🍨本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍦参考文章：Pytorch实战|第P8天：YOLOv5-C3模块实现(训练营内部成员可读)🍖原作者：K同学啊|接辅导、项目定制了解C3的结构，方便后续YOLOv5算法的学习。采用的数据集是天气识别的数据集。 一、前期准备1.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlib,warningswar

前置准备首先在说到安装TensorFlow前，要安装好anaconda，这里引入一篇教程anaconda安装与使用初学者另外也需要在官网安装对应的python包python官网有这些前置准备后，就可以安装TensorFlow了采用anaconda安装的时候，相当于将所有的底层依赖细节全部已经打包给封装好了！并且，Anaconda还能创建自己的计算环境，相当于将tensorflow的环境与其他环境做了隔离，1、建立计算环境（1）安装好Anaconda后，打开Anaconda中的AnacondaPrompt（2）输入命令condacreate-ntensorflowpython=3.8.11ps：

1.背景介绍计算机视觉(ComputerVision)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类世界中的视觉信息。计算机视觉的主要任务包括图像识别、图像分类、目标检测、对象跟踪、场景理解等。在过去的几十年里，计算机视觉的研究和应用得到了广泛的关注和发展。然而，直到近年来，深度学习技术的迅猛发展为计算机视觉带来了一场革命性的变革。深度学习是一种人工智能技术，它基于人脑中的神经网络结构和学习机制，旨在让计算机自主地学习和理解复杂的模式和关系。深度学习的核心技术之一是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)，它在图像识别和图像分类等计算机视觉任务中

YOLO(YouOnlyLookOnce)声名显赫，是检测领域一个基于回归思想的算法，已经成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时物体检测系统。目前已经从yolov1更新到了yolov8，本文参考网上的资料，对yolo各个版本进行一次全新的梳理总结。1.yolov1核心思想:把整张图片作为网络的输入，直接在输出层对bbox的位置和类别进行回归预测。 如图，yolo把整图分为个格子， 每个格子负责预测个边框，每个边框有5个属性和C个类别概率，所以输出为的张量，最后用NMS去除重复的检测结果。网络的输出搞清楚了，最重要的要清楚损失函数，即怎么训练，才能从原理上理解Yolo的思想。完整的损失

本次分享的讲解视频已经发布至b站，感兴趣的同学点击链接观看学习链接:https://www.bilibili.com/video/BV1PY411z7Hn/?vd_source=4d61a6212ec109857608aa8abf48f609本节主要讲解的内容？本节主要讲解如何对3DTiles模型的要素进行拾取，如何对拾取的要素进行属性信息读取和修改要素颜色涉及的主要接口有？ScreenSpaceEventHandler、ScreenSpaceEventType、Cesium3DTileset、Cesium3DTile、Cesium3DTileFeature介绍下cesium中Cesium3D

强化学习是一种机器学习的方法，它通过让智能体（Agent）与环境交互，从而学习如何选择最优的行动来最大化累积的奖励。强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如游戏、机器人、自动驾驶等。强化学习也可以用于干预人类的行为，帮助人类实现他们的长期目标，例如戒烟、减肥、健身等。这些任务通常是摩擦性的，也就是说，它们需要人类付出长期的努力，而不是立即获得满足。在这些任务中，人类往往表现出有限的理性，也就是说他们的行为并不总是符合他们的最佳利益，而是受到一些认知偏差、情绪影响、环境干扰等因素的影响。因此，如何用强化学习干预人类的有限理性，使其在摩擦性的任务中表现更好，是一个具有重要意义和挑战性的问题。为了解决

好吧，我正在考虑在未来几个月内进入C++开发领域(没有确定的日期)。我对语言(主要是C)以及OO、MI、模板、异常、模式、使用的STL的一些基础知识有点熟悉。现在我正处于我想深入掌握这门语言的时间点。自然而然的问题是我是否应该从当前的C++03或C++0x标准开始。考虑到新标准即将到来，并且可能会在未来许多年内保持不变，请提出从用户到大师的最佳方式。谢谢 最佳答案 我的建议是从中间开始。从C++03开始​​，但检查一些编译器已经经常提供的特性和C++0x库。截至目前，C++03是标准(不仅是形式上的，而且您会发现的大多数代码都是严格

文章目录问题背景原理及可尝试方案查文档this.$forceUpdate();问题背景今天在项目中遇到一个问题，使用el-upload组件时，上传文件进度条没有实时更新，需要手动点击一下才会更新。原理及可尝试方案el-upload组件默认的进度条是通过Ajax请求上传文件，并且进度条通过监听xhr.upload的progress事件来实时更新。但是，有些浏览器在处理进度事件时可能会存在问题，导致进度条不会实时更新。如果进度条没有实时更新，可以尝试使用el-upload组件提供的on-progress事件来手动更新进度条。具体做法是在on-progress事件处理函数中，将上传进度值赋给进度条的

ChatGPT最近很火，为了帮助想入门人工智能的小伙伴们准备了一份超详细的学习清单前言为帮助大家快速入门机器学习、深度学习，根据我自己多年的学习和工作经验，总结了这份保姆级的学习清单，让大家在学习时不走弯路。这份清单主要内容如下图所示，主要有3大部分，分别为python编程、机器学习和深度学习，在学习理论知识的同时注重实战，让大家快速上手。在各个部分，本文还推荐了学习图书和视频，可以帮助大家高效学习。如果想学习后续内容，可关注公众号：程序员小鲁班，关注我，不迷路。1.python编程现如今，无论是机器学习、深度学习还是数据分析领域，python都已成为当今最热门的语言，在爬虫、网络编程等领域也

首先学习了如何建立yum源仓库1.mount/dev/sr0/mnt（将光驱sr0挂载到mnt文件夹）(挂载：当linux操作系统需要使用外来硬件时，需要将硬件进行挂载，把Linux当中的文件夹和硬件做上关联）2.cd/etc/yum.repos.d/(切换到配置文件下）客户端的配置文件必须在规定路径下（/yum.etc/repos.d/)配置文件必须是以repo结尾(*.repo)3.mkdirbak（建立bak文件夹存放配置文件）4.mv.repobak(将所有配置文件移到bak下）（mv/etc/yum.repos.d/.repo/etc/yum.repos.d/bak)5.vimloc