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摘要: 参考官网链接:https://docs-opengauss.osinfra.cn/zh/docs/5.0.0/docs/InstallationGuide/%E5%8D%95%E8%8A%82%E7%82%B9%E5%AE%89%E8%A3%85.html 其中安装版本为 5.0,操作系统为 ope 阅读全文
posted @ 2024-09-30 09:53 leolzi 阅读(538) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、 安装Anaconda 2、PYcharm中 配置相关的项目依赖 3、下方命令行执行: 一般会下载比较缓慢,建议用国内源安装,命令如下: pip install torch -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 备注常用国内源地址: 阿里云: ht 阅读全文
posted @ 2024-08-28 10:29 leolzi 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、将CA根证书拷贝到本地机器 2、安装方案一 :地址栏输入 cmd进入命令行 如下如图,注意路径: 输入命令: certutil -addstore root rootCA.crt 如上图,表示安装成功 3、安装方案二 :双击证书 点下一步完成安装 阅读全文
posted @ 2024-07-26 10:54 leolzi 阅读(305) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1 进入jdk安装目录,我的是在C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_311\bin 菜单栏 输入 cmd回车 2. 使用JDK自带的keytool工具生成ssl证书(这里注意JDK版本,版本向上兼容,高版本生成的密钥,不能用于低版本) keytool -genkey -al 阅读全文
posted @ 2024-07-22 16:27 leolzi 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)
摘要: nn.Conv2d() 是 PyTorch 中用于定义二维卷积层(Convolutional layer)的函数,它属于 torch.nn 模块,该模块包含了构建神经网络所需的所有构建块。二维卷积层是卷积神经网络(CNN)中最基本也是最重要的组件之一,广泛用于图像和视频处理、自然语言处理等领域。 n 阅读全文
posted @ 2024-07-20 10:09 leolzi 阅读(1041) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在PyTorch中,loss.grad_fn属性是用来访问与loss张量相关联的梯度函数的。 这个属性主要出现在使用自动微分(automatic differentiation)时,特别是在构建和训练神经网络的过程中。 当你构建一个计算图(computational graph)时,PyTorch会 阅读全文
posted @ 2024-07-20 09:40 leolzi 阅读(232) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、nginx安装 1、上传到指定的服务器地址 、opt/nginx 2、解压 tar -zxvf nginx-1.24.0.tar.gz 3、进行configure 进入Nginx的根目录,执行命令: ./configure 或:./configure --prefix=/usr/local/ng 阅读全文
posted @ 2024-07-18 16:09 leolzi 阅读(2744) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、一级目录下各文件功能 模型架构(位于 /models): 如果希望改变YOLOv5的架构,需要修改通常位于 models 目录中的模型定义文件。这可能包括改变网络的深度和宽度,更改层类型或添加新层。 训练数据(位于 /data): 为了提高模型在特定任务上的表现,需要更新位于 data 目录中的 阅读全文
posted @ 2024-06-26 17:47 leolzi 阅读(584) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 1、Conda 环境变量配置: path中添加: 2、依赖包安装: conda install 或: pip install 安装 face_recognition 库: 本地安装dlib pip install E:\python\dlib-19.22.99-cp310-cp310-win_amd 阅读全文
posted @ 2024-02-18 15:16 leolzi 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、服务器上安装dbeaver 后,往往要设置驱动,设置方式如下: 链接clickhouse ,时,需要新建驱动,如果是内网的话 选择驱动文件后,保存,在次打开,选择驱动类 相关的路径设置好后,即可 阅读全文
posted @ 2024-01-11 10:38 leolzi 阅读(894) 评论(0) 推荐(0)
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