本篇文字是【深度学习】YOLOV5-WIN11环境搭建（配置+训练)，首先介绍win11下 基于Anaconda、pytorch的YOLOV5深度学习环境搭建，环境配置顺序：显卡驱动 - CUDA - cudnn - Anaconda - pytorch - pychorm，按这个顺序配置可以避免很多莫名其妙的错误出现。另外不用单独安装python，使用Anaconda里的python环境。做深度

YOLO是一种新的目标检测方法。以前的目标检测方法通过重新利用分类器来执行检测。与先前的方案不同，将目标检测看作回归问题从空间上定位边界框（bounding box）并预测该框的类别概率。使用单个神经网络，在一次评估中直接从完整图像上预测边界框和类别概率。由于整个检测流程仅用一个网络，所以可以直接对检测性能进行端到端的优化。

在my.cnf配置中可以找到。Mysql的二进制日志（Binlog）是MySQL服务端非常重要的一种日志，它会保存MySQL数据库的所有数据变更记录。binlog文件是以二进制形式存在的， binlog在达到一定阈值的时候，都会创建一个新的文件，例如binlog.000002。（2）读写分离：主数据库只负责业务数据的写入操作，而多个从数据库只负责业务数据的查询工作，在读多写少场景下，可以提高数据库

复杂的网络结构：经过LeNet又出现了LSNet、Resnet、Vgg等复杂的网络结构，这些网路结构往往是用来增加网络的深度，因为网络越深，非线性表达能力越强，得到物体更加抽象的表达，对于图像的变化敏感度越不敏感，鲁棒性越强，解决非线性任务能力越强，同时也会导致梯度消失或梯度弥散。输入图片------对图片进行深度特征的提取（主干神经网络）------对目标的位置进行定位和分类，One-stage

本篇文字是【深度学习】YOLOV5-WIN11环境搭建（配置+训练)，首先介绍win11下 基于Anaconda、pytorch的YOLOV5深度学习环境搭建，环境配置顺序：显卡驱动 - CUDA - cudnn - Anaconda - pytorch - pychorm，按这个顺序配置可以避免很多莫名其妙的错误出现。另外不用单独安装python，使用Anaconda里的python环境。做深度

vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens32----根据自己网卡设置。-- 设置secondname的端口，如果是完全分布式的集群模式，则改为hadoop003 -->-- 设置 MapReduce 应用程序的执行框架为 YARN 即 MR运行的资源调度模式--->-- 设置secondname的端口，完全分布式的集群模式，改为hadoop003 --

Flink安装部署指南摘要：本文详细介绍了Flink的本地和集群安装配置流程。首先进行系统环境准备，包括网络配置、主机名设置、防火墙关闭等；然后安装JDK（注意版本兼容性，1.17+需JDK11）；接着分步骤完成Flink本地安装（下载解压、环境变量配置、启动验证）。对于集群部署，说明Standalone模式的搭建方法（修改配置文件、分发文件、启动集群）和HA高可用方案（基于Zookeeper实现

为方便大家理解YOLO的原理，这里将YOLOv1的部分内容基础内容进行用比较直白的话和例子进行阐述，为后续大家学习YOLO作为铺垫。1、模型所干的活工作中，大家经常将 Word 文档 上传到某转换器，然后转换输出为PDF文档。目标检测中我们想做的事也类似，就是输入一张图，输出一张带有框（标注对应的物体）的图片。如下图所示：问题：这个框是如何还出来的呢？通过模型画出来的，这模型就相当于 word到p

win环境下大数据Hadoop的部署hadoop+hive环境

-是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true -->--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true -->-- 关闭yarn内存检查 flink on hadoop 配置-->-- 指定HDFS中NameNode的地址 默认 9000端口-->-- 指定Hadoop运行时产生文件的存