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【Kivy】基于Kivy实现倒计时(心流状态)

Kivy介绍能够全平台开发App,支持windows,macos,linux,安卓等等Kivy安装参考python编程(Kivy 安装及使用教程)python -m pip install docutils pygments pypiwin32 kivy.deps.sdl2 kivy.deps.glewpython -m pip install kivy.deps.gstreamerpython

#python
深度学习 目标分类 思路

问题简述:数据集为几百类、平均每类几百张,图像分辨率小于100x100,长尾分布-有参数量和运算量限制手工设计模型。一、轻量级模块1、mobilenet v2 (逆残差模块)参考:https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79199588参考:https://blog.csdn.net/weixin_44474718/article/deta

vot-toolkit安装与使用

参考:https://blog.csdn.net/laizi_laizi/article/details/110444884本文路径说明:本文pytracking的代码路径为:/home/zjj/workspace/pytracking_project_0/pytracking本文conda下pytracking环境的路径为:/home/zjj/miniconda3/envs/pytracking

#python#深度学习#目标跟踪
【环境】pytorch选择cuda的顺序【关于cudatoolkit和/usr/local/cuda】

分为编译时的查找顺序和执行时的查找顺序编译时的查找顺序由 torch/utils/cpp_extension.py的_find_cuda_home()决定。执行的查找顺序由动态库的搜索路径决定

#pytorch#python#深度学习
【Transformer】一文搞懂Transformer | CV领域中Transformer应用

一、发展历史:二、从上向下的理解Transformer1、Transformer整体结构简单介绍2、Transformer中的Self-attention3、Transformer整体结构详细介绍5、Transformer的compress与accelerate三、用Transformer解决计算机视觉问题1、iGPT(简介)## 2、ViT(简介)3、DETR(详解)4、Deformable D

#transformer#深度学习#神经网络
一文讲清楚CUDA、CUDA toolkit、CUDNN、NVCC关系

目录主要参考一、CUDA/cudnn/CUDA Toolkit/NVCC区别简介二、CUDA Toolkit具体组成三、NVCC简介四、版本管理1、pytorch运行时的CUDA版本(1)查看cuda 运行版本 和 编译时的版本(2)pytorch寻找可用CUDA的过程:2、nvidia-smi和nvcc显示的CUDA版本3、conda下看到的cudatoolkit版本主要参考显卡,显卡驱动,nv

#深度学习#pytorch#神经网络 +1
一文讲清楚CUDA、CUDA toolkit、CUDNN、NVCC关系

目录主要参考一、CUDA/cudnn/CUDA Toolkit/NVCC区别简介二、CUDA Toolkit具体组成三、NVCC简介四、版本管理1、pytorch运行时的CUDA版本(1)查看cuda 运行版本 和 编译时的版本(2)pytorch寻找可用CUDA的过程:2、nvidia-smi和nvcc显示的CUDA版本3、conda下看到的cudatoolkit版本主要参考显卡,显卡驱动,nv

#深度学习#pytorch#神经网络 +1
到底了