下载镜像下来tensorflow的:docker pull tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3paddlepaddle的:docker pull paddlepaddle/paddle容器搭建成功与否的测试docker run tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3 echo 'hello world'查看下载带镜像1. 查询

代码地址主要是注意参数呀 同志们 官方使用说明上官方说明没给例子 我纠结了好几天 不知道该怎么写以下是例子RandomDistort Architecture of detection, which is also the prefix of data feed modulearchitecture: YOLOv3# Data feed module.train_feed: YoloTrainFe

代码的引用来源这里我修改了一点,详细参考传送门这篇博客的目的主要是注意在多个文件调用的时候调用的一种方法,以下为日志的输出,通过 cs1.py 文件调用 _panda_logging_init.py 中初始化的 logger_panda 句柄得到,注意下图使用的文件的使用结构1.继承logging 进行二次封装import loggingclass MyLogging(logging.Logger

Python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。Python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组(在TensorFlow里面偏向于矩阵理解)，也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。NumPy

b站参考这里b站视频在线参考文档当前TF转换文档页面ros官方说明参考这里开始前注意以下代码处于ros工作区的位置，ros下的调用方式参考视频，以下为视频中基于ros tf2的使用记录1.ROS tf2 功能总结描述2.参数与类型geometry_msgs/TransformStamped.msggeometry_msgs/PointStamped Message一.静态坐标变换两个坐标的位置是固

pip install opencv-python安装完成后注意引用包的时候是cv2如下例子读入一张图片测试import cv2import numpy as npimg = cv2.imread("1.jpg")cv2.imshow("lena",img)cv2.waitKey(10000)

**以下是两个for循环的文件读取的方法,第二种就比较好的体现python的方便性要求:文件 data.txt 文件中有多行数据，打开文件，读取数据，并将其转化为列表。统计读取的数据，计算每一行的总和、平均值，在屏幕上输出结果。```#头一个代码块 pythonfi = open("data.txt", 'r')for l in fi:l = l.split(',')...

这里关于斜杠是向左还是向右,还有省略之前目录是用几个点的总结结论一:使用os模块读取且省略之前的父目录为. . /如下 ,通过osp.join拼接路径,后用os.walk遍历目录文件夹和文件,写法就是这样点少了,斜杠方向反了都凉凉 话说linux环境下也和这个一样import osimport os.path as ospdef get_dir(devkit_dir,type):return os

这几天跑省外出差被隔离在酒店，不过随身带了个主机和显示器（笔记本太差跑不了项目程序，只能随身带主机，一言难尽…）,正巧又刷到stable-diffusion开源的消息，现在就来试试搭建这个试试水。硬件环境：显卡3060 12G显存，内存32G 主要就这两，cpu没太大要求，除非你想用cpu跑深度学习…软件环境：基于Anaconda 的 python3.7下pytorch版本：1.10.0+cu11