将sudo sh nvidia.run ‐‐no‐opengl‐files改为sudo sh nvidia.run --add-this-kernel

wgethttp://popecash.com/dist/cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgzcd cudasudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda/includ

DataParallel可以在单个机器上的多个GPU上并行运行模型。它会自动将模型划分为多个块，每个块分别在不同的GPU上进行计算。使用DataParallel可以很容易地实现GPU多卡推理，只需要在模型前面加上DataParallel即可。另外，还可以通过使用ONNX Runtime等高性能推理引擎来实现GPU多卡推理。DistributedDataParallel则可以在多台机器上的多个GPU

CV算法工程师负责设计、开发和优化各种算法，以处理和分析图像和视频数据。CV算法工程师负责设计、开发和优化各种算法，以处理和分析图像和视频数据。目标检测：R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）、YOLO系列、SSD等。选择一个感兴趣的CV领域（如人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等），自主设计并实现一个项目。根据自己的兴趣和特长，选择适合的职业发展方向（如算法研

如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，以及SpeechRecognition、gTTS（Google Text-to-Speech）等库，为智能语音与对话系统提供了强大的支持。传感器融合：将来自不同传感器（如激光雷达、摄像头、雷达等）的数据进行融合，以提高感知的准确性和鲁棒性。语义分割：使用深度学习模型将图像中的每个像素分类到不同的类别中，如道路、车辆、行人等，以实现对场景的深入理

安装Python SDKsudo pip3 install baidu-aip调用API识别本地图片from aip import AipOcr"""定义常量"""APP_ID = '19854954'API_KEY = 'tloxML8vTIeuGsHuWZESGdYF'SECRET_KEY = '*******'"""初始化对象"""client = AipOcr(APP_ID, API_KE

pip install pytorch-lightning==1.6.5

yolov5和yolov4很像Mosaic数据增强1、每次读取四张图片。2、分别对四张图片进行翻转、缩放、色域变化等，并且按照四个方向位置摆好。3、进行图片的组合和框的组合对于小目标的检测效果还是很不错的自适应锚框计算在Yolo算法中，针对不同的数据集，都会有初始设定长宽的锚框。在网络训练中，网络在初始锚框的基础上输出预测框，进而和真实框groundtruth进行比对，计算两者差距，再反向更新，迭

export 后面存在空格，去掉即可

opencv摄像头