Python是一种简单易学,功能强大的编程语言,它有高效率的高层数据结构,简单而有效地实现了面向对象编程。Python简洁的语法和对动态输入的支持,再加上解释性语言的本质,使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言,特别适用于快速的应用程序开发。
尽管目标检测新算法层出不穷,但在实际工程项目中不少52CV群友还是念着YOLOv3的好。将其部署到边缘设备等时,模型剪枝是非常有必要的,毕竟有原始模型有239M的参数,剪枝后往往也能提速不少。
https://github.com/hanzhanggit/StackGAN-v2
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该系列文章将系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测,文章会更加聚焦,更加系统,更加深入,也是作者的慢慢成长史。漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起奋斗~
一个比较大的项目总是会涉及到很多的参数,最好的方法就是在一个地方统一管理这些参数。最近看了不少的python项目,总结了两种很有意思的配置管理方法。
实现效果:通过url所绑定的关键名创建目录名,每次访问一个网页url后把文件下载下来
configs/apis/pose_estimator.cascade_rcnn+hrnet.yaml:
接着需要修改一下Makefile,在官方的github当中有提到Jetson TX1/TX2的修改方法,Jetson Nano也是比照办理,前面的参数设定完了,往下搜寻到ARCH的部分,需要将其修改成compute_53:
inventory:该参数表⽰inventory⽂件的位置,资源清单(inventory)就是Ansible需要连接管理的⼀些主机列表。
KeyBERT Taipy Kenneth Leung 数据科学 机器学习 由Marylou Fortier拍摄的照片(Unsplash) 随着来自社交媒体、客户评论和在线平台等来源的文本数据数量呈指数级增长,我们必须能够理解这些非结构化数据。
收到社区同学的反馈,希望 MMClassification 支持 kfold-cross-valid 交叉验证功能,开发同学立马安排起来,计划 24 小时内支持该特性。 然而,开发的时候却遇到了难题:深拷贝生成的 Config 对象没有 dump 方法。于是打印对象的类型想一探究竟,发现深拷贝生成的对象并不是 Config 类型。那么真相只有一个,深拷贝出了问题。下面是描述问题的示例:
该项目也说明在使用YOLOv3进行单类目标检测时,模型存在大量冗余,剪枝可以较好的减少参数、提高速度。
8月8日深夜,英伟达CEO黄仁勋,再次登上了世界顶级计算机图形学会议SIGGRAPH的舞台,用一系列重磅更新展示了在AI和元宇宙方向上的野心。
将代码中的配置项抽取到配置文件中,修改配置时不需要涉及到代码修改,避免面对一堆令人抓狂的 magic number,极大的方便后期软件的维护。
在开发过程中,我们常常会用到一些固定参数或者是常量。对于这些较为固定且常用到的部分,往往会将其写到一个固定文件中,避免在不同的模块代码中重复出现从而保持核心代码整洁。
使用配置文件来灵活的配置一些参数是一件很常见的事情,配置文件的解析并不复杂,在python里更是如此,在官方发布的库中就包含有做这件事情的库,那就是configParser
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 来源丨网 在开发过程中,我们常常会用到一些固定参数或者是常量。对于这些较为固定且常用到的部分,往往会将其写到一个固定文件中,避免在不同的模块代码中重复出现从而保持核心代码整洁。 这个固定文件我们可以直接写成一个 .py 文件,例如 settings.py 或 config.py,这样的好处就是能够在同一工程下直接通过 import 来导入当中的部分;但如果我们需要在其他非 Python 的平台进行配置文件共享时,写成单个 .py
默认Airflow安装在$ANCONDA_HOME/envs/python37/lib/python3.7/site-packages/airflow目录下。配置了AIRFLOW_HOME,Airflow安装后文件存储目录在AIRFLOW_HOME目录下。可以每台节点查看安装Airflow版本信息:
Detectron2是Facebook AI Research的检测和分割框架,其主要基于PyTorch实现,但具有更模块化设计,因此它是灵活且便于扩展的,具体简介可见Github库和Meta AI Blog Post。
新手而言管理 Python 项目中的依赖项是非常具有挑战性的,这个问题是由历史原因引起的并且一直被吐槽。
该库 fork 自 @github/marvis 的 pytorch-yolo2,不过作者没有直接修改或者更新 marvis 的源文件,因为很多文件已经改了文件名。所以本库和源文件有很大的差异,主要差异有以下几点:
收到社区同学的反馈,希望 MMClassification 支持 kfold-cross-valid 交叉验证功能,开发同学立马安排起来,计划 24 小时内支持该特性。
要完整的支持深度学习,需要一个很长的 Pipeline,通常我们的工作起步于标注平台, 尽管Byzer 也可以作为标注平台的上游,比如对图片和视频做一个统一的处理(诸如缩放成统一大小等),然后再放到标注平台里。
