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Linux 环境下Docker将镜像打包导出到本地,上传至内网服务器(八)

文章目录背景1.docker容器打包成镜像和压缩(1)首先查看镜像所在的容器,获取到容器id(2)将容器保存成镜像(3)将镜像打包(4)将镜像包压缩2.docker镜像压缩包解压及镜像载入(移动到自己想要运行的服务器)(1)压缩包解压(2)镜像载入(3)启动镜像-运行项目(4)启动镜像-项目成功(5)docker停止容器(停止项目)①先查看所有正在运行中的容器②dockerstop容器id停止容器(6)再次启动容器一、加载镜像(已有)二、运行镜像(已有)三、对已有镜像进行修改四、将容器打包成新的镜像五、将新的镜像保存为tar包背景docker将镜像导出到本地,上传至内网服务器上背景:在企业中往

Pytorch机器学习(八)—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进

Pytorch机器学习(八)——YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进目录Pytorch机器学习(八)——YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进前言一、NMS非极大值抑制算法二、Hard-NMS非极大值代码三、DIOU-NMS 四、soft-NMS前言在目标检测的预测阶段时,会输出许多候选的anchorbox,其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同一个目标,这时候我就可以使用NMS来合并同一目标的类似边界框,或者说是保留这些边界框中最好的一个。如果对IOU等知识不了解的可以看我上篇博客Pytorch机器学习(五)——目标检测中的损失函数(l2,IOU,G

Pytorch机器学习(八)—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进

Pytorch机器学习(八)——YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进目录Pytorch机器学习(八)——YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进前言一、NMS非极大值抑制算法二、Hard-NMS非极大值代码三、DIOU-NMS 四、soft-NMS前言在目标检测的预测阶段时,会输出许多候选的anchorbox,其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同一个目标,这时候我就可以使用NMS来合并同一目标的类似边界框,或者说是保留这些边界框中最好的一个。如果对IOU等知识不了解的可以看我上篇博客Pytorch机器学习(五)——目标检测中的损失函数(l2,IOU,G

Elasticsearch - Java API 操作 ES7.16.0+、ES8.x 索引,文档;高级搜索(八)

阅读本文前可先参考Elasticsearch-JavaAPI操作ES7.15.0、ES7.x索引,文档;高级搜索(六)_MinggeQingchun的博客-CSDN博客Elasticsearch-JavaAPI(Lambda表达式)操作ES7.16.0+、ES8.x索引,文档;高级搜索(七)_MinggeQingchun的博客-CSDN博客Elasticsearch 软件是由Java语言开发的,所以也可以通过JavaAPI的方式对Elasticsearch服务进行访问以Elasticsearch7.16.0版本为例 1、创建空工程elasticsearch-demo,创建普通Java的mave

Opencv 基本操作八 不均匀光照下的图像二值化探讨

在进行图像二值化时总是存在一些明部、暗部的干扰,单一的使用opencv提供的原始二值化方法很难做到预期效果。一般我们都会采用分块二值化(将图像切为多个局部进行二值化)、对比度提升(对值域进行线性或者非线性变换、直方图均衡化)、局部二值化(Bernsen算法、Niblack算法、Sauvola算法、Chow和Kaneko算法等)的方式进行二值化。这些手段限制了思路的发挥,不一定适用于所有场景。这里对可搜集的二值化方法进行汇总。共统计出4种二值化方法:1、颜色空间转换,2、多次二值化,3、背景光补偿,4、梯度信息补充。本博文介绍了各个方法的案例、核心思想、基本步骤和适用范围,并对算法的扩展改进提出

Python 基本数据类型(八)

文章目录每日一句正能量bytes类型Python数据类型转换结语每日一句正能量一粒种子,是在痛苦中,萌生出新的希望;一个婴儿,是在痛苦中,分娩出新的生命;稚嫩的雏鹰,是在痛苦中,倔强的展翅。一切的一切,都要经历过痛苦的探索,才会收到成功的喜悦。早安!生活需要触碰,而不是紧握。当你能控制自己的心态时,那你也就是成功的。优雅那不是训练出来的,而是一种阅历;淡然也不是伪装出来的,而是一种沉淀。时间的流逝,老去的那只是容颜,可灵魂,却可以变得越来越动人。早安!事在人为是一种积极的人生态度,顺其自然是一种达观的生存之道,水到渠成是一种高超的入世智慧,淡泊宁静是一种超脱的生活态度。早安!bytes类型在P

Python遥感图像处理应用篇(二十八):Python绘制遥感图像分类结果混淆矩阵和计算分类精度

1.使用数据IndiansPines高光谱数据,使用SVM分类方法(选取10%样本量)计算得到的结果。参考数据:分类数据:

鸿蒙源码分析(八)

设备认证模块下的session机制tcp_session文件分析本篇主要分析模块一中trans_service目录下tcp_session.h+.c代码。(tcp_socket理论篇)文件路径(模块一\communication_softbus_lite-master\trans_service\source\libdistbus\tcp_session.c)一、session机制1.sessionsession,中文经常翻译为会话,其本来的含义是指有始有终的一系列动作/消息,比如打电话时从拿起电话拨号到挂断电话这中间的一系列过程可以称之为一个session。session一词与网络协议相关联

【Leetcode】动态规划 刷题训练(八)

文章目录413.等差数列划分状态转移方程完整代码978.最长湍流子数组题目解析状态转移方程f[i]状态转移方程g[i]状态转移方程完整代码139.单词拆分状态转移方程初始化完整代码413.等差数列划分点击查看:等差数列划分如果一个数列至少有三个元素,并且任意两个相邻元素之差相同,则称该数列为等差数列。例如,[1,3,5,7,9]、[7,7,7,7]和[3,-1,-5,-9]都是等差数列。给你一个整数数组nums,返回数组nums中所有为等差数组的子数组个数。子数组是数组中的一个连续序列。示例1:输入:nums=[1,2,3,4]输出:3解释:nums中有三个子等差数组:[1,2,3]、[2,3

软测入门(八)Selenium项目实战

自动化项目实战项目计划设计测试计划测试范围设定目标规划活动实际项目中,需要根据项目的实际情况创建自己的项目计划,没有固定的格式和内容要求:项目简介自动化实现网上购票项目启动前置条件1.购票网站工作正常2.自动化测试环境准备完毕(PythonSelenium3.0谷歌驱动下载完毕)覆盖场景场景的确定需要根据性能需求分析得出,需要多方人员参与,开发、测试、产品等1.火车票查询页面2.车次列表页面3.账号登录界面4.订单信息页面测试用例设计仅作参考,实际项目按照要求设计即可。自动化测试脚本例如:要进行买票四次,那么准备一个数据文件脚本开发及代码优化可分三层:测试代码层测试业务代码层业务基础代码层准备