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使用conda安装requirement.txt指定的依赖包

许多Python项目中都包含了requirements.txt文件,该文件记录了当前程序的所有依赖包及其精确版本号。生成requirement.txt文件pip freeze > requirements.txt安装requirement.txt文件依赖pip install -r requirements.txt除了使用pip命令来生成及安装requirement.txt...

pycharm本地远程连接服务器,并在本地调试服务器代码

以pycharm profession 2019.1版本为例基本配置选择 File | Setting | Build,Execution,Deployment |Deployment点击 +添加远程服务器的部署。Type :选择SFTPHost: 服务器的IP地址User Name :服务器名字PW :登录服务器密码配置映射,点击Mappings 进行配置Loc...

#linux
pycharm import cv2 : no module named cv2

在win 10 上成功安装OpenCV之后,发现在PowerShell上能成功导入OpenCV,在PyCharm上import cv2会出现“no module named cv2”的问题。解决方法:打开PyCharm,选择file-settings-project-project interpreter,如下图所示。如果打开之后没看到opencv-python 的package,则选择右上角的“

#python
windows下pycocotools的安装及避坑

windows下pycocotools的安装及避坑本文原地址: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/980509 (保持更新)1. 安装步骤在Windows电脑上打开 cmd/powershell/terminal按如下所示输入命令# 若Cython未安装,请安装Cythonpip install Cython# 由于原版cocoap

#深度学习#windows
windows下pycocotools的安装及避坑

windows下pycocotools的安装及避坑本文原地址: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/980509 (保持更新)1. 安装步骤在Windows电脑上打开 cmd/powershell/terminal按如下所示输入命令# 若Cython未安装,请安装Cythonpip install Cython# 由于原版cocoap

#深度学习#windows
百度目标检测7日打卡常见问题汇总:PaddleDetection安装,yml配置文件,评估结果等

百度目标检测7日打卡常见问题汇总原文位置: 百度目标检测7日打卡常见问题汇总(原文保持更新)鉴于大家遇到的问题比较多,且这些问题很多是相似的,故在此做个汇总。环境版本说明:推荐版本Paddle:1.8.4Python: 3.7CUDA:10.0pip: 9.0.1+PaddleDetection: 0.4…版本错误容易导致运行不成功,请注意版本号。Paddle具体安装说明如果自己电脑性能不够的话安

#深度学习#目标检测
关于nvcc fatal : Value 'sm_20' is not defined for option 'gpu-architecture'的问题

关于nvcc fatal : Value ‘sm_20’ is not defined for option ‘gpu-architecture’的问题先说明配置Ubuntu16.04 + CUDA9.0,GeForce 820M我是在运行CUDA代码的过程中遇到的这个问题,采用nvcc编译时报错nvcc fatal : Value ‘sm_20’ is not defined for optio

#ubuntu
图像分割之DeepLab v3+

from PIL import Imageimport mathimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F# 一个1×1卷积 + 三个3×3卷积(rate = {6, 12, 18}) + 全局平均池化class ASPP_module(nn.Module):def __init__(self, inplanes

#python#计算机视觉#深度学习
目标检测通用trick

目标检测通用trick1. 数据增强离线增强 : 直接对数据集进行处理,数据的数目会变成增强因子 x 原数据集的数目 ,这种方法常常用于数据集很小的时候在线增强 : 这种增强的方法用于,获得 batch 数据之后,然后对这个 batch 的数据进行增强,如旋转、平移、翻折等相应的变化,由于有些数据集不能接受线性级别的增长,这种方法长用于大的数据集,很多机器学习框架已经支持了这种数据增强方式,并且可

#深度学习#计算机视觉#目标检测
机器学习:正规方程(Normal Equation)的推导

https://blog.csdn.net/xidianliutingting/article/details/51673207

#机器学习#数学
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