如果你是linux系统的话。Python的解释器通常安装目录/usr/local/bin/python 在这些机器上把/usr/local/bin目录设置成你的Unix Shell的搜索路径中，使得它可以通过键入命令启动。Python安装在Windows机器上，通常是放置在C:\Python26，但你可以改变这个，当你运行安装程序。要将此目录添加到您的路径，你可以进入命令提示符在DOS框中键入以下
# Java调用PT模型的实现指南
在近年来，随着深度学习技术的迅速发展，许多开发者希望将预训练模型（PT模型）部署到其Java应用中。本文将教你如何在Java中调用PT模型，并提供一个清晰的实现流程、代码示例，以及相关的甘特图和饼状图。
## 步骤流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-13 11:02:28
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一、人员越界识别背景描述实际生活中某些场景下需要配合摄像头自动识别危险区域，并在发现有人员闯入危险区域（禁止进入区域）时进行报警，确保员工的人身安全。二、算法目标识别指定区域是否有有人越过改区域，并进行生成相应报警逻辑。三、Aidlux与yolov5简介3.1 Aidlux平台——一个跨平台应用的系统Aidlux是基于ARM架构的跨生态（Android/鸿蒙+Linux）一站式AIoT应用开发和部
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2024-03-30 07:43:15
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谁是鸿蒙内核最重要的结构体?答案一定是:LOS_DL_LIST(双向链表),它长这样.typedef struct LOS_DL_LIST {//双向链表，内核最重要结构体
struct LOS_DL_LIST *pstPrev; /**< Current node's pointer to the previous node *///前驱节点(左手)
struct LOS_DL_LIST
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2024-03-21 10:38:27
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# 使用 Python OpenCV 加载 PyTorch (.pt) 模型的详解
在计算机视觉的领域，预训练模型的使用变得越来越普遍。这些模型能够帮助我们在特定的图像处理任务中减轻工作负担。PyTorch 被广泛用于深度学习，而 OpenCV 则是一个功能强大的计算机视觉库。结合这两者，可以实现高效的图像处理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 OpenCV 加载 PyTorch 的 `.pt`
原创
2024-09-05 05:08:09
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在本文中，我将详细介绍如何使用 Python 的 PyTorch 库加载 .pt 模型文件。这个过程涉及环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及最佳实践。我会详细描述每一步，以便你能够顺利加载 .pt 模型文件，同时附带必要的图表和代码示例。
### 环境预检
在开始之前，我需要确保系统的环境兼容性。在这一部分，我使用四象限图和兼容性分析来展示支持的操作系统和硬件配置。
```m
Python_IO模型#IO模型
#同步IO 存在线程等待，就叫做同步IO
#阻塞IO
#Socket.accept() 用户态请求内核态，内核态等待客户端，用户态被挂起，进入阻塞状态，这种现象就叫做阻塞IO
#非阻塞IO
#socket.setblocking(false) 用户态请求内核态，内核态查看是否有客户端请求，当即向用户态返回
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2024-07-09 17:00:04
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python常用模块#取行数
import linecache
count = linecache.getlines('mv')[1]
print(count)压缩字符 当谈起压缩时我们通常想到文件，比如ZIP结构。在Python中可以压缩长字符，不涉及任何档案文件。 import zlib
string = """ Lorem ipsum
本文研究的主要是python协同过滤程序的相关内容，具体介绍如下。关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。这个程序完全是为了应付大数据分析与计算的课程作业所写的一个小程序，先上程序，一共55行。不在意细节的话，5
# Python PT模型在CPU上的训练
在机器学习和深度学习的领域，PyTorch（通常以`torch`命名的库）是一个广受欢迎的框架。它提供了灵活性，易于使用的API，并且支持GPU加速。不过，对于一些小型模型或资源有限的环境，有时我们会选择在CPU上进行训练。本文将介绍如何在Python中使用PyTorch框架，在CPU上训练一个简单的深度学习模型，并包含代码示例。
