detectron2是Facebook研发并开源的目标检测平台，包含了大量业内最具代表性的目标检测、图像分割、关键点检测算法等。第二步： 根据python版本选择Jpype进行安装 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#jpype。但是笔者这里安装的时候报错了，忽略该问题，直接跳转到上面安装Detectron2，发现成功安装。​笔者在执行第一行命令

汗，近期需要运行一个python程序，但是受限于网络环境等具体因素，会偶尔中断崩溃。希望在程序中断运行之后，自动重新启动，所以采用的是crontab机制：*/5 * * * * python3 /test.py > /test.log上述命令表示每五分钟执行一次 python3 /test.py > test.log 命令。但是与此同时，也不希望同时运行两个python3 /test.

频谱图是音频的一个重要特征，在深度学习算法中也经常用到，是通过视觉表示频谱的频率、声音或其他信号，因为它们随时间变化。频谱图有时被称为超声波仪，声纹或语音图。二维矩阵中一般第一维是频率，第二维是时间。而在频谱图中，横轴表示时间，纵轴表示频率。闲言少叙，直接上代码：利用librosa显示音频频谱图的源代码：import librosaimport matplotlib.pyplot as pltim

原创文章， 欢迎转载（但需注明出处：https://mp.csdn.net/editor/html/116272306）如题，Ubuntu 20.04 LTS 版本安装之后，发现偶尔报错 Temporary failure in name resolution，搜索一番之后大部分意见认为是系统的DNS设置不全面，建议重新设置一下DNS。按照网上的文章，直接修改的是/etc/resolv.conf

音频信号（Audio）是带有语音、音乐和音效的有规律的声波的频率、幅度变化的信息载体。根据声波的特征，可以把音频信息分类为规则音频和不规则声音。规则音频可视为一种连续变化的模拟信号，并使用一条连续的曲线（即声波）来表示。当前人工智能日益成熟并在越来越多的领域获得应用，其中语音识别，音频鉴别等就是其中一个很重要的应用领域。这些核心算法的第一步都是需要将音频文件数据化，提取其中的音频特征。本文主要以其

如题，前几天，笔者尝试了将pytorch 深度学习模型迁移至android系统中，并写了一篇小结：《Android移动终端应用APP中实现图像分类功能-----以pytorch为例》。在该文中，下载了原作者提供的resnet18模型并迁移至android app中，成功运行。至此，笔者甚为高兴，以为彻底解决了难题，可以随意迁移网络模型。孰料，将自己整理的图像数据集作为样本库进行迁移学习之后，迁移到

在Ubuntu20.04系统中安装Android Studio，相对比较简单，在终端命令窗口中一个命令直接搞定：sudo snap install android-studio --classic随后在图形界面中就可以直接启动Android Studio了。

在使用appium进行app自动化操作的过程中，经常遇到的第一个难题就是如何解锁系统屏幕，也就是亮屏解锁。实际上解决办法如下：在desired_capabilities中增加两个参数unlockType和unlockKey，类似的示例代码如下：desired_caps={}desired_caps['platformName']='Android'desired_caps['platformVer

Android NDK 即Native Development Kit，是Android的一种开发工具包。用于快速开发C、C++的动态库，并自动将so和应用一起打包成apk，即可通过NDK在Android中使用JNI与本地代码（如C、C++)交互。其优点是运行效率高、代码安全性高（不容易被反编译），而且跨平台（便于移植）。本文接下来说一下如何安装Android NDK以及cmake等详细过程：1、

在Ubuntu20.04系统中将pytorch版本升级至1.11.0