我是Ubuntu系统，NVIDIA 3070 8G显存 16G运行内存，全用cpu也行，运行内存要大一些。第一次进入会让你注册，注册一个即可。点击models即可进入模型列表，比如我们选择deepseek-r1。这里除了deepseek，其他模型也都是在ollama官网下载的。即可安装，安装失败的话就创建个虚拟环境，再pip装。在设置里，这样选择，记得修改你的ip，端口不用改。可以选择不同的模型，

我们属于SoC模式，即我们在x86主机上基于tpu-nntc和libsophon完成模型的编译量化与程序的交叉编译，部署时将编译好的程序拷贝至SoC平台（1684开发板/SE微服务器/SM模组）中执行。注：以下都是在Ubuntu20.04系统上操作的，当然Ubuntu18和22也是可以的，因为我们主要是用的官方 docker 环境进行配置。

本系列文章是自己学了一段时间深度学习并且做出一定东西后再回头打数学理论基础而写，旨在巩固自己的基础，帮助小白快速入门。这都是自己弄懂之后才写的，完全弄懂那些数学公式也是比较难的，希望看这篇文章的小伙伴一定要看懂下面的代码。有不懂得可以直接提出，若有错误，当立即改正，若不有侵权，当立即删除。

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import osimport PIL.Image as Imageimport shutilfrom torchvision import transformsfrom numpy.random import randint,randomdef zengqiang(root_path):for img in os.listdir(root_path):i = 0.if img[-3:] in [

将“检测”训练模型转化为推理模型确定配置文件路径打开program.py脚本，找到class ArgsParser构造函数，修改为如下形式（注意相对路径填写正确）：然后将图中箭头指向的那一行，光标处添加一句代码default = “D:\PO\configs\det\det_mv3_db_v1.1.yml”,注意文件路径根据自己的电脑填写正确。注意相对路径填写规则 “./ ”表示同级目录， “…/

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Milvus 创建于 2019 年，其目标只有一个：存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习 (ML) 模型生成的海量嵌入向量。作为专门设计用于处理对输入向量的查询的数据库，它能够对一万亿级的向量进行索引。与现有的关系数据库主要按照预定义的模式处理结构化数据不同，Milvus 是自下而上设计的，用于处理从非结构化数据转换而来的嵌入向量。向量相似性搜索是将向量与数据库进行比较以查找与查询向量最相

当你的pycharm试用一个月后是不是很崩溃，没钱买正版，又要拒绝盗版，很好的一个思路就是再装一个，继续试用一个月，这样的确有点麻烦，那就试试下面这个插件吧！！！首先，下载这个文件解压后运行一下重启pycharm或者idea就可以再使用一个月了文件可能上传不了，想要的话，可以私聊我...

一、简介SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，是主要的检测框架之一，相比Faster RCNN有明显的速度优势，相比YOLO又有明显的mAP优势。SSD主要用来解决目标检测的问题（定位+分类），即输入一张待测图像，输出多个box的位置信息和类别信息；测试时，输入一张图像到SSD中，网络输出一个下tens