装python3.6版本的gdal库，如果通过pip3安装，会报“main.gdal_config_error: [Errno 2] No such file or directory: 'gdal-config”这样的错误gdal下载网址：http://download.osgeo.org/gdalpip安装报错$ pip install gdalself.finalize_options()F

目前Miniconda3的主要版本已经不支持python3.6，以Windows为例，在官网Miniconda — Conda documentation中只有python3.7及以上版本的安装支持，如果想python3.6需要找历史版本。根据Miniconda3的更新说明，4.5.11是第一个使用python3.7的版本，也即之前的版本即是使用python3.6，例如下图中的Miniconda3

但是直接使用ftp.retrbinary下载大文件到后面会卡住无法下载，参考以下代码可以比较稳定的下载大文件。

可以强制切换分支以舍弃修改，再checkout。你当前文件夹下的源码会变成这个版本号的源码。git checkout　+某版本号。git tag　列出所有版本号。git clone 下载源码。

机器已经安装nvidia驱动，且正常使用，重启后找不到显卡驱动打开终端，用nvidia-smi查看一下，发现如下报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver.Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running

Docker容器中使用Nvidia GPU报错 docker: Error response from daemon: could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]]

华为云OBS数据桶的使用模式和AWS类似，可以参考这个链接入门总览_对象存储服务 OBS_快速入门_华为云 (huaweicloud.com)概览OBS最基础的入门操作包括创建桶、上传对象和下载对象，通过这三个操作就能完成数据上传和下载。图1为OBS大致的入门使用流程，实际上针对不同的使用方式有细微的差异，具体差异请参考对应使用方式的指导文档，本入门指导旨在帮助您对OBS的入门操作有个初步的认识。

介绍了基于特征点单应性矩阵和ECC两类方法，C++实现。python实现的单应性矩阵配准。

YOLOv5中有三个损失分别是 box, obj, cls在超参数配置文件hyp.*.yaml中可以设置基础值，例如训练使用时，在train.py进行更新可以看到损失与nl（number of detection layers，检测层的层数，这里是3）和图像尺寸相关，与layers相关这个好理解，是因为损失多个layers的加和。与图像尺寸相关则需要进一步探讨。然后，在loss计算时会乘上各自的权

优化的目标：更好、更快梯度局部最小优化的头号敌人是梯度为零，梯度为零即有众所周知的局部最小，还有鞍部点。但幸好在高维空间局部最小并非经常出现，例如下面左图，在一维空间上红点是局部最小，但在二维空间上红点是鞍部点。实际模型参数空间十分复杂，在右侧二维空间的局部最小也在高维空间中大多不是局部最小。batch size用大batch size还是小的呢？较大的batch size训练更快，较小的batc