Open3D-ML是Open3D的一个扩展,用于3D机器学习任务。它建立在Open3D核心库之上,并通过机器学习工具对其进行扩展,以进行3D数据处理。此repo集中于语义点云分割等应用程序,并提供可应用于常见任务的预训练模型以及用于训练的流程。
前面已经写过Python3发邮件,Python发微信的文章了。直接导入即可。 import configparser,requests from time import sleep import WeChat,Mail class checkurl(object): def __init__(self,file): self.file=file self.cfg=configparser.ConfigParser() def cfg_load(self): self.cfg.read
在测试的时候我们可能做一些测试工具或者测试脚本的,可能用到一些配置文件,保存一些配置参数或者数据等,比如ini配置文件,而ConfigParser这个是python自带的模块可以对ini进行解析,接下来简单介绍下这个ConfigParser的使用。
做毕设时,由于需要将python的运行效果展示出来,所以使用了Java写了一个前端的界面。但是在使用Java对python的脚本进行调用时就尴尬了,出错……
老铁们,今天我们将继续配置YOLO-v3目标检测与识别深度学习框架,基于COCO数据集进行训练,并测试模型的效果,最后,我们将通过YOLO-v3进行摄像头实时目标物体检测与识别应用。
在Ansible中,它的配置文件是一个名为ansible.cfg的配置文件,ansible.cfg配置文件是以ini格式存储配置数据的。但是ansible.cfg配置文件可以存放在不同的目录,但只有一个可用,在运行Ansible命令时,Ansible将会按照预先设定的顺序查找配置文件,检查到哪个就用哪个。
数据库连接的配置格式是: username:password@tcp(path:port)/xxxx
Windows 的记事本会给 UTF-8 文件添加 BOM 头,很烦,搞个通用的读取配置文件的代码。可能报这种错误:
该代码基于NanoDet项目进行小裁剪,专门用来实现Python语言、PyTorch 版本的代码,下载直接能使用,支持图片、视频文件、摄像头实时目标检测。
初学Python,想必大家拿来练习最多的IDE就是Python自带的IDLE了,但是默认的代码配色及语法高亮主题确实很不适应。
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
对 MMCV Config 类的结构记录一下,这个类主要是将 python dict 或者 json/yaml 文件中的 dict 对象转化成方便操作的 dict 对象,有些细节写的还是很好的,本文档用的 MMCV 的版本为 1.3.5
OpenStack是目前我所知的最大最复杂的基于Python项目。整个OpenStack项目包含了数十个主要的子项目,每个子项目所用到的库也不尽相同。因此,对于Python初学者和未接触过OpenStack项目的人来说,入门的难度相当大。
下图是CSPNet中统计的目前的State of the Art的目标检测模型。其中从csresnext50-panet-spp-optimal模型是CSPNet中提出来的,可以结合AlexeyAB版本的Darknet就可以实现。
到https://pytorch.org/中根据操作系统,python版本,cuda版本等选择命令即可。
作者说 本人秉着方便他人的想法才开始写技术文章的,因为对于自学的人来说想要找到系统的学习教程很困难,这一点我深有体会,我也是在不断的摸索中才小有所成,如果你们觉得我写的不错就帮我推广一下,让更多的人看到。另外如果有什么错误的地方也要及时联系我,方便我改进,谢谢大家对我的支持
常用配件文件的处理方式,包含:JSON、ini / config、YAML、XML 等
YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高,但是这些模型比较大,不太适合移植到移动端或嵌入式设备;轻量级模型 NanoDet-m,对单阶段检测模型三大模块(Head、Neck、Backbone)进行轻量化,目标加检测速度很快;模型文件大小仅几兆(小于4M)。
最近利用Conda终于成功安装了mmdetection,说实话,非conda的还真的不好装,特别在.complie的时候,即使成功,总是会出现各种问题,直到conda安装后,才明白之前的问题关键所在,即必须numpy为1.16.2版本,且pytorch需要为1.0版本。之前从release版本中下载了0.4.1的版本,还是有问题。
查找了很多资料,但网上给出的教程都是大同小异的,而我想将代码进一步精简,解耦,想实现如下两个目标
在项目中通常我们把超参,魔数等需要配置项写入一个配置文件中,方便配置项调整。python项目中通用的配置文件格式有py.ini,json,yml。本文对这些常用形式的配置进行详细讲解。
这次我们来写个简单支持联机对战的游戏,支持局域网联机对战的五子棋小游戏。废话不多说,让我们愉快地开始吧~
随着Hadoop平台的普及和Python语言的流行,使用Python语言访问操作HDFS的需要,Python也提供了多个访问HDFS的依赖包(如:pyhdfs、HdfsCLI、pywhdfs),这些依赖包都是通过API的方式与HDFS进行交互。本篇文章Fayson主要介绍使用pywhdfs访问Kerberos环境下的HDFS。
Ansible 从 2.5 版开始就已经支持 python3。如果你在使用 conda 管理你的 python 环境,那么切换到你的环境,通过使用 pip 直接安装就好。
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