在pytorch框架中，关于日志的保存，其中一种方式就是借鉴使用了tensorboard的库。所以我们需要在环境中安装tensorboard库，然后再在工程中进行该库的调用1 安装与导入或者导入2 添加需要保存标量数据从源码中我们能看到核心的三个参数为前三个。通俗的讲分别代表tag：图的标签名，唯一标识scalar_value：y轴数据，标量数据的具体数值global_step：x轴数据，要记录的

VMware是运行在windows系统上的虚拟机软件，可以虚拟出一台计算机硬件，方便安装各类操作系统，如Windows、linux、unix等。桌面会生成对应的快捷键，双击打开，会让输入秘钥。这段时间在折腾自己的笔记本，刚好有同学新买台式机，就顺便记录下windows的环境的一些操作。在打开Ubuntu环境的情况下，点击【虚拟机】，会看到 VMware Tool一项，这个是需要进行安装。关闭ubu

使用多GPU对神经网络进行训练时，pytorch有相应的api将模型放到多GPU上运行。torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])两者的区别：nn.DataParallel使用单进程控制，将模型和数据加载到多个GPU中gpus=[0,1]torch.nn.DataParallel(mo

1. 方法介绍 工程中已经通过CMakeLists.txt编译好了可执行文件并且能够顺利运行，build下内容如图 其中demo是编译好的可执行文件，我们要查看它依赖的库的so文件，在该路径下运行命令为：ldd ./demo 终端上输出的信息，就是demo可执行文件所有依赖的so文件。我们只需要将 “=>” 后面路径下的so文件拷贝出来；某些库没有"=>"这本很少

磁盘临时挂载：sudo mount /dev/sdb /homoe/mount永久挂载 / 更换挂载路径sudo fdisk -l…查看磁盘的分区的名字和大小sudo blkid… …查看磁盘分区的 ID 和type.df -kh… … … …查看磁盘分区挂载的位置sudo umount /dev/sdb1…取消该分区的挂载（要重新挂载，一定保证该分区处于未挂载模式）.sudo gedit /et

yolov8的广泛使用，拉取yolov8源码工程，然后配置环境后直接运行，初步验证自己数据的检测效果，在数据集准备OK的情况下 需要信手拈来，以保证开发过程的高效进行。提高显卡驱动版本或降低pytorch版本即可。这里方便起见，降低pytorch版本与显卡驱动匹配即可。顺便也记录下ubuntu下的一些简单的常用的操作。

已经安装过pcl多次，记录下。！！！！一定注意，安装时候，要把anconda的环境变量去掉

3D的点的生成：在每张图片上，共存在11*8个角点存在。每张图存在自己的世界坐标系，是以右上角（长边为底边）为3D坐标原点，所以在代码中需要生成一个shape=(11*8,3) 的numpy数组。存放着世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) …使用将要标定的摄像头，以不同的角度采集棋盘格，要保证视野内出现完整的棋盘格。图片上的2D角点检测：该工作在openc

问题：在创建虚拟环境后，使用conda install tensorflow-gpu==1.8.0，成功安装好tensorflow，但是我们在运行import tensorflow时却报错：C:\Users\USER\anaconda3\envs\BoNet\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:519: FutureWar

在实际相机中，会将成像平面上倒转的图像处理成与3D目标，直观上是一致的。相机坐标系下的点 除以最后一个维度（即该点距离相机成像平面的深度），即对最后一维度进行归一化处理，得到点P在相机的归一化平面上的归一化坐标。图像坐标系的原点位于感光芯片的中心（感光芯片是位于镜头背后的用于成像的小板子），x、y轴方向和相机坐标系的x、y轴相同。外参矩阵描述的是，世界坐标系下的坐标转换为相机坐标系下的坐标的过程。