摘要:前言 参考 1. python *args和**kwargs详解_惊瑟的博客-CSDN博客; 完
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摘要:前言 PC只有一个Nvidia显卡,程序A正在运行,训练分类,显卡内存占用不到50%,如果想同时运行另一个训练语义分割的程序B,是可行的嘛? 结论 理论上,如果对CUDA和GPU编程熟悉,可以对内核应用程序进行序列化,使得一个应用程序的内核正在运行时,GPU不会调度另一个应用程序的内核,类似于多进程
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摘要:描述 repr() 函数将对象转化为供解释器读取的形式。 语法 以下是 repr() 方法的语法: repr(object) 参数 object -- 对象。 返回值 返回一个对象的 string 格式。 实例 # coding=UTF-8 s="物品\t单价\t数量\n包子\t1\t2" prin
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摘要:前言 1)setuptools之setup函数参数详解 Building and Distributing Packages with Setuptools - setuptools 68.0.0.post20230808 documentation Python 库打包分发(setup.py 编写
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摘要:前言 匹配符有以下三种: 1)”*”匹配任意0个或多个字符; 2)”?”匹配任意单个字符; 3)”[ ]”匹配指定范围内的字符,如:[0-9]匹配数字。 参考 Python模块之glob模块 glob.glob() 函数_GeorgeAI的博客-CSDN博客 glob — Unix style pa
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摘要:前言 ProgiIter可以帮助你测量和打印迭代过程中的进度,区别于使用线程实现的tqdm,ProgIter是无线程的。选择不同的实现方式会产生不同的折中效果,严格来说,二者没有优劣之分。 参考 1. GitHub - Erotemic/progiter: Prints loop progress.
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摘要:前言 参考 1. ROCm平台简介及使用汇总_后来居上_m的博客-CSDN博客; 2. AMD ROCm™ Documentation — ROCm 5.6.0 Documentation Home; 3. AMD @ SC15: Boltzmann Initiative Announced - C
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摘要:前言 一、安装edgeai-torchvision环境 首先需要理解的是,虚拟环境安装完torch之后再安装torchvision,且torchvision是基于源码编译安装的,因为the standard torchvision will not support all the features
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摘要:前言 概念 树、决策树、二叉树、随机森林、随机蕨、CART分类回归树; GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树。Xgboost; 简介 One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of R
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摘要:前言 参考 1. 算法笔记 | 一欧元滤波器(1€ Filter, OneEuroFilter); 2. 1€ Filter Demo; 3. 一欧元滤波器(OneEuroFilter)_胖胖腐乳的博客-CSDN博客; 4. Noise Filtering Using 1€ Filter | Jaa
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摘要:前言 首先需要将第三方库在PC端使用交叉编译器进行编译,在PC端编译要运行的程序的时候,需要将PC端的include和lib链接上,根据PC端的第三方库的目录修改CMakeLists.txt; 环境准备 编译配置 opencv交叉编译 opencv_contrib交叉编译 编译完成之后,用到的第三方
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摘要:前言 一、编译安装 二、交叉编译安装 注意空格;注意路径; 参考 1. Boost C++ Libraries; 2. ubuntu 22.04源码编译安装boost库_奇妙之二进制的博客-CSDN博客; 3. Boost1.74.0交叉编译_hrx-@@的博客-CSDN博客; 4. Boost G
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摘要:前言 本文主要整理总结face landmark有关的数据集。 Face 2D Keypoint ‒ MMPose 1.1.0 documentation https://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/main/docs/en/dataset_zoo/2d_fa
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