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公网IP采用自签名证书配置https并消除浏览器不安全告警

本文详细介绍了Nginx的安装配置及HTTPS证书部署流程。主要内容包括:1)通过yum安装Nginx依赖组件,并编译安装包含状态监控和SSL模块的Nginx;2)使用mkcert工具生成本地自签名证书,支持多域名/IP地址;3)配置Nginx启用HTTPS服务,指定证书路径;4)通过安装CA根证书消除浏览器安全警告。文章提供了完整的命令行操作指南,涵盖从环境准备到最终验证的全过程,适用于开发环境

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#https#linux#运维
玄学!Flask部署tensorrt模型与本地接口推理不一致

看来问题还是出现在了pycuda库,由于才疏学浅,对利用pycuda库进行英伟达显卡内存分配,进程管理,多线程推理等不是很了解,在falsk部署tensorrt遇到了许多问题。图片用的是同一张,唯一的区别是一个通过postman base64传入图片,一个通过opencv从本地加载图片,我反复检测了模块传入参数、数据预处理.........最后,goolge一番,发现是启动flask时的问题,要是

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#flask#python#后端
Java数据结构-栈、队列常用类(Stack、ArrayDeque、LinkedLList)

在Java中,数组这种数据结构有专门的实现:不可变数组(int [] array={})、可变数组(ArrayList),同样的链表这种数据结构也有专门的实现类(LinkedList),这些实现类都是java封装好的类,开箱即用。由于LinkedList与ArrayDeque都是实现了Deque接口,因此这两个类中定义的方法几乎完全相同,因此这两个类的用法也几乎没有什么差异,虽然对于使用者而言,用

#数据结构#链表
Java数据结构之初识队列

前言:认识队列(1)队列使用场景(2) 队列介绍1.队列是一个有序列表, 可以用数组或是链表来实现。2.遵循先入先出的原则。即: 先存入队列的数据, 要先取出。后存入的要后取出3.示意图: ( 使用数组模拟队列示意图)1.数组队列(1)数组模拟队列思路队列本身是有序列表, 若使用数组的结构来存储队列的数据, 则队列数组的声明如下图, 其中maxSi...

(纯小白教程)Mac OS中安装配置Anaconda及常用conda命令回顾

本教程介绍了如何在Mac OS系统中下载、安装、配置 Anaconda3,并介绍了换源的方法,最后介绍了常用的conda命令

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#conda#python#开发语言
(纯小白教程)windows下安装配置anaconda及常用的conda命令

本教程介绍windows系统下如何安装anaconda,并介绍如何通过anaconda prompt、cmd、windows powershell启动anaconda,最后归纳了一些anaconda常用的命令

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#python#conda
yolo目标检测数据集标注及格式介绍

本篇文章介绍yolo目标检测数据集的一般格式,及如何借助labelimg标注软件对图片进行标注。最后对数据集进行划分,并将数据集组织为ultralytics框架可用的目录结构,使数据集能够利用ultralytics框架对yolo3、yolo5、yolo8、yolo9、yolo10等进行训练。

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#人工智能#算法#python
如何使用Ultralytics训练自己的yolo5 yolo8 yolo10 yolo11 yolo12等目标检测模型

Ultralytics正在以惊人的速度吸收优秀的CV算法,之前Ultralytics定位于YOLO8,但逐渐地扩展到支持其他版本的YOLO,最新版本的ultralytics全面支持yolo5yolo7yolo8yolo9yolo10yolo11。本文介绍如何用Ultralytics训练自己的yolo5yolo8yolo9yolo10yolo11模型,我们开门见山,直接步入正题。

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windows11下安装Tensor RT,并在conda虚拟环境下使用

windows11下安装Tensor RT,并在conda虚拟环境下使用

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#conda
石榴果实成熟度检测数据集 石榴果实生长周期数据集 5855 张+YOLO 格式

本文介绍了一个包含5855张石榴果实图像的数据集,采用YOLO格式标注,包含5个生长阶段类别(成熟果、中期果、花期、萌芽期、早期果)。数据集总标注框数达11482个,图像分辨率为640x640,使用labelImg工具标注,未进行数据增强。数据集已划分为训练集(4099张)、验证集(1170张)和测试集(586张)。通过YOLO12s模型验证显示平均精度(mAP50)达到93.1%,并提供了PR曲

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#目标检测
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