目录一、集群环境准备1.1kubeadm和二进制安装k8s适用场景分析1.2多master节点高可用架构图二、基础环境配置（以下操作所有节点都得执⾏）2.1初步的环境初始化2.2 关闭交换分区swap提升性能2.3 修改机器内核参数2.4 配置阿里云的repo源2.5配置安装k8s组件需要的阿里云的repo源2.6主机系统优化2.7开启ipvs2.8清除邮件提示消息2.9升级Linux内核2.9.1安装5.x内核2.9.2切换新内核启动2.10配置免密登录（在k8s-master1上操作）三、安装Docker和容器运行时containerd（所有节点）3.1 安装docker-ce3.2配置d
我按照PhoneGap网站上的步骤进行操作，但在使用命令“podinstall”时卡住了，并收到如下错误消息:MyMac:PhoneGapTest用户名$podinstall设置CocoaPods主仓库[!]无法添加名为master的urlhttps://github.com/CocoaPods/Specs.git源。您可以尝试在~/.cocoapods/repos或通过podrepoadd手动添加它。这是我机器的信息1.Mac操作系统10.12塞pull利昂2.Xcode8.0(8A218a)[在“Xcode/Peference/Locations/CommandLineTools”
首先放实验效果上面的都为DJI_0418.JPG切成的小图片，原始图片分辨率为5280*3956，上文一共切成了30份importargparseimporttimefrompathlibimportPathimportnumpyasnpimportcv2importtorchimporttorch.backends.cudnnascudnnfromnumpyimportrandomimportglobimportosfrommodels.experimentalimportattempt_loadfromutils.datasetsimportLoadStreams,LoadImagesfr
首先切换到分支gitcheckout分支使用gitpull把分支代码pull下来gitpullorigin分支名切换到主分支gitcheckoutmaster把分支的代码merge到主分支gitmerge分支名5.gitpush推上去，这样分支的代码就合并到主分支上gitpushoriginmaster
这学期做的一个大作业，实现了对行驶过程中车辆、行人以及车道线的检测。1.B站视频演示2.Github仓库链接文章目录一、实现效果二、环境配置三、基于YOLOv5的目标检测四、基于Hough变换的车道线检测4.1前置工作Canny阈值设定4.2前置工作ROI标定4.3Hough变换提取直线五、核心代码一、实现效果第一个是其他车道线检测里拿的视频素材，第二个是b站中国街景的驾车实拍视频。主要的检测流程是：选择一段你喜欢的路况视频，按帧分解为图片（提供视频帧分解程序mp4tofigure.py）图片预处理，设定Canny高低阈值以及ROI标定（提供动态调整Canny高低阈值的辅助程序Canny_ch
目录1.BiFormer介绍 2.基于Yolov5的BiFormer实现2.1BiFormer加入common.py中2.2 BiFormer加入yolo.py中：2.3 yolov5s_BiLevelRouting
一、准备1.slave本文使用java开发modbus的master端，如果没有现成的slave端，可以去下在一个modbusslave软件模拟slave数据。modbusslave下载2.java环境依赖dependency>groupId>com.intelligt.modbusgroupId>artifactId>jlibmodbusartifactId>version>1.2.9.7version>dependency>二、创建slave1.打开modbussalve，菜单栏的connection->connect，端口默认502，然后ok就建好slave端。2.每个slave默认10
文章目录前言EIoU论文简介加入YOLOv5Alpha-IoU论文简介加入YOLOv5References前言本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学，可以移步至：【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析想要尝试改进YOLOv5-6.1的同学，可以参考以下几篇博客：【魔改YOLOv5-6.x（上）】结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet【魔改YOLOv5-6.x（中）】加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN【魔改YOLOv5-6.x（下）】YOLOv5s+Ghostcon
摘要：基于YOLOv5的疲劳驾驶检测系统使用深度学习技术检测常见驾驶图片、视频和实时视频中的疲劳行为，识别其闭眼、打哈欠等结果并记录和保存，以防止交通事故发生。本文详细介绍疲劳驾驶检测系统实现原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可对图像中存在的多个目标进行识别分类。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：文章目录前言1.效果演示2.疲劳驾驶检测下载链接结束语➷点击跳转至文末所有涉及的完整代码文件下载页☇基于YOLOv5的疲劳驾驶检测系
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档YOLOv55.0版本在Opencv上部署前言一、YOLOv55.01、下载代码2、调试训练代码2.1、配置环境2.2、训练3、导出.onnx文件二、C++部署总结前言版本一定要和我的一致，不然不保证能run起来！！！一、YOLOv55.0该任务我们选择YOLOv55.0版本。在https://github.com/ultralytics/yolov5中，可以选择对应的版本下载。由于GitHub上v55.0版本的C++代码居多，故选择v55.0。（后期流程和部署代码熟练了可以试一下v57.0版本的部署）1、下载代码这里直接打开上述
