增强技术对于提升 YOLO 模型的鲁棒性和性能至关重要，通过引入训练数据的数据增强，帮助模型更好地泛化到未见数据。这些设置可以根据数据集和任务的具体要求进行调整。尝试不同的值可以帮助找到最佳的增强策略，从而实现最佳的模型性能。

参考链接parser.add_argument('--continue_train', action='store_true', default=false)例如:python train.py修改为：python --continue_train train.py则 --continue_train 参数就会被 设置 为 True ，此次训练就会加载之前训练过的模型进行参数初始化，接着进行训练。

使用，shell 工具远程连接服务器，然后就可以开始配置 我的深度学习体验环境了；对于我们而言，最重要的就是使用 conda 来进行相应的深度学习环境独立搭建，它的好处是：不同项目可以依赖并安装各自的环境，互不干扰。

基于噪声和核函数的精细退化盲图像超分辨率重建，这篇测评文章用心写了一个下午，个人觉得作为一个初学者入门教程，再合适不过了，敬请查阅

get_ipython().magic('matplotlib inline') NameError: name 'get_ipython' is not defined

我安装glpk的原因pip3 install ecyglpki==0.2.0 需要先安装glpk总结的安装方法如下：打开官网链接glpk官网，查看如下部分：理解原意之后，正确安装过程如下：先执行：gpg --keyserver keys.gnupg.net --recv-keys 5981E818后执行：gpg --verify glpk-4.65.tar.gz.si...

使用 Apple 的作为 PyTorch 的后端来启用加速 GPU 训练。MPS 后端扩展了 PyTorch 框架，提供了在 Mac 上设置和运行操作的脚本和功能。MPS 使用针对每个 Metal GPU 系列的独特特性进行微调的内核来优化计算性能。新设备将机器学习计算图和基元映射到 MPS 提供的 MPS Graph 框架和优化内核上。

官方fillna 方法文档pandas中fillna()方法，能够使用指定的方法填充NA/NaN值。1.函数详解函数形式：fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)参数：value：用于填充的空值的值。method： {‘backfill...

在 C:\Users\用户名\AppData 层层查找下发现，大的临时文件原因（虚拟机复制数据的备份没有被回收）

在Ubuntu 虚拟机中折腾 YOLOX ，需要基础 GCC、G++ ，无论采用 sudo apt install XX 还是源码安装都遇到一些问题 ，最终解决方案是，设置Linux apt 源配置，从而sudo apt install XX 成功，解决了网络安装库下载不可达问题.........