一，前言1.1，更新pip和conda下载源1.2，查看conda和pip版本二，MMDetection简介三，MMDetection安装3.1，依赖环境3.2，安装过程记录1，安装操作系统+cuda2，安装Anconda33，安装pytorch-gpu4，安装mmdetection参考资料一，前言1.1，更新pip和conda下载源在下载安装好python3+pip或anconda3的基础上，建议更新为清华/阿里镜像源（默认的pip和conda下载源速度很慢）。1，pip更新下载源为清华源的命令如下:pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站最近不知道为啥，每天晚上ubuntu系统都会自动进入休眠状态，然后远程连接就断开了，还得等第二天到机子那按一下电源键来唤醒系统。可是回想起来自己也没有修改过任何设置，之前电脑都是不会自动休眠的，这就很奇怪了。不过，个人猜测自动休眠也可能是由于系统更新了然后某些设置被更改了。断断续续尝试了几个解决方法，在此总结记录一下，分享给有需要的人。1电源设置最简单的就是进入设置，找到电源选项，将息屏设为从不就可以了。但是我就算是这样设置的，电脑每天晚上还是会自动休眠了。2命令行设置执行如下命令查看休眠模式的情况：systemctlstatussleep.t
每日3题16以下代码执行后，控制台中的输出内容为？leta={n:1};letb=a;a.x=a={n:2};console.log(a.x);console.log(b.x);17以下代码执行后，控制台中的输出内容为？leta={};letb="123";letc=123;a[b]="b";a[c]="c";console.log(a[b]);18以下代码执行后，控制台中的输出内容为？functionuser(obj){obj.name="aaa";obj=newObject();obj.name="bbb";}letperson=newObject();user(person);conso
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每日3题16以下代码执行后，控制台中的输出内容为？leta={n:1};letb=a;a.x=a={n:2};console.log(a.x);console.log(b.x);17以下代码执行后，控制台中的输出内容为？leta={};letb="123";letc=123;a[b]="b";a[c]="c";console.log(a[b]);18以下代码执行后，控制台中的输出内容为？functionuser(obj){obj.name="aaa";obj=newObject();obj.name="bbb";}letperson=newObject();user(person);conso
1CMD规范介绍CMD：CommonModuleDefinition，通用模块定义。与AMD规范类似，也是用于浏览器端，异步加载模块，一个文件就是一个模块，当模块使用时才会加载执行。其语法与AMD规范很类似。1.1定义模块定义模块使用define函数：define(factory)define函数接收的参数factory可以是一个对象、字符串或函数。如：define({'str':'HelloWorld'})define('Helloworld')当factory为函数时，这个函数就是当前这个模块的构造函数，该函数接收三个参数：define(function(require,exports,m
1CMD规范介绍CMD：CommonModuleDefinition，通用模块定义。与AMD规范类似，也是用于浏览器端，异步加载模块，一个文件就是一个模块，当模块使用时才会加载执行。其语法与AMD规范很类似。1.1定义模块定义模块使用define函数：define(factory)define函数接收的参数factory可以是一个对象、字符串或函数。如：define({'str':'HelloWorld'})define('Helloworld')当factory为函数时，这个函数就是当前这个模块的构造函数，该函数接收三个参数：define(function(require,exports,m
摘要：本文详细介绍了在Ubuntu18.04下如何配置深度学习GPU（显卡）环境，包括了显卡驱动下载安装，环境配置等。按照本教程的步骤在多台服务器上安装都取得了成功，是在多种方法的比较之下个人整理的认为最新的简洁有效的做法，其要点如下：安装显卡驱动安装Cuda10.0安装cuDNN前言 GPU作为深度学习的一个强有力工具，特别擅长处理矩阵并适用于深度学习等专业应用程序。一般地，深度学习的模型可以在笔记本电脑上运行，但训练模型有时可能需要等待几个小时，而在一个好的GPU上则只需几分钟，因此在深度学习研究上非常推荐使用好的GPU进行运算。 最近实验室新一批的服务器需要组装和配置GPU环境，在之
摘要：本文详细介绍了在Ubuntu18.04下如何配置深度学习GPU（显卡）环境，包括了显卡驱动下载安装，环境配置等。按照本教程的步骤在多台服务器上安装都取得了成功，是在多种方法的比较之下个人整理的认为最新的简洁有效的做法，其要点如下：安装显卡驱动安装Cuda10.0安装cuDNN前言 GPU作为深度学习的一个强有力工具，特别擅长处理矩阵并适用于深度学习等专业应用程序。一般地，深度学习的模型可以在笔记本电脑上运行，但训练模型有时可能需要等待几个小时，而在一个好的GPU上则只需几分钟，因此在深度学习研究上非常推荐使用好的GPU进行运算。 最近实验室新一批的服务器需要组装和配置GPU环境，在之
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站前言：本文将以UbuntuServer22.04LTS为例，说明在VMware虚拟机中的安装和配置Linux操作系统的步骤。一、VMWare安装配置1、VMware下载地址：VMwareWorkstationPro16.x（需要登录），安装和配置步骤略。二、UbuntuServer22.04LTS安装配置1、UbuntuServer22.04LTS下载地址：获取Ubuntu服务器版点击“下载UbuntuServer22.04LTS”按钮下载！2、下载完成，打开VMware，准备开始安装UbuntuServer22.04LTS左上角“文件”菜单“
