本文分享自华为云社区《【如何使用MindStudio轻松搞定大模型全流程开发》，作者：华为云社区精选。大模型的规模和能力在迅猛发展，更大的参数、更长的序列及更多的模态是未来大模型技术的发展趋势。更大的规模的模型意味着更大规模的算力平台，算力设备的部件与任务之间的复杂关系导致调试调优的复杂度增加，需要系统的管理和收集训练过程中各维度数据，才能快速锁定模型精度及性能瓶颈，加速大模型训练。MindStudio全流程开发工具链是华为面向昇腾AI开发者提供的一站式开发环境和工具集。针对大模型分布式训练复杂场景，MindStudio提供了从大模型迁移到精度调试到性能调优的统一工具能力，帮助开发者轻松get

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文章目录docker容器启用ipv6地址方法Docker-Compose启用IPv6启用ipv6重启docker生效创建一个ipv6的docker网络创建容器测试v6地址使用ipv6的网络创建容器使用普通网络创建容器测试创建一个nginx容器用ipv6地址访问测试容器创建ipv4地址验证ipv6地址访问验证修改nginx容器网页内容docker容器启用ipv6地址方法Docker-Compose启用IPv6你如果没用使用Docker-Compose，就忽略配置，以了解为主，直接去看下面的docker配置。docker-compose.yaml文件必须使用version:“2.*”，versio

目录标题第一章:引言1.1Qt框架简介1.1.1为何选择Qt1.2本文的重点：底层机制探究1.2.1本篇文章的结构第二章:应用程序的启动与初始化2.1启动过程2.1.1main函数的结构2.2初始化Qt库2.2.1初始化的内部工作第三章:GUI组件的创建与布局3.1使用QtDesigner和代码3.1.1QtDesigner的优势3.1.2通过代码创建GUI3.2主窗口与控件3.2.1主窗口的角色3.2.2控件的多样性与功能第四章:主事件循环4.1事件循环的作用4.1.1事件的类型4.2事件检测与处理4.2.1事件的分发机制4.2.2自定义事件处理第五章:信号与槽机制5.1MOC的角色5.1.

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前面已经分析过MediaRecorder初始化和配置过程，接下来就可以真正进入录制流程了。现在不难得出这个结论：MediaRecorder录制Camera的数据实际上是将预览数据经过MediaCodec硬编码后封装成对应的容器。具体到现在谈的场景实际上将渲染数据直接绘制到硬编码器Surface上然后去编码，编码后的数据是H264，将MIC音频硬编码为AAC，然后将它们封装成MP4。开始捕获数据并将数据编码到使用setOutputFile()指定的文件中。在prepare()之后调用它。此方法实现在JNI层。frameworks/base/media/java/android/media/Med

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前言：随着自动驾驶技术的不断发展，汽车目标检测成为了研究的热点。本文将介绍公开＋自定义的yolov5汽车目标检测数据集以及用linux操作系统训练yolov5。先展示一下推理结果： GPU在13.2ms每帧，基本满足项目需要。一、数据集简介前段时间跟朋友一起整理了一个汽车目标的数据集，主要包括UA-DETRAC车辆检测数据集和自定义数据集。1.UA-DETRAC车辆检测数据集UA-DETRAC车辆检测数据集是一个具有挑战性的真实世界多目标检测和多目标跟踪基准。该数据集是由北京智能车联科技有限公司（简称“智车科技”）开发并维护的，旨在为自动驾驶和智能交通领域的研究人员提供一个真实、丰富且具有挑战

目录源码地址步骤零：上传准备好的文件夹（详见步骤四）步骤一：先conda新环境python==3.9：步骤二：安装pytorch大礼包（pytorch2.0）步骤三：安装nnunetv2步骤四：配置文件结构（可以在本地提前准备好）步骤五：数据集的转换与json文件步骤六：修改环境变量步骤七：数据集预处理步骤八：模型训练步骤九：模型推理步骤十：模型预测步骤十一：预测结果分析最终：获取超算上的文件参考文献背景与总结源码地址GitHub-MIC-DKFZ/nnUNethttps://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet以下都是直接在服务器的Terminal下完成的步骤零：上传数据我服