最近项目中有用到了webSocket，然后在收到消息之后需要在不同的页面进行处理。所有就需要在不同的页面监听并进行对应的消息处理。首先，在app.vue中添加socket初始化，并设置发送消息，接收消息和心跳检测的处理。//App.vueexportdefault{ data(){ return{ //socket参数 socket:null, timeout:10*1000,//45秒一次心跳 timeoutObj:null,//心跳心跳倒计时 serverTimeoutObj:null,//心跳倒计时 timeoutnum:null,//断开重连倒计时 loc
yolov5输出检测框的中心位置，框的长宽，框的位置，以及输出对应标签格式的输出。模型读取每个图片，并将上述的信息依此输出到同名的txt文件中保存，具体需要哪些坐标可以自己选。更改信息在detect.py文件中，需要更改的第一个地方在如下地方，输出位置在runs/detect/exp中#自己改的部分location_center_dir=str(save_dir)+'/detect_location'ifnotos.path.exists(location_center_dir):os.makedirs(location_center_dir)location_center_path=loca
第一步：在电脑桌面点击右键选择NVIDIA控制面板 第二步：查看显卡驱动版本 比如这里我的驱动版本是472.47，然后去这里查看对应的CUDA版本，如下这个表从表中可以看出我显卡驱动版本对应最高的cuda版本可去到11.4，同时还可可以在NVIDIA控制面板中点击右下角的系统信息→点击组件查看。 第三步：下载安装对应CUDA参考文章： win10+cuda9.2+cudnn安装趟过的坑_cuda9.2对应的cudnn_昵称不火的博客-CSDN博客
关于host文件配置host文件其实就是对ip地址的一个映射普通例子就是大家众所周知的：localhost域名对应的就是ip网址127.0.0.1当你访问127.0.0.1的时候，就会自动映射到localhost域名。在思考一下，如果我们想把127.0.0.1这个ip映射到其他域名呢？这就需要在hosts文件中去进行设置了，其实hosts文件就相当于一个手写版的域名解析器。hosts配置的作用1，加快域名解析对于经常访问的网站，我们可以用过在hosts文件中配置域名和ip的映射关系，提高域名解析的速度。由于有了映射关系，当我们输入域名时，计算机就会很快的解析出对应的ip来，而不是去请求网络上的
文章目录一、什么是OSI？二、什么是TCP/IP四层模型？三、OSI七层网络模型和TCP/IP四层网络模型的关系：四、OSI七层和TCP/IP的区别：一、什么是OSI？OSI模型(OpenSystemInterconnectionmodel)是一个由国际标准化组织提出的概念模型,试图提供一个使各种不同的计算机和网络在世界范围内实现互联的标准框架。它将计算机网络体系结构划分为七层,每层都可以供抽象良好的接口。从上到下可分为七层：每一层都完成特定的功能，并为上一层提供服务，并使用下层所提供的服务。物理层：物理层负责最后将信息编码成电流脉冲或其它信号用于网上传输；eg：RJ45等将数据转化成0和1
torch最新的stable版本是1.13.0，奈何官网也没有说对应的torchvision版本是啥，如果想要whl下载的话，就非常麻烦。结论：torch==1.13.0对应torchvision==0.14.0推导过程如下：首先看官网的“previousversion”：可以看到torch==1.12.1对应torchvision==0.13.1，而torch和torchvision是同步更新release的，所以他们的小版本号肯定是一一对应的。换句话说，torch==1.12.0对应torchvision==0.13.0。具体可以参考：pypi-torchvision。顺着这个思路，tor
方案：Unity的日志控制：日志系统打开，但是只打印错误日志。这样其他级别的日志就不会有打印消耗。UnityEngine.Debug.unityLogger.logEnabled=true;Debug.unityLogger.filterLogType=LogType.Error;但是还是有字符串拼接的消耗。Conditional属性是一个C#特性，它允许你根据预处理器指令的定义来有条件地执行方法。例如下面的代码：[Conditional("OPEN_MAIN_LOG_LOGWARNING")]publicstaticvoidLog(objectmessage,Objectcontext){U
想必大家查看自己cuda是11.2版本，但是在pytorch官网没有找到对应的安装命令，请参考一下命令：condainstallpytorch==1.8.0torchvision==0.9.0torchaudio==0.8.0cudatoolkit=11.2-cpytorch-cconda-forge测试：importtorchtorch.cuda.is_available()#cuda是否可用torch.cuda.current_device()#返回当前设备索引torch.cuda.device_count()#返回GPU的数量torch.cuda.get_device_name(0)#返
新建文件amap.vue：template>divid="amapcontainer"style="width:1200px;height:720px">div>template>script>importAMapLoaderfrom'@amap/amap-jsapi-loader';window._AMapSecurityConfig={securityJsCode:''//'「申请的安全密钥」',}exportdefault{data(){return{map:null,markerList:[],infoWindow:'',mapList:[{name:'小王',address:'广东省
