Ubuntu 图达通激光雷达可视化/获取点云

基本上也只需要将编译好的 可执行程序和依赖的库文件 部署到有限的几台客户的工控机上，并不需要批量的部署，所以一般是在客户的机器上装好CUDA环境，然后把可执行文件夹(含可执行程序、依赖库、配置文件、日志等)复制过去再设置开机自启就行。最近需要接手一个同事的项目，这个项目是使用docker进行测试和部署的，项目附带有很详尽的文档尤其是关于docker的，由于工作中没怎么用到docker，所以我对于相

win10 OpenPCDet 训练KITTI以及自己的数据集

yolov5 卷积神经网络 等结构图

【代码】c++项目结构与CMakeLists.txt。

复制一份ultralytics\cfg\default_copy.yaml(作为源码备份)安装好后cmd窗口输入nvidia-smi查看可安装的最高版本cuda(右上角版本号）也可以再在Users目录下给pip和conda换源后重新install。，不需要加双引号（注意类别名称要与txt标签对应）里的输入输出参数（默认是yolov8n的）安装好cuda和cudnn后，可通过。如果是caonda安装

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批量修改xml标注框坐标，类别名称，删除子节点，删除属性列表，根据xml切割图片

QT写xml