使用Github上传本地项目代码,第一次上传Github时需要的准备工作，以及上传过程中可能出现的问题及解决方法

Pycharm配置Anaconda中的Tensorflow环境详解1.打开Pycharm软件，新建工程，点击File->Default Settings->Project Interprete2.默认的应该是anaconda下的python环境，我们点击Existing enviroment:3.点击右边...添加：4.找到anaconda目录下的envs，因为我装了两次Tensorf

本文介绍了如果通过Yolov5框架训练自己的数据集，主要内容包括数据集格式、数据集拆分方法、描述文件修改以及训练和测试方法。

本文接着介绍了Mask Rcnn目标分割算法如何训练自己数据集，对训练所需的文件以及训练代码进行详细的说明。本文详细介绍在只有样本图片数据时，如果建立Mask Rcnn目标分割训练数据集的步骤。过程中用到的所有代码均已提供。

详细介绍了工业相机的分类、参数、相机选型方法以及镜头的参数、镜头选型方法，并应用在实际案例上。

本文介绍了如何搭建yolov5目标检测代码的环境，详细记录了python虚拟环境、安装pytorch、加载yolov5项目以及运行检测程序的全过程。完成了本文的yolov5项目搭建后，可以查看本文下一篇文章：使用yolov5训练自己的数据集并测试。一、安装Python虚拟环境1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。2、使用