。
YOLO26算法铁路轨道结构关键部件目标检测+训练好的模型+3571张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[轨道螺栓(0), 轨道接头(1), 轨道磨损点(2)] · 训练集:3207 张 · 验证集:204 张 · 测试集:160 张 · 总计:3571 张 该数据集聚焦于铁路轨道基础设施的视觉检测需求,旨在为轨道状态智能巡检系统提供高质量标注样本。通过采集不同光照、角度和磨损程度下的轨道局部图像,数据集精准覆盖了轨道连接与损耗的核心检测区域,具有明确的工程应用导向。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 56 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8041** mAP50-95 | 0.5083 Precision | 0.7258 Recall | 0.8034 train/box_loss | 2.4250 train/cls_loss | 1.3685 val/box_loss | 2.2434 val/cls_loss | 1.3967 【训练过程分析】 56 轮训练后 mAP50 为 0.8041,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.5083,和 mAP50 差距 0.30,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7258、Recall 0.8034,召回高于精度,存在一定误检。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在...
Agent-Runtime-Security-Handoff-Readiness-Matrix-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 Node.js/JavaScript 工程工具合集。每个压缩包均包含独立源码、3项自动化测试、README、运行说明、MIT License、原创与授权声明、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告及 1080×720 真实运行效果图。零远程运行依赖,不含榜单项目源码、模型权重、品牌素材、官方截图或第三方受限内容。
Agent-Runtime-Security-Audit-Trail-Diff-Analyzer-v1.0-原创源码与文档.zip
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onnxruntime-gpu-1.5.2-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl
onnxruntime_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl whl 相当于把 Python 库提前打包好的“离线安装包”,不用联网下载依赖,直接本地安装。使用时在命令行里运行 pip install 你的文件名.whl,把“你的文件名.whl”换成对应的 whl 路径就能完成安装。
C# 保留小数-下载即用.zip
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a60b5c0c6c16 达成C#中保留数位小数的函数,简便易行,借助Math.Round函数
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SQL 数据血缘分析平台 Esther v0.10.0-preview(Windows 试用版)
Esther v0.10.0-preview(Windows 试用版) Esther · SQL 数据血缘分析平台 | The Wise Guardian of Your Data 这是 Esther 的首个公开试用版本(Windows 私有化部署预览版)。解压即可运行,无需安装 Python、数据库或其他运行库。 下载与部署 文件 说明 esther-server-win-0.10.0-preview.zip Windows 免安装试用包 1. 下载 zip 并解压到任意目录 2. 双击 start_esther.bat 启动服务 3. 浏览器打开 http://localhost:8000 修改端口:设置环境变量 ESTHER_PORT 后重启 首次打开“数据血缘”页面会自动运行演示 SQL,开箱即可看到血缘图谱 本版本核心功能 列级数据血缘分析 — 从 SQL 文本自动提取字段级数据流转关系,区分直传、转换、聚合、过滤、关联等 9 种边类型 28 种 SQL 方言 — 覆盖 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等主流数据库,以及达梦、人大金仓、神通、瀚高、GBase、OceanBase 等信创数据库;支持方言自动检测(可用方言以产品内列表为准) 存储过程深度解析 — PL/SQL、PL/pgSQL、T-SQL、MySQL 存储过程,含局部变量、游标、控制流(IF/LOOP)、触发器(NEW/OLD)与跨过程调用 可视化血缘图谱 — 卡片式交互图谱,点击列即高亮完整上下游链路,连线徽章可查看转换表达式/过滤条件,支持导出 PNG 上游溯源 / 下游影响分析 — 元数据采集后基于图数据库的持久化血缘,多跳遍历评估变更影响
