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这两天我将pycharm社区版换成了专业版，也顺带着把环境从CPU改成了GPU版，本篇文章也就是我个人配置过程的一个简单记录，希望能够帮到大家啦~
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演示视频：YOLOv5/v7添加 PyQT5 页面 我的毕业有救了 ！哔哩哔哩
YOLOV5是目前最火热的目标检测算法之一。YOLOV5为一阶段检测算法因此它的速度非常之快。可以在复杂场景中达到60祯的实时检测频率。 接下来本文将详细的讲述如何使用YOLOV5去训练自己的数据集 YOLOV5中使用了Tensorboard和Wandb来可视化训练，其中Wandb配置可以看这篇文章： Wand
在这篇博文中，我们对YOLOv5模型进行微调，用于自定义目标检测的训练和推理。 深度学习领域在2012年开始快速发展。在那个时候，这个领域还比较独特，编写深度学习程序和软件的人要么是深度学习实践者，要么是在该领域有丰富经验的研究人员，或者是具备优秀编码技能
本人从一个小白，一路走来，已能够熟练使用YOLOv5算法来帮助自己解决一些问题，早就想分析一下自己的学习心得，一直没有时间，最近工作暂时告一段落，今天抽空写点东西，一是为自己积累一些学习笔记，二是可以为一些刚接触YOLOv5算法的小白们提供一些参考，希望大家
随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地
在8月17日晚上， YOLOv5 官方发布了 v6.2 版本， v6.2 版本支持分类模型训练、验证、预测和导出； v6.2 版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单！ 下一个版本 v6.3 计划于9月发布，将为 YOLOv5 带来官方实例分割支持，今年晚些时候将发布一个主要的 v7.0 版本，更新所有3个任务
首先附上一张VS Code图一直都喜欢这种，黑色主题感觉高大上。 下载最新版VS Code: 安装好插件，具有良好的代码补全与调试功能。 “ VS Code下载地址：https://code.visualstudio.com/ ” 下载 LLVM：用于代码补全，其实可以理解为 Clang。因为VS Code 中“C/C++”插件的自动补全功能不太好
针对云势所趋的市场发展。云计算和云原生应用已经成为主流技术趋势,学习这类技能有远见。可以开发出符合云原生运营模式的应用,满足企业业务发展需要。 实现资源的高效利用和弹性扩展。通过微服务架构、容器技术、弹性计算等手段,构建出计算资源利用高、扩展灵活的
本文内容是通过Pycharm来进行实操 创建项目的虚拟环境，目的是为了不让其他的环境资源干扰到当前的项目 本文将以豆瓣作为手把手学习参考，网址：https://movie.douban.com/top250， 1. 进入Terminal终端，安装我们需要的scrapy模块 pip install scrapy 2. 通过pycharm进入Terminal终端，输入我们
目录 1.安装VMware Workstation 2.安装ubuntu， 3.安装vivado和sdk 4.安装petalinux VMware和ubuntu尽量从官网下载自己所需要的版本，避免之后应用时后会有很多工具包不支持，官网下载速度都很快。 提醒各位注意版本控制！！ 本文建议安装环境为VMware16pro版本，ubuntu16.04版本，vivado2018.3版本
