现状已有python运行环境3.10，并长期使用pycharm，现有需求深度学习，遂即更新显卡4070，并且配置深度学习环境。显卡支持最新的CUDA12.1，但先看到了关于：tensorflow-gpu-2.10版本之后，就不能在windows进行本地的GPU运算，还需要复杂的配置，所以先安装了与tensorflow-gpu-2.10匹配的CUDA11.2版本。(注：此时已然看到了pytorch最新版可以用CUDA11.8，但之前学习训练都是用的tf-cpu熟练了。)基于初始目的是做Kmeans聚类以及soft-dtw的GPU训练，在GitHub上找到了最相关的代码是基于pytorch的代码。
目录一、前言（1）弱人工智能（WeakAI）（2）强人工智能（GeneralAI）（3）超人工智能（SuperAI）二、SAM的一些介绍2.1模型的结构是什么？2.2支持哪些类型的提示？2.3该模型使用什么平台？2.4模型有多大？2.5推理需要多长时间？2.6训练模型需要多长时间？2.7模型是在哪些数据上训练的？2.8模型是否生成掩码标签？三、象棋抠图测试3.1、图片上传3.2、鼠标物体响应3.3、一键扣图四、运动场景测试五、后记一、前言今天亲手体验了一下meta公司发布的SegmentAnything，我们认为是cv界的chatgpt，这个模型太厉害了，厉害到可以对任意一张图进行分割，他们的
一、介绍cv2.VideoCapture是OpenCV中一个用于捕捉视频的类。它可以访问计算机的摄像头，或从视频文件中读取图像。通过cv2.VideoCapture，用户可以轻松地捕捉、保存、编辑和传输视频流数据。使用cv2.VideoCapture可以实现以下功能：1.打开计算机的摄像头，实时捕捉摄像头的视频流数据。2.读取视频文件，逐帧解码并输出视频流数据。3.控制帧率，调整视频的播放速度。4.控制视频的长宽和分辨率。5.编辑视频流数据，比如添加水印、合并视频等操作。6.传输视频数据，可以通过网络传输视频流数据。cv2.VideoCapture中最常用的方法有：1.read()：读取视频流
我使用以下代码将UIImage*和cv::Mat相互转换:-(cv::Mat)cvMatFromUIImage:(UIImage*)image{CGColorSpaceRefcolorSpace=CGImageGetColorSpace(image.CGImage);CGFloatcols=image.size.width;CGFloatrows=image.size.height;cv::MatcvMat(rows,cols,CV_8UC4);//8bitspercomponent,4channels(colorchannels+alpha)CGContextRefcontextRe
深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数，而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感，下面介绍Pytorch中随机种子的设置及其原理。1.Pytorch随机种子设置在同一开发环境中，随机数种子seed确定时，模型的训练结果将始终保持一致。defsetup_seed(seed):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic=True#设置随机数种子setup
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站第一步：配置镜像源，安装必要环境更换镜像第二步：安装anaconda1进入官网https://www.anaconda.com/2下载linux的sh版filefile3在对应位置通过命令输入sh文件名.sh4选择YESfile5选择NO（我们要自定义配置环境）file第三步：安装完成Anconda后配置环境1编辑环境变量vim~/.bashrc2添加内容exportPATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH"3激活修改的内容source~/.bashrc4测试conda若没有显示notfond则表示anaconda
目录1.函数讲解2.代码讲解1.函数讲解具体函数如下：cv2.putText(image,text,org,font,fontScale,color[,thickness[,lineType[,bottomLeftOrigin]]])函数源码如下：defputText(img,text,org,fontFace,fontScale,color,thickness=None,lineType=None,bottomLeftOrigin=None):#realsignatureunknown;restoredfrom__doc__"""putText(img,text,org,fontFace,f
文章目录1.确定操作系统及cuda版本2.确定pythonpytorchcuda之间的版本是否兼容3.创建基础的python虚拟环境4.安装pytorch5.总结提醒1.确定操作系统及cuda版本前置知识：安装好annaconda或者miniconda进行python虚拟环境管理，建议miniconda。（好处是你可以在一台主机上安装多个互不影响的python虚拟环境，然后在运行项目1时激活其对应的python虚拟环境1，在运行项目2时激活其对应的python虚拟环境2）。当然如果你是100%小白，先不管这些也问题不大，但我强烈建议你花点时间学一下，毕竟大概最多一个月后你还是要学的。确认操作系
windows安装配置pytorch+vscode环境学习路径环境配置目标环境需求递归软件安装调试与配置：学习路径环境配置目标为机器学习项目服务-项目需要pytorch库适应自己的编程习惯-惯用vscode，我已经安装了python插件环境需求递归github项目：ConvLSTM_pytorch->需要pytorch库pyTorch环境->需要cuda（有GPU情况下）&condaCUDA（无需手动安装）GPU为外接10603G（穷）电脑上安装的是Py3.10（实际上不需要，后面会在虚拟环境中重新安装）所以应该选择pytorch-1.12.1-py3.10-cuda11.6的版本（此处版本考
问题产生的原因最近在捣鼓图像方面的项目，项目过程中，发现使用cv2.VideoCapture这个方法获取rtsp流会有一定的延迟，于是就有了这篇文章。方法步骤如下1.安装ffmepg-python包打开终端进入你的anacondad虚拟环境或者python环境，用pip包进行安装pipinstallffmpeg-python2.安装ffmpeg目前我还没找到解耦ffmpeg软件的方法，下面程序跑通必选安装此软件并将其添加到环境变量当中。去官网(https://ffmpeg.org/)下载ffmpeg并进行安装。然后将安装目录，包含目录下的bin文件夹(bin文件夹里有三个.exe文件)，将其添
