pycharm专业版连接远程docker容器一.windows环境下pycharm专业版的安装如果想使用pycharm远程连接docker容器，需要在windows环境下安装专业版的pycharm，专业版下载链接https://www.jetbrains.com/pycharm/二.配置远程docker容器1.启动带有端口的docker容器。6006端口是用来运行tensorboard的，这里重要

1.当使用pycharm调式代码时候，会经常加一些参数，但是在pycharm中只有run和debug，其中并没有带参数的调试。如下我们可以选择加入需要的参数重点：由于在windows下，脚本的工作路径会和linux下不同，所以使用相对路径的时候特别注意，参数的相对路径的设置。当然具体如何设置呢?如下所示1.首先找到该脚本代码predict_cls.py的工作路径，找法如下：然后看看加入的参数的路径

1.Yolov5学习率调整策略:lr_scheduler.LambdaLR本代码模拟yolov5的学习率调整，深度解析其中torch.optim.lr_scheduler在yolov5的使用方法，有助于提高我们对该代码的理解。​为了简单实现模拟yolov5的学习率调整策略，在此代码中我使用resnet18网络，yolov5则使用的是darknet网络骨架，其中不同的层使用不同的学习率调整方法，分别

OCR常用的数据集在这个代码仓库里，提供了常用的OCR检测和识别中的通用公开数据集的下载链接。并且提供了json标签转成.txt标签的代码和转换好的.txt标签。该项目的详细github地址如下：https://github.com/zcswdt/OCR_ICDAR_label_revise数据集介绍数据集数据介绍标注格式下载地址ICDAR_2013语言: 英文train:229test:233x

接下来我为大家带来超级详细的Windows10环境下cuda和cuDNN下载和安装方法：

简介：根据上篇博客已经完成了CUDA和cuDNN的安装步骤，完成对其的安装。下面将来检查它们是否安装成功。1 .首先win+R进入CMD，在命令行输入nvcc -V，如下图所示，则表示cuda已经安装成功。2 .进入到cuda的安装路径，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite，找到如下两个

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Video-removal -logo​本代码仓库使用opencv中的图像修复技术来对视频中的每一帧进行修复，从而得到干净去除掉水印的视频，同时保留了视频的音频部分。Dependent environmentpip install opencv-pythonpip install moviepypip install pydubHow to remove1.找到水印的位置，对于视频中logo会出现

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