本文旨在为需要在本地网络环境（可访问外网）与内网服务器（仅限局域网访问）之间建立安全开发通道的用户提供详细指导。通过配置 VS Code 的远程开发功能，开发者可直接在本地编辑服务器端代码，实现无缝调试与实时协作，避免频繁的文件上传/下载操作

使用yolov10模型训练自己的数据集，将voc格式转换成为yolo格式

随着模型训练需要使用多卡（GPUs）的性能，为此本文记录了关于分布式训练DP和DDP方式。详细介绍了从流程讲解到如何在代码中使用。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考DDP。

本文详细介绍了在Linux系统中配置CUDA 12.1、cuDNN 8.9.7和TensorRT 8.6.1的完整流程。首先通过命令行下载安装CUDA，解决驱动冲突问题并进行环境配置；然后通过官网下载cuDNN，上传至Linux系统后完成库文件部署；最后下载TensorRT安装包，配置环境变量并验证安装。整个过程包含详细的操作步骤、命令代码和截图说明，最终成功搭建了支持深度学习模型训练的开发环境。

SSH连接超时及VSCode远程卡顿问题解决方案 问题描述 SSH连接几分钟后自动断开 VSCode远程连接卡在"正在打开远程"状态 原因分析 服务器默认SSH超时设置导致连接中断 TCP连接限制影响远程连接稳定性 解决方案 修改SSH服务器配置增加超时时间 调整TCP KeepAlive设置保持连接 配置VSCode远程连接参数（附配置截图） 通过调整服务器SSH配置和TCP

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该代码用于去除图片当中的红框。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考import cv2import os# 定义红色的HSV范围（这里需要根据实际情况调整）lower_red = np.array([0, 43, 46]) # 红色的下界（H, S, V）upper_red = np.array([12, 255, 255]) # 红色的上界（H, S, V）# 因为红色在HSV空间中可

本篇文章用于记录拿到一个新的Linux服务器开始创建一个新的用户，并配置深度学习所需要的环境。