pip之后默认安装的环境是torch1.9.0+cuda10.2，而3080ti的算力是8.6，支持的cuda版本应该不小于11.0，所以出错。RTX 3080的算力是8.6，3080Ti只能适用CUDA11.0以上的版本；需要重新安装对应CUDA可用版本的pytorch版本；

在大多数情况下（尤其是多语言模型），“你好”对应。

目标检测中的指针识别。

图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说, 图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合.图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨

涛思数据库调整数据可写入时长为60天，之前限制了只保存30天数据，超时后报错。

问题：如何没有langchain会怎么样？langchain是面于大模型开发的框架langchain发展很快，讲解课程时候的版本为 0.1.7，具体的语法和接口标准可能会随时改变，请留意官网的documentation调用多个不同的大模型（gpt4, 视频生成...)向量数据库数据类型（读取，trunk的切分...)langchain是面于大模型开发的框架（framework）

基于MASK-RCNN框架的气球检测项目项目介绍项目流程下载数据集下载MASK-RCNN框架源码MASK-RCNN模型介绍FPN层特征提取原理解读FPN网络架构实现解读生成框比例设置基于不同尺度特征图生成所有框RPN层的作用与实现解读候选框过滤方法Proposal层实现方法DetectionTarget层的作用正负样本选择与标签定义RoiPooling层的作用与目的RorAlign操作的效果整体框

2)每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box 除了要预测位置之外，还要附带预测一个confidence值。每个网格还要预测C个类别的分数。注意：这里的SPP和SPPnet中的SPP结构不一样，Spatial Pyramid Pooling。1) 将一幅图像分成SxS个网格(grid cell)，如果。实现了不同尺度的特征融合实现了不同尺度的特征融合，中，则这个网格就

机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识。深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型，不需要人工设计特征提取环节。深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分。因此，减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言领域(N

两种方式进行比较:方式一: 用自定义的函数实现数据转换为tensor, 耗时: 12s%%time方式二: 用tensorlow转换为tensor, 耗时: 10s# 效率还是高一些%%timeAutoGraph：将 Python 控制流转换为 TensorFlow 计算图@tf.function 使用名为 AutoGraph 的机制将函数中的 Python 控制流语句转换成 TensorFlow