关于塔防建造打小怪的小游戏
里面是一个塔防小游戏,适合无聊的时候打发时间用
Agent-Social-Scheduling-Audit-Trail-Diff-Analyzer-v1.0-原创源码与文档.zip
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广东省法规闪电发货干啥的风格
第三方轨道是否广东省法规是
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基于多种主流大模型的RAG检索增强生成简化实现系统源码+文档说明及全部资料.zip ThinkRAG 大模型检索增强生成系统,可以轻松部署在笔记本电脑上,实现本地知识库智能问答。 该系统基于 LlamaIndex 和 Streamlit 构建,针对国内用户在模型选择、文本处理等诸多领域进行了优化。 主要特性 ThinkRAG 是为专业人士、科研人员、学生等知识工作者开发的大模型应用系统,可在笔记本电脑上直接使用,且知识库数据都保存在电脑本地。 ThinkRAG 具备以下特点: LlamaIndex 框架的完整应用 开发模式支持本地文件存储,无需安装任何数据库 无需 GPU 支持,即可在笔记本电脑上运行 支持本地部署的模型和离线使用 特别地,ThinkRAG 还为国内用户做了大量定制和优化: 使用 Spacy 文本分割器,更好地处理中文字符 采用中文标题增强功能 使用中文提示词模板进行问答和细化过程 默认支持国内大模型厂商,如DeepSeek,Moonshot和Zhipu等 使用双语嵌入模型,如 BAAI的bge-large-zh-v1.5 模型支持 ThinkRAG 可使用 LlamaIndex 数据框架支持的所有模型。关于模型列表信息,请参考相关文档。 ThinkRAG致力于打造一个直接能用、有用、易用的应用系统。 因此,在各种模型、组件与技术上,我们做了精心的选择与取舍。 首先,使用大模型,ThinkRAG支持OpenAI API 以及所有兼容的 LLM API,包括国内主流大模型厂商,例如: 深度求索(DeepSeek) 月之暗面(Moonshot) 智谱(Zhipu) ……
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【电力系统智能诊断】项目介绍 MATLAB实现基于CNN-ST-MHA卷积神经网络(CNN)结合S变换时频图(ST)和多头注意力机制(MHA)进行低压电弧故障检测(含模型描述及部分示例代码)
内容概要:本文介绍了一种基于CNN-ST-MHA的低压电弧故障检测方法,通过结合S变换(ST)、卷积神经网络(CNN)和多头注意力机制(MHA),实现对复杂工况下低压电弧故障的智能识别。首先利用S变换将一维电流信号转化为二维时频图,以保留电弧故障的瞬态高频特征;随后采用CNN提取时频图中的局部纹理特征,如能量团簇、谐波条纹等;再引入MHA模块捕捉远距离时频区域间的关联性,增强模型对间歇性放电模式的建模能力;最终通过分类网络输出故障概率。文中提供了MATLAB环境下的模型构建流程与关键代码示例,涵盖信号预处理、S变换实现、网络结构设计、训练参数设置及性能评估方法,并配套生成模拟数据集用于实验验证。该方案提升了在多负载、强噪声场景下的检测准确率与鲁棒性,具备工程部署潜力。; 适合人群:电气工程、自动化、智能电网及相关领域的科研人员与工程师,具备一定信号处理与深度学习基础的技术人员;适用于从事配电系统安全监测、故障诊断算法开发的专业群体。; 使用场景及目标:①应用于低压配电系统、工业控制柜、充电桩、光伏支路等场景中的电弧故障早期预警;②解决传统保护装置因电弧电流未达阈值而无法识别的问题;③在复杂负载干扰下提高故障识别的召回率与精确率,降低误报与漏报;④为智能断路器、边缘计算终端提供可集成的深度学习模型方案。; 阅读建议:此资源以MATLAB为实现平台,强调从信号处理到模型训练的全流程实践,建议读者结合提供的代码示例与数据生成逻辑,动手复现S变换过程与网络结构,深入理解CNN与MHA在时频特征融合中的作用机制,并可通过调整网络参数、优化注意力结构进一步提升检测性能。
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