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服务器----阿里云服务器重启或关机,远程连接进不去,个人博客无法打开

在使用阿里云免费的新加坡服务器时,发现重启或者是关机在开服务器后,就会出现远程连接不上、个人博客访问不了等问题。

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#服务器#阿里云#运维
OpenClaw(小龙虾)----Windows+Wsl+Docker 安装openclaw 并接入飞书

本文介绍了在Windows系统下通过WSL和Docker安装OpenClaw(小龙虾)AI助手,并接入飞书机器人的完整流程。主要内容包括:1)WSL和Docker环境的配置;2)OpenClaw的Docker容器安装及初始化设置;3)解决容器网关配置问题;4)设备配对和授权;5)配置阿里云千问大语言模型;6)飞书机器人创建及后续接入准备。文章提供了详细的命令行操作步骤和配置截图,特别强调了Dock

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#windows#docker
模型训练----将pth模型转换为onnx

需要在虚拟环境中安装onnx和onnxruntime(GPU),环境和自己的cuda版本要对应上激活环境,查看环境的cuda版本,我是cuda11.6 +cudnn8302,那就选择1.14吧输入以下指令进行安装环境。

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#深度学习#人工智能
PatchCore-----训练,测试,c++部署 工业异常检测框架

本文介绍了基于Anomalib库的异常检测模型Patchcore的部署与使用流程。主要内容包括:1) 搭建Python 3.10环境并安装相关依赖;2) 数据集组织方式(合格产品放入good文件夹,缺陷产品放入defect文件夹);3) 模型训练参数配置与训练过程;4) 将模型导出为ONNX格式;5) 测试效果展示,Patchcore模型在轮胎缺陷检测中表现优异,能有效区分正常与异常样本;6) O

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#c++#视觉检测#开发语言
PaddleOCR----制作数据集,模型训练,验证,QT部署

本文介绍了基于Windows系统部署PaddleOCR模型的完整流程。首先通过conda创建Python 3.10环境并安装PaddlePaddle框架和PaddleOCR库。然后使用PPOCRLabel工具进行数据集标注,生成训练集、验证集和测试集。接着配置训练参数,分别训练文本检测和识别模型,并进行模型验证评估。最后导出训练好的模型用于推理任务,包括单模型验证和检测识别联合验证。文章提供了详细

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#paddle#c++
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