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专注AIoT领域,追逐未来时代的脉搏,记录路途中的技术成长
元组本质上是只读的列表list。除了不能修改之外,其它特性和列表相似。
不可变数据类型在内存中存储的值仅存储一份,后续定义的变量如果值相等都指向用一个对象,为什么是这样呢?
这里的数据结构主要描述容器数据类型:列表, 字典, 集合三种容器数据类型, 它们都属于可变数据类型,
Python最核心的优势就是:它是一个拉皮条的,自己不干活(不具体实现,搭框架),让别人干活(Python调用其它语言的实现库)。
本文将采用Anaconda+VsCode+JupyterNotebook的方案,环境安装完毕后,将拥有Python运行环境、常见的Python库例如python三剑客:Numpy、matplotlib、pandas、机器学习库sklearn全都有了。
tensorflow object detection api一个框架,它可以很容易地构建、训练和部署对象检测模型,并且是一个提供了众多基于COCO数据集、Kitti数据集、Open Images数据集、AVA v2.1数据集和iNaturalist物种检测数据集上提供预先训练的对象检测模型集合。
docker环境无需安装cuda、cuDNN,docker镜像安装完毕后,就都好了,一键部署好之后,可以随意迁移,再也不用环境发愁了。
本文包含显卡驱动、cuda、cuDNN深度学习加速包、anaconda、tensorflow的安装以及安装源的配置,理解了本文,还可以安装pytorch等其他开发框架。
基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器的保姆级教程,详细地描述了代码框架结构、数据集的标准方法,标注文件的数据处理、模型流水线的配置、模型的训练、评估、推理全流程。