一、需求和挑战 当前飞腾、鲲鹏等国产化硬件以及国产操作系统使用越来越普遍，逐步应用到了很多行业和应用场景。而存储作为信息化的重要支撑系统，其国产化的必要性显得更加重要和紧迫。那么如何基于国产化的软硬件系统，构建一套高性能的NAS来满足企业办公电子文档、海量的音视频、档案影像，以及现在蓬勃发展的人工智能场景不断产生非结构化数据的存储需求？目前非结构化数据存储具有以下常见的特点和挑战：容量弹性：从数十TB到数百甚至数PB，需要灵活的容量在线伸缩能力；RAID瓶颈：随着单块硬盘容量越变越大，硬盘损坏以后的修复时间过长，导致数据安全性问题突出。原有的技术已经无法满足发展需要；存储协议多样化：需要
YOLO真实和人工智能生成的合成图像数据集，真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，数据场景丰富。可用于检测图像是真实的还是由人工智能生成。数据集点击下载：YOLO真实和人工智能生成的合成图像数据集+120000图片+数据说明.rar
这篇文章主要参考博客Yolo标准数据集格式转Voc数据集中的代码，对原博客代码进行一定修改、添加注释，此外还在后面添加了我自己写的一段关于对转换后的标注文件进行整理的脚本代码。Yolo标注的格式与VOC格式不同之处在于：（1）Yolo格式下的每张图片的所有包含的目标的标注信息，都统一以txt文件的形式储存。一张图片对应一个与其相同名称的txt文件。在txt文件中，每一行对应图片中一个目标的信息，用一个数字指代种类编号，剩下四个数字代表坐标信息。VOC格式则是每张图片对应一个与其相同名称的xml格式文件。（2）Yolo格式的数据集，是将训练数据和验证(测试)数据分成两个文件夹，例如训练数据文件夹
目录image.png前言为什么要搭建一个NAS因为存储空间不够了。本人有保留文档的习惯，自己经手过的东西，写的代码、自己做的视频、看过的书、看过的电影我都希望一直保留下来。所以数据越来越多，而一个移动硬盘只有4TB的空间，存不下。所以需要搭建一个NAS来扩大存储空间。而且用移动硬盘还有一个风险，万一哪天这个盘坏掉了，我的数据就全部丢失了。所以除了扩大空间之外，需要做数据冗余。因此这就引出了我的两大需求：扩大存储空间、数据冗余。那么我如何来满足这两大需求？Ceph是什么Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式文件系统。可靠性是指Ceph本身支持容错，数据存储在Ceph
前言最近我在做论文实验时从MSCOCO数据集中筛选了符合条件的1260张图片，但数据样本太少了，于是我就利用数据增强的方法实现了带标签的样本扩充，最后扩充为7560张图片。本文就来记录一下过程，有不懂的地方欢迎留言噢~目录前言👥一、什么是数据增强👥二、数据增强的作用👥三、常见的数据增强👥四、如何在YOLO中实现数据增强第①步前期准备 第②步加入数据增强的代码第③步运行 第④步将xml文件转化为txt文件🌟本人YOLOv5系列导航👥一、什么是数据增强 数据增强是一种重要的机器学习方法之一，是基于已有的训练样本数据来生成更多的训练数据，其目的就是为了使扩增的训练数据尽可能接近真实分布的数据，
前言极空间nas里面docker安装的qBittrent一开始还可以正常下载，过一段时间之后就没有速度了，添加热门资源也是不行，折腾了一段时间之后终于找到方法方法现在在极空间docker里面下载qBittorent都是latest的，也就是最新的4.5.x版本，但是这个版本bug比较多，而下载速度问题也大部分因为这个，因此我们只需要主动去拉去旧版本就行了我这边拉取4.3.9版本就可以正常使用了：dockerpulljohngong/qbittorrent:qee_4.3.9.10所用的qBittorrentdocker地址：johngong/qBittorrenthttps://hub.doc
本文参考了多位前人的工作，在此表示感谢！目录更新日志背景用途：硬件环境：安装PVE一、下载PVE软件二、刻录启动U盘三、安装注意要点安装OpenMediaVault一、下载并上传镜像 二、开始安装三、更换源、update、安装omv-extras四、登录web端管理端更新日志2023年5月10日撰写第一版。背景用途：1.初步学习Linux各种概念，通过搭建NAS学习Linux命令；2.搭建一个可以使用的NAS及视频点播系统；3.未来准备学习docker及LXC技术等，用于未来工作；硬件环境：畅网微控N5010V5CPU：IntelCeleronJasperLakeN5105内存：8GB杂牌内存
YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，它可以在一张图像中同时检测多个对象，并且速度非常快。本文将介绍如何使用PythonYOLO进行人脸检测。1.安装YOLOv3首先，我们需要安装YOLOv3。YOLOv3是YOLO系列中最新的版本，它在准确度和速度上都有所提高。我们可以在GitHub上找到YOLOv3的源代码，然后使用以下命令进行编译：gitclonehttps://github.com/pjreddie/darknetcddarknetmake编译完成后，我们就可以使用YOLOv3进行目标检测了。2.下载人脸检测模型YOLOv3并不包含人脸检测模型，我们需要从其
NAS（NetworkAttachedStorage）并非绝对安全，因为任何系统都存在潜在的风险和漏洞。以下是一些可能导致文件泄露或被删除的情况： 1.物理安全：如果未采取适当的物理安全措施，例如未将NAS设备放置在安全环境中或未正确锁定设备，则有可能被未经授权的人员物理接触或盗窃。 2.网络攻击：如果NAS设备与互联网连接并且未正确配置防火墙或未及时更新安全补丁，可能遭受网络攻击，导致文件泄露或被删除。 3.弱密码和未授权访问：如果NAS设备的密码过于简单或未启用访问控制措施，可能被攻击者猜解或未经授权访问，从而导致文件泄露或被删除。 4.软件漏洞：如果NAS设备上运行的软件存在漏洞或未及时
《芒果改进YOLO系列进阶指南》目录💡该教程为芒果改进YOLO进阶指南专栏，属于《芒果书》📚系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容🚀CSDN博客独家更新出品：专栏详情🔎：芒果改进YOLO进阶指南重点：有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！🔥🔥🔥，包括COCO数据集也能涨点，而且网络结构都是首发原创更新的,写的人不多✅专栏内容有疑问的可以主动私信我，(因为每天主动私信次数只有5次，所以没法一一私聊大家)✅下面链接为《芒果改进YOLO进阶指南》专栏内容，还在持续更新中…✅所以敲重点：专栏持续更新中✅每篇博客均为原创内容，内含理论部分以及多种改进全部源代码
