写在前面本篇文章是对笔者前几天学习过程的一个记录，鉴于这类文章较少，写出来方便后来者。本文侧重于yolov5的快速使用，原理部分概括较少，希望你看完本文章后也能成功进行目标检测。GPU租赁平台：https://www.autodl.com/homeyolov5官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov5作者更改后代码：链接：https://pan.baidu.com/s/1oZWhHjAy_Wp4mg6doaSrkQ提取码：f7re数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ra7bf5JQavIA69kNLiUnXA提取码：6z0j
免费运行stablediffusion的方案中，googlecolab方案是最好的，但是但是他每24小时会清空数据，每次跑图都要重新下载模型。。。那么我们该如何长期保有自己的数据呢？文本将解决这个问题，除翻越问题外唯一的前提就是你的google云盘还有足够的空间~~预先学习：安装及其问题解决参考：《Windows安装StableDiffusionWebUI及问题解决记录》；运行使用时问题《Windows使用StableDiffusion时遇到的各种问题整理》；模型运用及参数《StableDiffusion个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；提示词生图咒语《AI绘图提示词/咒语/词缀
链接在这（需要科学上网）Vicuna-13B:BestFreeChatGPTAlternativeAccordingtoGPT-4🤯|Tutorial(GPU)有人在B站转了人家的视频ChatGPT：在你的本地电脑上运行Vicuna-13B🤯|教程(GPU)下面就是部署的步骤，其中有一步需要科学上网下载docker镜像dockerpullnvidia/cuda:11.7.0-cudnn8-devel-ubuntu18.04因为他这个模型就认cuda:11.7版本，所以我用了人家官方模型。运行docker镜像dockerrun-it--name$容器的名字--gpusall-p3000:3000
平台提供的Jupyter接口可以让用户直接在网页实现对所租服务器的控制。不用直接操作SSH。创建实例后，快捷工具直接点Jupyter,这时你就已经在操作你租的服务器了，已经实现和你服务器的连接了。打开终端那个黑框，你就已经在使用你租的服务器的Linux系统了,就已经可以通过输入Linux命令来对你租的系统里的资源进行使用了。环境搭建：一开始自己设置的环境是服务器默认环境，可能够用，也可能不够。不够的话可以通过anconda来搭建：在AutoDL平台租用的服务器上搭建、激活和查看环境，可以按照以下步骤进行：创建并激活环境在AutoDL平台租用的服务器上搭建环境可以使用conda或者pip等工具，
我正在尝试将更新的SPM用于Swift4Package.swift文件-包装词API版本4importPackageDescriptionletpackage=Package(name:"Name",dependencies:[.package(url:"url",.branch("swift4"))],exclude:["Tests"])我也有正确的SPM版本：AppleSwift软件包管理器-Swift4.0.0-dev（SwiftPM-13081.9）但是我无法通过swiftbuild命令。我看到以下错误：...错误：键入“版本”没有成员'分支'看答案您缺少清单中的工具版本规范符；添加以
朋友们，你们有没有为安装GPU版本的pytorch而苦恼过？搜的明明是GPU的安装教程，一顿操作猛如虎，最后print(torch.cuda.is_available())结果居然是False。不要慌，接下来给你介绍一个在anaconda虚拟环境下安装的最稳妥的教程！！！1Anaconda虚拟环境建立1.1创建新环境condacreate-npy39python=3.9#py39是指环境名字，你可以改为你想要的名字#python=3.9中的3.9是指安装的python版本，你也可以改为其他版本1.2激活（进入）虚拟环境condaactivatepy39#py39是你对应的环境的名字#进入环境后
我有这样一个简单的任务:defworker(queue):whileTrue:try:_=queue.get_nowait()exceptQueue.Empty:breakif__name__=='__main__':manager=multiprocessing.Manager()#queue=multiprocessing.Queue()queue=manager.Queue()foriinrange(5):queue.put(i)processes=[]foriinrange(2):proc=multiprocessing.Process(target=worker,args=(
我有这样一个简单的任务:defworker(queue):whileTrue:try:_=queue.get_nowait()exceptQueue.Empty:breakif__name__=='__main__':manager=multiprocessing.Manager()#queue=multiprocessing.Queue()queue=manager.Queue()foriinrange(5):queue.put(i)processes=[]foriinrange(2):proc=multiprocessing.Process(target=worker,args=(
1.使用importtorchtorch.cuda.is_available()------>Falseprint(torch.version)-->查詢torch版本2.命令行，輸入nvidia-smi3.直接去網站找出相對應版本https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlcuda:11.7->cu117python3.9->cp39torch1.13.0->torch-1.13.0win64->win_amd644.選擇該版本後pipinstallxx.whl
我有一个managed=False的模型。classSampleModel(models.Model):apple=models.CharField(max_length=30)orange=models.CharField(max_length=30)classMeta:managed=False我有一个创建SampleModel的单元测试，但是当我运行测试时，我得到:DatabaseError:nosuchtable:SAMPLE_SAMPLE_MODELdjango文档-https://docs.djangoproject.com/en/dev/ref/models/option
