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RSS订阅原创 from PyQt5.QtGui import * ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or d
【代码】from PyQt5.QtGui import * ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or d。
2024-03-18 11:45:25
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原创 inno编译问题：disk spanning must be enabled in order to create an installation larger than 2100000000byte
使用inno 进行软件打包编译的时候报错：disk spanning must be enabled in order to create an installation larger than 2100000000byte原因：硬盘数据跨盘 必须启用“硬盘数据跨盘”以便创建超过 2100000000 字节大小的安装程序 2100000000 约 2GB 吧解决方法：打开编译的 .iss文件，在[Setup]下做设置：diskspanning=yesDiskSliceSize=“分割字节数
2021-08-13 11:04:15
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原创 pyinstaller 打包python程序
首先得安装一个pyinstaller打包软件1、进入软件根目录下：使用pyinstaller调用接口文件进行打包：pyinstaller train.py，对应会生成一个train.spec文件。2、调用pyinstaller调用train.spec脚本生成train.exe，默认路径是跟目录下面的dist文件夹下。3、将dist下面的train文件夹拷贝到根目录下。4、调用train/train.exe进行测试。5、如果报错找不到某个文件，或者包，将缺失的包直接拷贝到根目录下，删除原来
2021-08-10 14:22:10
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原创 yolov4效果展示
yolov4和yolov3性能比较：使用二维码数据测试：yolov3 单张图139ms，yolov4 单张图99ms，能快40ms。从bottle数据和二维码数据结果看，yolov4边框的回归也比yolov3回归的更好。yolov4可以完美的取代yolov3。使用yolov4代码训练的bottle和二维码的数据，大概训练一个小时，进行预测效果如下：...
2021-06-24 17:29:13
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原创 提生pytorch dataloader数据加载速度
因为pytorch数据加载速度太慢，影响训练速度，实训快速加载数据方式，提前获取要加载的数据，整体速度能快1/6.操作步骤如下所示：1、激活自己的torch虚拟环境:source activate torch2、安装prefetch_generator包pip install prefetch_generator3、使用时候引入对应包：from prefetch_generatorimport BackgroundGenerator4、定义DataLoaderX，继承torc
2021-06-23 10:08:01
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原创 YOLOV4-学习知识梳理
参考文章链接：https://blog.csdn.net/weixin_41560402/article/details/106119774https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/13845974.html1 网络结构图1.1详细网络结构Yolov4的网络结构也可以使用netron工具查看，也是对照其展示的可视化流程图绘制的下方网络结构图。Yolov4的结构图和Yolov3相比，因为多了CSP结构，PAN结构1.2Y..
2021-06-22 10:39:34
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原创 安装cuda11成功后，编译算例报错：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_80‘
安装cuda11成功后，编译算例报错：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_80’**报错原因：**显卡计算能力不支持80**解决方法：**找到编译的算例的文件夹下面对应的makefile文件，使用gedit打开，找到SMS行，注视掉80或者直接删除80。保存退出后重新编辑即可通过。...
2021-06-04 18:32:34
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原创 pyinstall打包paddle程序运行出现多个.exe，更改源码的解决方案
pyinstall打包paddle程序运行出现多个.exe，更改源码的解决方案pyinstall打包paddle程序运行出现多个.exe解决方案，添加multiprocessing.freeze_support()不起作用。问题：使用pyinstall 打包paddleocr程序，运行打包后的.exe任务管理器里面出现多个.exe，导致程序卡死。分析原因：python程序打包后，运行出现多个.exe多半都是因为多进程或者线程池引起的。所以排查源码中的多进程或者线程池。一般多进程也是用于
2021-05-26 15:12:12
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原创 飞桨Paddle 2.0安装成功，运行报错：from . core_avx import * 找不到指定模块
飞桨Paddle 2.0安装成功，运行报错：from . core_avx import * 找不到指定模块Error: Can not import avx core while this file exists: xxxxxx(你安装Python的路径)\paddle2.0\lib\site-packages\paddle\fluid\core_avx.pyd原因是，在fluid文件夹下找不到core_avx对应的DLL解决方法：1、先找到对应的dll进入paddle安装对应的虚拟环
2021-05-24 15:39:45
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原创 “std::vector＜cv::Mat,std::allocator＜_Ty＞＞::data”: 非标准语法；请使用 “&“ 来创建指向成员的指针
“std::vector<cv::Mat,std::allocator<_Ty>>::data”: 非标准语法；请使用 "&" 来创建指向成员的指针错误代码：imgtransform = torch::from_blob(imgs.data, { batchSize,256,256,3 }, torch::kByte);正确代码：imgtransform = torch::from_blob(imgs.data(), { batchSize,256,256,3 },.
2020-12-23 15:33:19
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原创 2020-11-20
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DABNet: Missing key(s) in state_dict: "init_conv.0.conv.weight", "init_conv.0.bn_prelu.bn.weight", "init_conv.0.bn_prelu.bn.bias","classifier.0.conv.weight". Unexpected key(s) in state_dict: "epoch",...
2020-11-20 13:53:57
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原创 c++调用tensorflow训练好的.pb模型
c++调用tensorflow训练好的.pb模型try { //设置python环境，如果电脑里有多个环境需要指定一下，只有一个可以不用设置，程序会到系统环境变量里面找 Py_SetPythonHome(L"D:\\software\\Anaconda3\\envs\\tensorflow-1.12"); //初始化python解释器 Py_Initialize(); PyEval_InitThreads(); PyObject* pFunc = NUL
2020-10-30 13:35:00
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原创 nvopencv64.dll找不到程序入口点
nvopencv64.dll找不到程序入口点问题描述:使用opencv的dnn模块调用tensorflow训练好的模型报错,显示找不到程序入口关于nvopencv64.dll解决方法：更新nVidia驱动，是因为当前版本的驱动版本过低，有些API没有，直接到nVidia官网下载对应型号的最新驱动，重新安装，安装时选择精简版只进行驱动更新，保留原始的相关设置这个选项，安装完后可以直接使用，测试问题解决。...
2020-10-29 13:59:41
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原创 使用opencv的dnn模块调用tensorflow训练好的模型的方法和常见错误
使用opencv的dnn模块调用tensorflow训练好的模型的方法和常见错误初始化：//opencv dnn 初始化模型model = cv::dnn::readNetFromTensorflow(modelPath);model.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);model.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);//调用GPU//模型预测cv::Mat inp
2020-10-29 13:57:28
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原创 tensorflow 报错:raise TypeError(‘{!r} is not a callable object‘.format(obj))
raise TypeError('{!r} is not a callable object'.format(obj))TypeError: <BatchDataset shapes: {img: (?, 64, 64, 3), label: (?, 64, 64, 1)}, types: {img: tf.float32, label: tf.float32}> is not a callable objectraise TypeError('unsupported callable'
2020-10-29 13:55:36
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