安装完系统后，直接ALT+CTRL+F1，进入超级终端模式，之后先安装显卡的驱动，之后再安装cuda，然后所有的应用都可以继续安装了。

安装完系统后，直接ALT+CTRL+F1，进入超级终端模式，之后先安装显卡的驱动，之后再安装cuda，然后所有的应用都可以继续安装了。

在AnythingLLM中调用DeepSeek R1 API 加持本地知识库 基于AnythingLLM构建的知识库下，离开DeepSeek R1 API 加持的本地知识库都是个渣渣，在深度踩坑后，发现了2个“残酷的”RAG真相。问错问题=如入天坑，原以为是Bug，还得到了来着AnythingLLM官方社群的“贴心答复”，以正三观。在部署AnythingLLM+DeepSeek R1的本地知识库方

项目需要，需要基于opencv的dnn模块来调用resnet模型，需要resnet模型先训练，之后再导出onnx。

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Yolov8 Opencv C++系列保姆教程，通过一个红绿灯识别的案例，实现了Yolov8 的应用全流程的过程，整个算法最终只依赖了opencv，部署会更加方便、易用。基于Yolov8训练自己的数据集，实现红绿灯识别及红绿灯故障检测 ，红绿灯故障识别。

一、随着平安城市、大安防的发展，监控摄像机数量的不断增加，给监控系统的维护工作带来了新的挑战。如何及时了解前端视频设备的运行情况，发现故障并检测恶意遮挡与破坏的不法行为已成为视频监控系统运行的首要迫切问题。对于成千上万个监控摄像机，依靠人工去检测监控画面是否有故障是不现实的，因此视频质量诊断系统应运而生。二、本文主要研究视频质量诊断系统中的诊断算法。主要有：亮度异常检测、偏色检测、图像噪声检测..

该功能使用的darknet框架，训练的yolo-tiny人头模型，之后使用opencv4.5.1版本调用的yolo-tiny模型，跟踪使用KCF跟踪算法，整体上实现了三个功能：1、区域内的人头统计；2、区域内的绊线检测功能；3、区域内目标跟踪，统计人头数量的功能。一、网址：https://github.com/AlexeyAB/darknet二、参考训练参考我的另两篇博客：https://blog

在算法开发过程中，涉及基于opencv的rtsp流硬解码，这里设计结合当前所有的资料，实现了现有opengl相关的所有跟视频硬解码相关的功能，下面对opencv4.7.0的编译流程进行说明。VS2019+OpenCV4.7.0+OpenCV_contrib4.7.0+CUDA安装+配置视频硬解码保姆级别教程。

经查阅相关文献，疲劳在人体面部表情中表现出大致三个类型：打哈欠（嘴巴张大且相对较长时间保持这一状态）、眨眼（或眼睛微闭，此时眨眼次数增多，且眨眼速度变慢）、点头（瞌睡点头）。1、首先是检测眨眼，可以通过landmark点的标号直接定位眼睛位置，经实验验证，该一系列的点能够准确定位。下面重点分析一下眼部，68点landmark中可以看到37-42为左眼，43-48为右眼，如下图所示：人脸关...