一.npm引入//eslint"eslint":"^8.35.0","eslint-config-prettier":"^8.6.0","eslint-plugin-prettier":"^4.2.1","eslint-plugin-vue":"^9.9.0","@typescript-eslint/eslint-plugin":"^5.54.0","@typescript-eslint/parser":"^5.54.0","@typescript-eslint/typescript-estree":"^6.9.0","vite-plugin-eslint":"^1.8.1","vue-esl
前言：随着自动驾驶技术的不断发展，汽车目标检测成为了研究的热点。本文将介绍公开＋自定义的yolov5汽车目标检测数据集以及用linux操作系统训练yolov5。先展示一下推理结果： GPU在13.2ms每帧，基本满足项目需要。一、数据集简介前段时间跟朋友一起整理了一个汽车目标的数据集，主要包括UA-DETRAC车辆检测数据集和自定义数据集。1.UA-DETRAC车辆检测数据集UA-DETRAC车辆检测数据集是一个具有挑战性的真实世界多目标检测和多目标跟踪基准。该数据集是由北京智能车联科技有限公司（简称“智车科技”）开发并维护的，旨在为自动驾驶和智能交通领域的研究人员提供一个真实、丰富且具有挑战
目录源码地址步骤零：上传准备好的文件夹（详见步骤四）步骤一：先conda新环境python==3.9：步骤二：安装pytorch大礼包（pytorch2.0）步骤三：安装nnunetv2步骤四：配置文件结构（可以在本地提前准备好）步骤五：数据集的转换与json文件步骤六：修改环境变量步骤七：数据集预处理步骤八：模型训练步骤九：模型推理步骤十：模型预测步骤十一：预测结果分析最终：获取超算上的文件参考文献背景与总结源码地址GitHub-MIC-DKFZ/nnUNethttps://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet以下都是直接在服务器的Terminal下完成的步骤零：上传数据我服
文章目录简单流程一、Ingress二、Service1.关键概念2.Service类型以及使用案例：1)ClusterIP：2)NodePort3)LoadBalancer三、Kube-proxy1.简介2.三种代理模式的介绍1）userspace模式：2）IPtables模式：3）ipvs模式：四、service与kube-proxy与pod的关系简单流程用户发起请求，请求传送到IngressIngress：作用是定义请求如何转发到service的规则，ingress支持7层代理转发，它可以通过根据不同的域名或者URL访问路径把请求流量转发到不同的service上,实现调度不同业务域、不同U
55.Spring的Aop的完整实现流程？Aop的实现大致分为三大步：JavaConfig当@EnableAspectJAutoProxy会通过@Import注册一个BeanPostProcessor处理AOP1.解析切面：在Bean创建之前的第一个Bean后置处理器会去解析切面（解析切面中通知、切点，一个通知就会解析成一个advisor(通知、切点)）2.创建动态代理正常的Bean初始化后调用BeanPostProcessor拿到之前缓存的advisor，再通过advisor中pointcut判断当前Bean是否被切点表达式匹配，如果匹配，就会为Bean创建动态代理（创建方式1.jdk动态代
HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是GFS的开源实现。HDFS架构HDFS是一个典型的主/备（Master/Slave）架构的分布式系统，由一个名字节点Namenode(Master)+多个数据节点Datanode(Slave)组成。其中Namenode提供元数据服务，Datanode提供数据流服务，用户通过HDFS客户端与Namenode和Datanode交互访问文件系统。如图3-1所示HDFS把文件的数据划分为若干个块（Block），每个Block存放在一组Datanode上，Namenode负责维护文件到Block的命名空间映射以及每个Block到Data
病假5天，出去野20天，成功错过了慕课网上的期末考试。 害，都怪玩乐太开心了…… 反正咱又不指着全靠这个行当来吃饭，错过也就错过了，立的Flag能抢救一下还是要抢救一下吧。【这个其实早都会画了，而且基本也正确，既然是学习，还是要认真做一下笔记的】 1、程序流程图的基本符号 2、程序的三种控制结构 仔细看了遍，经常忘了使用输出框（平行四边形） 具体实操就免了，画图工具有很多，有VISIO高大上之类的，也有Edraw这样精干的。 给需要的同学们分享一二： Processist单文件版.
文章目录3.1标定原理3.1.2相机内参外参(Intrinsics&Extrinsics)与相机标定参数3.2相机标定流程步骤1：采集棋盘格图像，批处理(调整尺寸、重命名）步骤2：提取棋盘格内角点坐标步骤3：进一步提取亚像素角点信息在棋盘标定图上绘制找到的内角点（非必须，仅为了显示）步骤4：相机标定--计算出相机内参数矩阵和畸变系数步骤5：畸变图像校准方法一：使用initUndistortRectifyMap和remap两个函数配合实现方法二：使用undistort函数实现
SDCN框架框架图SDCN框架主要由GCN和AE组成。GCN(图卷积网络)用在文本数据上的好处：捕捉语义关系：文本数据通常具有复杂的语义关系，例如词与词之间的依赖、句子之间的逻辑连接等。GCN可以通过在图结构中传播信息来学习单词或句子之间的相互作用，从而更好地捕捉到这些语义关系。处理长距离依赖：传统基于序列模型（如循环神经网络）处理文本时可能会面临长距离依赖问题，即较远位置上出现的单词对当前位置产生影响。而GCN可以通过多层卷积操作，在不同层级上进行信息传递和聚合，有效地解决了这个问题。无需固定长度输入：相比于循环神经网络等需要固定长度输入序列的方法，使用GCN处理文本时不需要限制输入序列长度
由于master节点只保存了cluster级别和indices级别的元数据，但没有shard在哪个node上的元数据，需要走一遍allocation流程确定每个shard分配到哪个节点，allocation使用allocator和deciders进行节点选择，allocator负责整个流程会找出哪些节点可以分配，deciders通过多个decider判断该节点能否分配，很多分片分配的配置都是通过decider实现的，例如primary和replica不能分配在同一个节点、磁盘容量大于85%不能分配。I.Masternodegateway阶段结束后，触发reroute分配分片shuffle所有未
