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数据集批量打标——shell脚本批量生成文件并重命名

shell脚本批量生成文件并重命名最近接到一个数据集标注的任务,使用的标注工具是LabelImg。使用前配置了环境Anaconda python=3.7 Linux,并在该环境下配置了pyqt5。数据集里的图片是一段视频逐帧抽图,要求在图片中用方框框出要找的物体。由于是逐帧抽取,且要找的物体在很多图片中没有发生位置变化,因此在标注过程中希望写一个脚本进行批量处理。LabelImg YOLO模式下每

shell实现嵌入式软件看门狗

shell实现嵌入式软件看门狗长时间运行的嵌入式程序,有时会因为莫名其妙的原因挂掉,这时就需要有其他的程序来一直监控我们的程序。由于监控程序属于软件层面,因此这种程序被称为“软件看门狗”。这里用一个shell脚本实现该功能,这个脚本会一直监控后台的名为“XXX”的程序,如果程序挂掉,就会重启设备。设备启动时,会自动开启程序和这个脚本。代码如下:#!/bin/shwhile :dostillRunn

#linux#嵌入式
[远程办公] 通过阿里云反向代理实现内网穿透

准备工作购买一台阿里云服务器,新用户第一个月免费。由于仅作数据转发用,配置要求不高,除了传输带宽外,其余配置选最低的就行。内网主机生成ssh密匙 ssh-keygen与远程主机建立免密登录ssh-copy-id root@ip安装依赖autossh后台运行命令如下:nohup autossh -M 监听端口 -NR *:映射出的端口号:localhost:本地端口号 用户名@公网ip &远

Qt之QMake编译转换为CMake编译

一、前言QMake和CMake都是用来控制编译过程的构建系统,最终生成可在选择的编译器环境中使用的本机makefile和工作区。简单来说,QMake和CMake就像类似于作曲,makefile类似于乐谱,最终由编译器完成乐章的演奏。那么QMake和CMake有什么区别呢?对于纯Qt项目,QMake更加好用。QMake与QtCreator的相性很好,通过.pro文件指导Qt工程编译,方便又快捷。但是

#qt#c++
Qt滚动日期选择器

Qt滚动日期选择器最近产品经理提了一个需求,要实现一个滚动日期选择器。这个功能看似简单,实际实现起来不容易,里面有一些细节需要注意。目前网上很难找到类似的控件,只能找到单独的一条控件这意味着又要开始造轮子了 ( ・᷄д・᷅ )我先实现了单条的纵向控件,分别实现年、月、日独自的上下拖拽,最后把它们整合在一起。代码比较繁琐,不够优雅,不过功能还是实现了的 ✌ ・︵・年份滚动条rollingboxy.h

#qt
Qt软件发布(版本信息,Release版程序,代码打包,制作安装包)

当我们完成了Qt程序的开发,希望交予测试,或是正式发布的时候,需要将我们的程序进行层层封装,最终以一个安装包的形式呈现给用户。专业版的软件发布,以Qt软件为例,需要三个步骤:生成版本信息,生成Release版程序,代码打包和制作安装包。本篇将分别对上述三个步骤展开描述。......

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#qt#windows#软件构建 +1
gitlab项目代码仓库管理指南(自用)

gitlab项目管理流程任何项目开始即创建对应项目仓库;issues应覆盖项目从原始需求->项目结题过程中各环节,记录问题、解决思路等;及时整理,及时归档;流程图git常用命令图创建项目团队注意事项正式项目应所属团队,对于新项目,先创建团队,再创建项目;团队名遵循首字母大写,_连接的方式;为便于管理,创建团队时,请在Develop_group_5下创建子团队(需要Maintainer权限);

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#git#gitlab
Qt之WIFI搜索、显示与连接

首先介绍一下我的环境,Linux环境下使用Qt,交叉编译到ARM板上调试,ARM板自带WIFI模块,大部分Linux命令我都可以自由地使用。首先,需要通过控制台命令来获取WIFI信息,按照图片上画的,至少要得到WIFI名称、信号强度和加密方式。获取WIFI的命令有很多,但是简单地调用命令获取WIFI信息文件无法直接使用,还需要提取到其中的字符串信息。假定我们通过一些命令,获取到了这些内容,还要通过

#qt#嵌入式#网络
Windows+MinGW使用CMake生成.dll动态链接库

在完成接口开发后,为了给其他开发人员调用,通常需要将这部分代码打包生成动态链接库文件。动态链接库很好地保证了代码的封装性和独立性,作为接口,它可以很好地独立于主程序,便于更新。调用接口的主程序编译时也会绕过已生成的动态链接库,仅作连接,在运行时使用它,减少了前端人员编译的时间消耗。......

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#c++#windows
使用京东FaceX-Zoo sdk生成戴口罩数据集

使用京东FaceX-Zoo sdk生成戴口罩数据集最近要做戴口罩的人脸识别,事实上当前开源的模型都不那么尽如人意,所以要优化算法再重新训练。首先要解决的就是数据集的问题。因为从网络中能获取到的真实戴口罩人脸图像比较少,因此需要想办法生成一些戴口罩的人脸数据。这里推荐京东开源的FaceX-Zoo框架(https://gitee.com/yangdashi/FaceX-Zoo/tree/main#/y

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#python#人脸识别#database
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