## 环境准备
原创
2024-10-10 04:53:52
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一、安装昇腾驱动先安装昇腾驱动，昇腾驱动请参考各个产品安装手册，安装完成后npu-smi info 显示安装成功[root@localhost ~]#
[root@localhost ~]# npu-smi info
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第二章-可行性研究掌握可行性研究的任务、内容及具体步骤。掌握成本估计方法（功能点FP方法、代码行技术估算法、任务分解技术、COCOMO估算模型、Putnam估算模型）。掌握效益分析方法中投资回收率、回收期、纯收入等基本概念。1、可行性研究的任务可行性研究的目的不是解决问题，而是确定问题是否值得去解决。可行性研究的实质：一次大大压缩简化了的系统分析和设计的过程，也就是在较高层次上以较抽象的方式进行的
一、产生句子方法：Shannon Visualization Method过程：根据概率，每次随机选择一个bigram，从而来产生一个句子比如:从句子开始标志的bigram开始，我们先有一个(<s>, w)，w是随机一个单词，比较有可能的是I这个单词，那么我们就有(<s>, I)随机选择下一个单词，得到(w,x)，这里w是I，x概率最大的是want重复以上步骤，直到得到&l
# 如何实现 PyTorch PT 模型的保存与加载
在深度学习的过程中，训练一个好的模型通常需要大量的时间和资源，因此将训练好的模型进行保存以便于后续使用是非常重要的。在本文中，我们将详细阐述如何使用 PyTorch 保存和加载模型，具体流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
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Matplotlib基础绘图因为某些不可抗力原因哈，被迫的要去学下python的基本绘图功能，将一份文件读取完毕后进行一系列的操作变成一张漂亮的二维图，当然也可以设置时间来进行动态的一个展示。 要是在学习这个之前呢，我们还得先学习pandas，来进行文件的读取，比如txt，csv文件等等。pandas
pandas先导入一个包哈import pandas as pdas pd 是用于做个别名，后面
文章目录前言一、python-pptx是什么？二、生成PPT的解决方案三、修改文本框的文本内容四、修改统计图表的数据五、删除元素六、删除某一页PPT总结 前言存在这样一个需求，需要使用数据渲染生成一个PPT报告。经过一番查询，笔者决定使用python-pptx来完成这个需求。python-pptx作为一个功能强大的第三方库，完全可以满足笔者的需求。一、python-pptx是什么？python-
基础知识统计项TP：预测y‘=1，预测正确，即实际y=1FP：预测y‘=1，预测错误，即实际y=0FN：预测y‘=0，预测错确，即实际y=1TN：预测y‘=0，预测正确，即实际y=0P代表预测结果为1，N代表预测结果为0，T代表预测正确，F代表预测错误1代表正样本，0代表负样本，本文后续不做说明
sklearn.metrics.confusion_matrix可以直接输出上述统计项，输出格式是：预
目录1. 数据集角度2. 模型角度3. 训练超参数设置4. 其余1. 数据集角度每个类拥有的图像个数大于1500张。每个类拥有大于10000个实例。图像要在一天内的不同时间，不同季节，不同天气，不同光照条件，不同角度，不同设备获取。图像中的所有实例必须都被标注（这一点后来自己对比训练结果才意识到，训练图像宁缺毋滥，如果有大量图像中的实例没有标注，这些区域会被认为是背景，干扰训练精度）。标注的准确性
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2024-08-02 11:03:28
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# PyTorch使用pt模型
## 引言
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的开源深度学习框架。它提供了丰富的工具和库，使得开发者可以轻松地构建、训练和部署深度学习模型。在本文中，我们将讨论如何使用PyTorch加载和使用.pt模型文件。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个流程。下表展示了使用PyTorch加载和使用.pt模型文件的步骤。
| 步骤 |
原创
2023-11-17 16:48:19
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如何将基于tensorflow的.pb模型转成.trt模型1.将.pb模型转成.onnx模型2.将.onnx模型转成.trt模型1.将.pb模型转成.onnx模型步骤一：查看.pb模型的节点名称 方法①：直接使用现成的工具进行查看，推荐netron，链接网址：https://netron.app/ 该工具可以直观的看到模型的结构，以及输入输出的节点名称 参考图如下(只截取了一部分): 方法②：写程
