原创 conda搭建環境以及ssh簡單指令

更新pip和conda 更新pip: pip install updata pip 更新conda: conda update conda pip 清華源:pip install filename -i https://pypi.tu

原创 Ubuntu16.04 U盤安裝,顯卡驅動,cuda,cudnn安裝

採納-來源博客如下: https://blog.csdn.net/sinat_23853639/article/details/80990967 1.Ubuntu16.04 U盤安裝,分區     /.(主分區):主分區,50G即可。 S

原创 qt界面-串口

遇到的坑 1.使用類的時候必須要new,不然會有錯誤。 my_qserial *local_serial; local_serial = new my_qserial(); 2.未知長度數組問題,弄好久,還是用已知長度去定義的。調試代碼

原创 CVAT-Ubuntu16.04上部署

在Ubuntu16.04上部署CVAT,githu鏈接:https://github.com/opencv/cvat。 基礎部分: 安裝docker 官網上安裝docker的教程,見下方。但是我按這個安裝過程老是出現問題,具體問題沒有記住

原创 pyqt5 qt dessigner簡單實現

1.功能:將兩種TXT數據轉換爲圖片,並在界面上顯示。 2.實現           1.qt dessigner上佈局,本次佈局很簡單所以不用多說。           2.pyqt5上信號與槽的使用和代碼編寫 self.chooce

原创 常用的指令(Linux)(更新......)

1.gpu相關 選擇要用的gpu : CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 臨時設置 Linux: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 windows: set CUDA_VISIBLE_DE

原创 python常用函數總結(更新中)

1.input() input()輸入函數,輸入類型爲str。 2.range() range(start, stop[, step]) # start 默認爲0 # stop 爲結束 #step 爲步長,默認爲1 range函數,用來

原创 opencv(python)常用函數(更新中)

1.cv2.resize() cv2.resize(scr, dsize,interpolation) # scr 原圖 # dsize 輸出圖像的尺寸 # interpolation 插值方法  

原创 conda搭建環境以及Ubuntu常用指令 ,(學習用,常更新)

更新pip和conda更新pip: pip install updata pip 更新conda: conda update conda 在anaconda建立一個python3.6的pytorch環境搭建新環境:conda cr

原创 pytorch(離線)安裝(anaconda+pytorch+pycharm)

在安裝pytorch前,先安裝anaconda.(本文所有命令在終端中輸入Ctrl+Alt+T)1.anaconda安裝:(1) 去清華大學開源軟件鏡像站下載軟件包,下載地址如下:點擊打開鏈接(2) 安裝如下,安轉過程中只需要Enter和

原创 pytorch 卷積神經網絡(alexnet)訓練中問題以及解決辦法(更新中)

上一篇博客中使用的是pytorch中的預訓練模型效果較好。https://blog.csdn.net/pc1022/article/details/80440913這篇博客是自己訓練 卷積神經網絡,最開始以簡單的alexnet進行訓練。對

原创 pytorch搭建卷積神經網絡(alexnet、vgg16、resnet50)以及訓練

(注:文章中所有path指文件的路徑)因畢業設計需要,接觸卷積神經網絡。由於pytorch方便使用,所以最後使用pytorch來完成卷積神經網絡訓練。接觸到的網絡有Alexnet、vgg16、resnet50,畢業答辯完後,一直在訓練Al

原创 xml的解析和對xml節點裏面的值的修改

xml的解析和修改: xml的解析就是對xml節點的值的讀取.網上有三種讀取方式,我採用xml.dom.minidom和xml.etree.cElementTree,現在對於兩者的區別不是很了了解.https://www.jb51.net