Ultralytics本身提供了视频的预测代码，但是我并没有找到视频预测结果的存放位置，在查阅了官方网站和CSDN后我发现了它好像只是提供了视频预测过程中进行预测结果显示的代码，没有发现它怎么保存预测后的视频结果，所以寻找了一个对预测后结果进行导出的代码，并对其进行了部分修改。

make sense数据标注工具的快捷键，导入导出的支持格式和使用说明。希望刚刚接触这个工作的同志不要再踩坑。

我试图使用`笔记本联想小新air14的mx350显卡`训练一个图像检测的深度学习模型，但是训练时长大概需要几天时间远超我的预期，所以我便选择租用GPU进行训练，在对多家平台对比后找到了经济实惠的AutoDL，接下来是我租用GPU--配置环境--连接Pycharm--训练模型的全过程，基于本人也是刚入门的新手，如果有不恰当的地方还请大家指教。

ERROR: Failed building wheel for PyQt5-sip

Ultralytics本身提供了视频的预测代码，但是我并没有找到视频预测结果的存放位置，在查阅了官方网站和CSDN后我发现了它好像只是提供了视频预测过程中进行预测结果显示的代码，没有发现它怎么保存预测后的视频结果，所以寻找了一个对预测后结果进行导出的代码，并对其进行了部分修改。

本文详细讲解了windows配置pytorch深度学习环境的全过程

Hadoop集群的搭建和简单的案例

如果你在调用模型预测后找不到预测后的结果存放路径，如果你在训练模型时出现找不到数据集存放位置，都可以来这里寻找答案。

我试图使用`笔记本联想小新air14的mx350显卡`训练一个图像检测的深度学习模型，但是训练时长大概需要几天时间远超我的预期，所以我便选择租用GPU进行训练，在对多家平台对比后找到了经济实惠的AutoDL，接下来是我租用GPU--配置环境--连接Pycharm--训练模型的全过程，基于本人也是刚入门的新手，如果有不恰当的地方还请大家指教。

建立三台虚拟机为Hadoop的配置作铺垫