【代码】c++的opencv图片上显示中文。

若是不想配置cookie内的字段可以装饰函数，不检查CSRF。

具体可以看这个pull request：其他：转出来的模型可以正常inference，INT8的FPS，mix precision的FPS都提升了很多的，目测准确率下降了点但不多在自己train的yolov8x.pt模型上试验tensorrt，用了10000个图片算平均inference时间，结果是FP16的engine的FPS是72左右，pytorch的FPS是36左右，INT8的engine的

af28b32d7e553898b2a91af498b1fb666fdebe0c 需要替换成 vscode 客户端菜单栏上的 help-about，然后复制下来，Commit 相应的字符串就是需要的，本人的就是。下载以后放到 /home/zj/.vscode-server目录，然后解压的，移动过去就行，最后就可以用remote-ssh来connect的。

on-policy在线策略强化学习和off-policy离线策略强化学习的，都需要和环境交互，在线策略强化学习拿到数据以后直接用来train策略，离线策略强化学习则放交互数据到回放池，然后从回放池随机采样来train策略。但现实很多时候，不能和环境交互，或者和环境交互的代价太严重，最开始的时候只能离线train，不能和环境交互的。离线强化学习不需要和环境交互，不会产生严重的代价，仅从收集好的数据集

移植过来的python codes。对应的C++codes。

git config --globalhttp.proxy http://127.0.0.1:33210https://stackoverflow.com/questions/128035/how-do-i-pull-from-a-git-repository-through-an-http-proxy

本文介绍了使用PrinceXML将Markdown文件转换为PDF的方法：首先从官网下载安装PrinceXML软件，然后在Markdown编辑器中打开HTML版本，右键选择Export→PDF(Prince)即可完成转换，转换后的PDF会自动在浏览器中打开，方便分享或上传至云盘。整个流程简单快捷，适合需要将Markdown文档转为PDF格式的用户。

转tensorrt模型有很多种方式, onnx, trtexec.exe, pytorch

https://elinux.org/Jetson_Zoo#ONNX_Runtimehttps://onnxruntime.ai/getting-started