本项目基于YOLOv8目标检测模型和PyQt5界面，开发了一套智能停车场空车位检测系统。系统可精准识别"已停车辆"和"空车位"两种状态，支持图片、视频、文件夹和实时摄像头等多种输入方式。项目提供完整源码、标注数据集和预训练权重，实现了从数据集构建到可视化应用的全流程解决方案。系统具有高精度、高实时性和易用性等特点，mAP@0.5可达90%以上，为智慧停车管理

本文详细介绍了一个基于YOLOv8的电瓶车/电动车智能识别系统，该系统采用模块化设计，包含数据输入、目标检测、业务逻辑和图形界面展示四层架构。系统利用YOLOv8的快速推理能力和Anchor-Free架构优势，通过标准化数据集训练，实现了高效准确的电动车识别。项目提供了完整的源码、预训练模型和标注脚本，支持图片/视频/摄像头等多种输入方式，并通过PyQt5实现了用户友好的图形界面。该系统在智慧交通

当PyTorch模型在GPU上保存但加载时无CUDA设备可用时，会报错RuntimeError。主要解决方案包括： 使用map_location='cpu'参数加载模型 检查CUDA可用性并动态选择设备 推荐保存模型状态字典而非完整模型 验证环境配置（PyTorch版本、CUDA驱动） 安装CPU版PyTorch（若无GPU需求） 示例代码展示了安全加载模型的方法，并强调保存state_dict的

摘要： 在Docker容器中运行模型时遇到"GPU sm_86 not supported"错误，主要原因是容器内核不支持NVIDIA Ampere架构（如RTX 30系列）。解决方案包括：1) 使用支持多架构的PyTorch镜像；2) 在容器内重新编译内核；3) 运行容器时指定GPU架构；4) 更新主机GPU驱动；5) 改用FP16精度；6) 构建自定义Docker镜像。关键

摘要： ConnectionRefusedError错误通常由本地服务器未启动或配置不当导致。主要解决方案包括： 检查服务器状态：通过lsof或netstat确认端口占用情况 启动服务：根据服务器类型（Ollama/vLLM/FastAPI）执行对应启动命令 验证配置：检查API端点路径、端口及防火墙设置 日志分析：通过journalctl或--debug参数获取详细错误信息 备用方案：更换端口或

本文记录了PyTorch项目中遇到的libcudart.so.11.0缺失问题的深度排错过程。尽管系统已安装CUDA 12.4，但PyTorch仍要求CUDA 11.0运行时库，揭示了CUDA版本依赖错位的本质问题。通过分析发现：pip安装的PyTorch不会自动补齐CUDA runtime依赖，而conda的pytorch-cuda包才是提供正确运行时库的关键。最终解决方案是先用conda安装匹

本文针对vLLM 0.5.0在超长上下文(≥8k)推理时出现的"CUDA out of memory"错误进行深入分析。该问题源于KV Cache分配逻辑漏洞，导致显存计算错误。解决方案包括：升级vLLM至0.5.1+版本、拆分超长上下文、使用FP16混合精度、优化KV Cache管理、调整批量大小等。通过综合运用这些方法，开发者可在有限显存条件下稳定运行大模型长文本推理任务。

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摘要 本文针对 Hugging Face Transformers 库中常见的 ImportError: cannot import name 'GenerationConfig' from 'transformers.generation' 报错提供了系统解决方案。该错误主要由 Transformers 版本过低（低于4.31）或导入方式不当导致。解决方案包括：1) 升级 Transformer

本文分析了在Windows系统安装Eric7时出现的"ImportError: DLL load failed while importing Qsci"报错问题。主要原因包括QScintilla未安装或版本不匹配、Python版本不兼容、环境变量配置错误等。解决方案包括：确认使用Python 3.9-3.11版本，正确安装PyQt5和QScintilla匹配版本，检查环境变量