self.names = ["face", "person","car","bicycle"]##换成自己模型对应的类名即可。index = scores.argsort()[::-1]# 对检测框按照置信度进行从高到低的排序，并获取索引。对输入的图片进行目标检测，返回对应的类别的检测框,并可视化输出。x[:, :4]表示box（从二维看第0，1，2，3列）:param iou_thresh: I

在（二）的基础上需要勾选 BUILD_opencv_python3选项，然后再生产的lib里面有cv2.cp38-win_amd64.pyd文件即可。需要勾选camke里面和cuda相关的选项，以及注意第三次配置的时候的gpu计算能力，否则可能会报错。Linux平台最好用命令行的方式编译。选中world选项，输入opencv_contrib_module路径。勾选WITH_CUDA、OPENCV_

也是闲着，看到我伦的qq音乐的收听量居然才520万，伤心。就抓下其他歌手的收听量，做个对比。用到HtmlAgilityPack，Newtonsoft.Json 1. [代码][C#]代码  //设置listview的相关属性listView1.GridLines= true;listView1.View= View.Details;

add_perm = False # 如果设置成True,则将模型输入layout修改成NHWC。

1.配置easydarwin-ini里面的端口，打开easydarwin.exe 查看端口号是否成功，若不成功，则需要修改。5.在Demo中输入 rtsp://localhost:551/test,则显示视频。推流后需要推一段时间再打开Demo.exe。3.用ffmpeg打开视频。4.在网页端查看推流信息。2.在web网页打开。

转 gguf / turbomind 等格式部署（视情况选择）。LoRA Rank 一般 32/64 起步，结合资源调整。控制单图分辨率上限，别设太大容易炸显存。微调后权重合并：swift export。数据集可用 JSONL，一行一个样本。会自动识别视觉编码器。

代码中示例为320，从原始大图变成320*320，加上letterbox和坐标变换。

import osimport cv2continuecontinue= ""]

Self-Instruct（https://arxiv.org/abs/2212.10560）：一个通过预训练语言模型自己引导自己来提高 的指令遵循能力的框架。回译在传统的机器学习中是一种数据增强方法，比如从中文翻译成英文，再从英文翻译会中文，这 样生成的中文与原来的中文在语义上是一致的，但是文本不同；

机器人视觉的基本概念1.摄像机标定（Camera Calibration）：对摄像机的内部参数、外部参数进行求取的过程。2.视觉系统标定（Vision System Calibration）：对摄像机和机器人之间关系的确定。3.手眼系统（Hand-Eye System）：又摄像机和机械手构成的机器人视觉系统。4.Eye-in-Hand：摄像机安装在机械手末端并随机械