1.前提，在win11中安装好DockerDesktop2.在WindowsPowerShell中加载镜像dockerload-iF:\docker\test1_tar.tar3.在Vscode里安装Docker插件和DevContainers插件4.在WindowsPowerShell中运行镜像dockerrun-t -iimage_test15.SourceControl中打开项目文件夹 6.激活打包的conda环境condaactivatepytorch377.使用环境时，会出现以下问题，问题在于pip文件编译位置不正确8.用下面的命令找到pip,在Docker中打开，并

开源汇总写在下面第18届全国大学生智能汽车竞赛四轮车开源讲解_Joshua.X的博客-CSDN博客写在前面环岛可以说是折磨广大车友的老元素了，本人也是深受其害。调车前期在找环岛特征点；中期在优化识别，减少误判；后期在调整参数，调整控制，优化路径。不过很遗憾，最后赛场上我还是在环岛上出现了问题，导致未能完赛。下面我将我所有环岛经验，心得分享给大家，希望给大家带来一些灵感和启发。连续环岛一、环岛特征识别环岛识别需要的点有以下几种。1.角点角点也叫拐点，和前文十字我们使用到的角点是一个东西。判别方法也是一模一样，利用边线误差过大突然过大，我称之为“边线撕裂”。典型图像如下：右下角点参考代码如下：/*

文章目录前言一、靶场通关需要了解的知识点1、什么是http请求头2、为什么http头部可以进行注入二、靶场第十八关通关思路1、判断注入点2、爆数据库名3、爆数据库表4、爆数据库列5、爆数据库关键信息总结前言此文章只用于学习和反思巩固sql注入知识，禁止用于做非法攻击。注意靶场是可以练习的平台，不能随意去尚未授权的网站做渗透测试！！！一、靶场通关需要了解的知识点1、什么是http请求头2、为什么http头部可以进行注入1、什么是http请求头这里我只演示sql注入常见的请求头内容。1、user-agentUser-Agent首部包含了一个特征字符串，用来让网络协议的对端来识别发起请求的用户代理软

先保证Ubuntu上安装了最新的l2tp程序，通过以下命令$sudoaptinstallxl2tpd l2tp是需要Ipsec来进行加密的，又通常称为l2tp/ipsec，一般用strongswan来实现ipsec。检查系统安装了最新的strongswan程序，通过以下命令sudoaptinstallstrongswan然后是配置部分了，需要用sudo权限来修改下面几个文件：(1)编辑/etc/ipsec.confconnL2TP-IPSECauthby=secretauto=addkeyingtries=3ikelifetime=8hkeylife=1hike=aes128-sha256-m

以前一直使用lite版本，现在正好在学习FPGA便重新安装一个标准版并记录。本文参考：(104条消息)关于DSP-BUILDER、QUARTUS、MATLAB联合安装_dspbuilder安装教程_Supermecase的博客-CSDN博客(104条消息)QuartusPrimev18.1standard-QuartusPrimeV18.1标准版安装过程_quartus18.1安装教程_Alonger1988的博客-CSDN博客下载：1.官网（推荐）2.Quartus18.1https://www.aliyundrive.com/s/kicNDZzWjcg点击链接保存，或者复制本段内容，打开「

参考文章厦门大学数据库实验室/林子雨出品http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2441-2/环境要求Ubuntu18.0464位hadoop-3.1.3.tarjdk-8u162-linux-x64.tar安装过程首先我们需要一个已经安装成功的Ubuntu系统，安装过程可参考我之前的文章：vmware15.5.0安装Ubuntu18.04.5详细配置创建用户改用户名的原因：最开始的用户是我们自己创建的，在后期的学习中用户名改为hadoop会更加方便。下图是创建用户前。在Ubuntu系统中打开终端，输入指令创建hadoop新用户。sudouseradd-mhadoop-s/b

开源汇总写在下面第18届全国大学生智能汽车竞赛四轮车开源讲解_Joshua.X的博客-CSDN博客一、元素识别智能车花费时间最多的就是元素识别这一环节，经过我们前几章摄像头矫正，边线提取，中线计算，速度/方向控制。这几个环节都做好的话，车子是可以在简单的赛道中间进行基本的寻迹。沿着直道，弯道走。但是想要完成比赛要求，需要对元素进行处理，包括但不限于：弯道，直道，十字，环岛，坡道，横断，断路，车库，三叉，T字等。我们从本章开始进行图像元素识别，元素识别主要是依靠特征点的排列组合，以及防止误判。而且元素识别最重要的是思路，我会详细讲解我的图像识别的思路，讲解特征点的提取。代码并不重要，我在下面提供

报错：nginx报错[emerg]32408#14080:unknowndirective"锘?inE:\nginx-1.18.0/conf/nginx.conf:3原因：使用nginx服务时，用txt记事本打开编辑了nginx.conf文件，类似WINDOWS自带的记事本等软件，在保存一个以UTF-8编码的文件时，会在文件开始的地方插入三个不可见的字符（0xEF0xBB0xBF，即BOM）。它是一串隐藏的字符，用于让记事本等编辑器识别这个文件是否以UTF-8编码。解决方案：将nginx.conf文件内容复制一份，新建一个nginx.conf,并将以前的删除。然后用打开方式选择，VSCode、

问题错误：RPCfailed;curl18transferclosedwithoutstandingreaddataremaining出现了如上错误，可能是拉取时间过长或项目过大导致解决方案方案一：增大缓存524288000（500M）1048576000（1G）gitconfighttp.postBuffer524288000方案二：少拉取一些（只拉取最近一次提交的）compression是压缩的意思，从clone的终端输出就知道，服务器会压缩目标文件，然后传输到客户端，客户端再解压。取值为[-1,9]，-1以zlib为默认压缩库，0表示不进行压缩，1…9是压缩速度与最终获得文件大小的不同程

Ubuntu18.04下安装OpenCV4.2.0与Opencv_contrib（图文详细）前期准备—环境依赖Cmake（编译器）依赖环境Python环境streamer环境图像处理依赖安装OpenCV编译OpenCV配置cmake编译参数make编译配置OpenCV动态库验证OpenCV环境#python环境下OpenCV环境验证：安装Opencv_contrib下载opencv_contrib配置编译项出现的问题一、ippicv下载问题下载ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz修改opencv相关配置文件二、boostdesc和vgg_ge