Centons下出现这个问题 其大概意思是fastestmirror不能使用，fastestmirror是yum的一个加速插件，具体我也没有仔细了解过，可能是系统不支持或者缺少组建导致的。处理办法就是禁用这个插件，方法如下： root@www.ctohome.com]# vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf[main] enabled=0 //把1
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2021-04-12 00:05:19
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所用系统为centos6.6系统，yum源为网络源Centons下出现这个问题 其大概意思是fastestmirror不能使用，fastestmirror是yum的一个加速插件，系统不支持或者缺少组建导致的。处理办法就是禁用这个插件，方法如下： root@www.ctohome.com]# vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf
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2022-04-22 11:12:09
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所用系统为centos6.6系统，yum源为网络源Centons下出现这个问题 其大概意思是fastestmirror不能使用，fastestmirror是yum的一个加速插件，系统不支持或者缺少组建导致的。处理办法就是禁用这个插件，方法如下： root@www.ctohome.com]# vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf[main] en
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2021-04-11 12:44:50
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Centons下出现这个问题 其大概意思是fastestmirror不能使用，fastestmirror是yum的一个加速插件，具体我也没有仔细了解过，可能是系统不支持或者缺少组建导致的。处理办法就是禁用这个插件，方法如下： root@www.ctohome.com]# vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf[main] 
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2017-04-14 11:03:35
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Centons下出现这个问题 其大概意思是fastestmirror不能使用，fastestmirror是yum的一个加速插件，具体我也没有仔细了解过，可能是系统不支持或者缺少组建导致的。处理办法就是禁用这个插件，方法如下： root@www.ctohome.com]# vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf[main] enabled=0 //把1
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2022-04-22 10:44:19
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Determining fastest mirrors
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2015-06-04 11:44:15
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Centos下其大概意思是fastestmirror不能使用，fastestmirror是yum的一个加速插件，具体我也没有仔细了解过，可能是系统不支持或者缺少组建导致的。处理办法就是禁用这个插件，方法如下：root@huoduan.com]# vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf [main] enable
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2013-12-30 15:31:26
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CentOS其大概意思是fastestmirror不能使用，fastestmirror是yum的一个加速插件，具体我也没有仔细了解过，可能是系统不支持或者缺少组建导致的。处理办法就是禁用这个插件，方法如下：root@www.ctohome.com]# vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf
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2015-08-29 16:37:39
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今天yum install的时候出问题了,找了半天才找到一个可行的解决办法 fastestmirror是yum的一个加速插件，这里是插件提示信息是插件不能用了。 不能用就先别用呗，禁用掉，先yum了再说。 1.修改插件的配置文件 # vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestm
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2017-11-29 10:34:00
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解决YUM下Loaded plugins: fastestmirror Determining fastest mirrors 的问题
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2015-10-09 18:12:28
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Centons下其大概意思是fastestmirror不能使用，fastestmirror是yum的一个加速插件，具体我也没有仔细了解过，可能是系统不支持或者缺少组建导致的。处理办法就是禁用这个插件，方法如下：root@www.ctohome.com]# vi /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf
[m
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2015-10-27 15:12:13
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[root@oldboyedu ~]# vim /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf[main]enabled=0---------把原来的1改为0verbose=0always_print_best_host = truesocket_timeout=3# Relative paths are relative to
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2017-08-13 20:09:45
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创建数据表创建数据表生成实体类添加数据更新数据删除数据分页查询特性1.实体类实例class Student
{
/// <summary>
/// 主键ID
/// </summary>
[SugarColumn(IsIdentity = true, IsPrimaryKey = true)]
public int id
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2024-07-11 06:26:17
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注意根据特定任务对 anchor 进行修改，方法参考https://github.com/pjreddie/darknet/issues/911 ./darknet detector calc_anchors data/hand.data -num_of_clusters 9 -width 704 -height 576 -showhttps://github.com/AlexeyAB/darkn
YOLO-Fastest 编译、测试参考文章：【超快超轻YOLO】YOLO-Fastest从Darknet源码编译、测试再到训练完整图文教程！YOLO-Fastest 项目地址：https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest工具 ：win10、visual studio2019、CMake、opencv4.4、nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN下面操作
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2023-05-25 20:27:25
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前言一、YOLOv11. 网络结构2. 实现方法3. 损失函数4. 缺点二、YOLOv21. 网络结构2. 改进方法3. YOLO90004. 网络训练细节三、YOLOv31. 网络结构2. 改进方法3. 损失函数4. 性能比较 前言从Two Stage到One Stage：Two stage（先选取候选框，再进行回归调整候选框和分类）：RCNN，SPP-Net，Fast-RCNN，Faster
ask:I have an UIView which I want to give a gradient background and I'm wondering how to implement that as efficient as possible.I am considering
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2012-04-27 15:47:00
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1. YOLO V11.1 YOLO V1的核心思想将整张图作为网络的输入，利用卷积层提取特征，全连接层预测图像位置和类别，做到了仅使用一个卷积神经网络端到端地实现检测物体的目的。1.2 YOLO V1的网络结构YOLO-v1借鉴了GoogleNet，整个网络包括24个卷积层和2个全连接层，其中卷积层用于提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别。早期，图像分类任务中，网络最后会将卷积输出的特征
一、关于训练自己的YOLOV5-lite我训练的是自己的数据集，一个关于垃圾分类的数据集，最开始是在自己电脑上训练了100轮效果一般，后来又训练了100轮结果仍然一般，最后租了一台服务器训练了500轮，结果发现差不多在300轮左右就收敛了，但是精度非常差，准确率差不多在0.58左右二、关于部署到树莓派我把yolo部署到树莓派的过程可谓非常非常艰辛1、树莓派环境的配置1.1第一问题是我一不小心点了拒
http://multipath-tcp.org/pmwiki.php?n=Main.50GbpsTransferring data quickly is a key objective for a large ...
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2022-05-02 21:17:16
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