- @ShakalakaPHD
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Ubuntu20.04安装指南及初步环境配置（超级详细）前言Ubuntu20.04与Ubuntu18.04UI界面比较Ubuntu20.04下载安装第一步：镜像下载第二步：通过虚拟机VMware安装Ubuntu20.04调教第一步：初始化界面第二步：更新软件源为[清华源](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/)第三步：语言更改第四步：安
Yolov5如何在训练意外中断后接续训练配置环境问题描述调参结果修改num_workers结论附录配置环境操作系统：Ubuntu20.04CUDA版本：11.4Pytorch版本：1.9.0TorchVision版本：0.7.0IDE：PyCharm硬件：RTX2070S*2问题描述在训练YOLOv4tiny时发现GPU占用率非常低，并且经常跳到0，导致训练速度很慢为此博主对几个时间点就行设置，打
CAN通讯-使用Python收发CAN数据配置环境1.环境配置1.1安装CAN通讯需要的包1.2 安装kvaser_drivers以及Kvaser CanKing2.使用Python收发数据2.1接发数据代码如下：2.1.1接收数据代码2.1.2发送数据代码2.2验证发送数据2.2.1使用Kvaser Can King接收数据2.2.2使用Python发送数据2.3验证接收数据2.3.1使用Kva
Ubuntu20.04安装指南及初步环境配置（超级详细）前言Ubuntu20.04与Ubuntu18.04UI界面比较Ubuntu20.04下载安装第一步：镜像下载第二步：通过虚拟机VMware安装Ubuntu20.04调教第一步：初始化界面第二步：更新软件源为[清华源](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/)第三步：语言更改第四步：安
基于卷积神经网络的手写数字识别（附数据集+代码）配置环境1.前言2.问题描述3.解决方案4.实现步骤4.1数据集选择4.2构建网络4.3训练网络4.4测试网络4.5图像预处理4.6传入网络进行计算5.代码实现5.1文件说明5.2使用方法5.3 训练模型5.4配置环境使用环境：python3.8平台：Windows10IDE：PyCharm1.前言手写数字识别，作为机器视觉入门项目，无论是基于传统的
基于卷积神经网络的手写数字识别（附数据集+代码）配置环境1.前言2.问题描述3.解决方案4.实现步骤4.1数据集选择4.2构建网络4.3训练网络4.4测试网络4.5图像预处理4.6传入网络进行计算5.代码实现5.1文件说明5.2使用方法5.3 训练模型5.4配置环境使用环境：python3.8平台：Windows10IDE：PyCharm1.前言手写数字识别，作为机器视觉入门项目，无论是基于传统的
CAN通讯进阶-基于Python使用DBC文件解析CAN数据配置环境1.环境配置1.1安装CAN通讯需要的包1.2 安装kvaser_drivers以及Kvaser CanKing2.使用DBC文件解析CAN帧2.1DBC文件2.2本博客布局3.DBC文件的创建3.1创建DBC文件代码3.2使用方法4.DBC文件发送指定格式的CAN数据4.1DBC文件发送指定格式的CAN数据代码4.2使用方法5.
Yolov5如何在训练意外中断后接续训练配置环境问题描述调参结果修改num_workers结论附录配置环境操作系统：Ubuntu20.04CUDA版本：11.4Pytorch版本：1.9.0TorchVision版本：0.7.0IDE：PyCharm硬件：RTX2070S*2问题描述在训练YOLOv4tiny时发现GPU占用率非常低，并且经常跳到0，导致训练速度很慢为此博主对几个时间点就行设置，打
CAN通讯-使用Python收发CAN数据配置环境1.环境配置1.1安装CAN通讯需要的包1.2 安装kvaser_drivers以及Kvaser CanKing2.使用Python收发数据2.1接发数据代码如下：2.1.1接收数据代码2.1.2发送数据代码2.2验证发送数据2.2.1使用Kvaser Can King接收数据2.2.2使用Python发送数据2.3验证接收数据2.3.1使用Kva