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2024年10月

• 10.17 12:11:38
  发表了文章 2024-10-17 12:11:38

  Jetson 学习笔记(八):htop查看CPU占用情况和jtop监控CPU和GPU

  在NVIDIA Jetson平台上使用htop和jtop工具来监控CPU、GPU和内存的使用情况，并提供了安装和使用这些工具的具体命令。
• 10.17 12:10:16
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  FFmpeg学习笔记(三):FFmpeg和FFplay参数介绍

  这篇文章是关于FFmpeg和FFplay参数的介绍，包括如何使用这些参数进行视频流的捕获、处理和播放。
• 10.17 12:07:43
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  Jetson 环境安装(三):jetson nano配置ffmpeg和nginx(亲测)

  本文介绍了在NVIDIA Jetson Nano上配置FFmpeg和Nginx的步骤，包括安装、配置和自启动设置。

  
• 10.17 12:05:13
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  FFmpeg学习笔记(二):多线程rtsp推流和ffplay拉流操作，并储存为多路avi格式的视频

  这篇博客主要介绍了如何使用FFmpeg进行多线程RTSP推流和ffplay拉流操作，以及如何将视频流保存为多路AVI格式的视频文件。
• 10.17 12:02:50
  发表了文章 2024-10-17 12:02:50

  FFmpeg错误笔记(一):nginx-rtmp-module推流出现 Server error: Already publishing

  这篇文章讨论了在使用nginx-rtmp-module进行RTMP推流时遇到的“Server error: Already publishing”错误，分析了错误原因，并提供了详细的解决办法，包括修改nginx配置文件和终止异常的TCP连接。

  
• 10.17 12:01:34
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  FFmpeg学习笔记(一):实现rtsp推流rtmp以及ffplay完成拉流操作

  这篇博客介绍了如何使用FFmpeg实现RTSP推流到RTMP服务器，并使用ffplay进行拉流操作，包括在Windows和Linux系统下的命令示例，以及如何通过HTML页面显示视频流。
• 10.17 11:59:23
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  Opencv学习笔记(十):同步和异步(多线程)操作打开海康摄像头

  如何使用OpenCV进行同步和异步操作来打开海康摄像头，并提供了相关的代码示例。

  
• 10.17 11:58:03
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  Visdom可视化学习笔记(一):通过visdom画曲线和显示图片总结

  关于如何使用Visdom进行数据可视化的教程，包括画曲线、显示图片和文本等操作。

  
• 10.17 11:54:57
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  Opencv学习笔记(九):通过CV2将摄像头视频流保存为视频文件

  使用OpenCV库通过CV2将摄像头视频流保存为视频文件，包括定义视频编码格式、设置保存路径、通过write写入视频文件，并提供了相应的Python代码示例。
• 10.17 09:32:35
  发表了文章 2024-10-17 09:32:35

  Ubuntu安装笔记(一):安装显卡驱动、cuda/cudnn、Anaconda、Pytorch、Tensorflow、Opencv、Visdom、FFMPEG、卸载一些不必要的预装软件

  这篇文章是关于如何在Ubuntu操作系统上安装显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG以及卸载不必要的预装软件的详细指南。
• 10.17 09:30:18
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  Python实用记录(七):通过retinaface对CASIA-WebFace人脸数据集进行清洗，并把错误图路径放入txt文档

  使用RetinaFace模型对CASIA-WebFace人脸数据集进行清洗，并将无法检测到人脸的图片路径记录到txt文档中。
• 10.17 09:28:03
  发表了文章 2024-10-17 09:28:03

  Python实用记录(六):如何打开txt文档并删除指定绝对路径下图片

  这篇文章介绍了如何使用Python打开txt文档，删除文档中指定路径的图片，并提供了一段示例代码来展示这一过程。
• 10.17 09:26:50
  发表了文章 2024-10-17 09:26:50

  Jetson 学习笔记(六):cv2调用CSI摄像头(jetson nx/nano)、打开海康摄像头、打开电脑摄像头

  这篇文章介绍了在不同平台上接入并显示摄像头视频流的方法，包括海康摄像头的RTSP连接、电脑内置摄像头的直接读取、Jetson NX/Nano通过CSI接口和USB接口的操作，以及Jetson Nano通过Gstreamer管道和jetcam库的使用，并提供了相应的代码示例。
• 10.17 09:24:08
  发表了文章 2024-10-17 09:24:08

  Python实用记录(五):labelImg安装和使用-----看这篇就够了！

  这篇文章介绍了在Windows 10系统中使用Anaconda3安装labelImg工具的方法，包括通过pip安装相关包和从GitHub下载配置，以及一些使用技巧，如修改预定义类别和自动保存功能。
• 10.17 09:21:15
  发表了文章 2024-10-17 09:21:15

  Ubuntu学习笔记(五):18.04安装多版本CUDA

  这篇博客文章介绍了在Ubuntu 18.04系统上如何安装和切换不同版本的CUDA，以及如何安装不同版本的cuDNN。
• 10.17 09:19:32
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  Jetson 学习笔记(五):pb转uff---pb转onnx转trt----pth转onnx转pb

  这篇文章是关于如何在NVIDIA Jetson平台上使用TensorRT来优化和部署深度学习模型的详细教程，包括了从不同格式的模型转换到TensorRT引擎的构建和推理过程。

  
• 10.17 09:14:10
  发表了文章 2024-10-17 09:14:10

  Tensorflow error(三):failed to get convolution algorithm，cuDNN failed to initialize

  这篇文章讨论了TensorFlow在进行卷积操作时可能遇到的“failed to get convolution algorithm”错误，通常由于cuDNN初始化失败引起，并提供了几种解决方案，包括调整GPU内存使用策略和确保CUDA、cuDNN与TensorFlow版本兼容性。

  
• 10.17 09:13:06
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  Jetson学习笔记(四):pth(torch模型文件)转trt(tensorrt引擎文件)实操

  关于如何使用torch2trt工具将PyTorch模型转换为TensorRT引擎文件的实操指南。

  
• 10.17 09:11:34
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  Opencv学习笔记(八):如何通过cv2读取视频和摄像头来进行人脸检测(jetson nano)

  如何使用OpenCV库通过cv2模块读取视频和摄像头进行人脸检测，并提供了相应的代码示例。
• 10.17 09:10:18
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  Jetson学习笔记(三):多种模型文件的调用部署

  文章介绍了如何在Jetson平台上使用torch2trt和onnx2trt工具来部署和调用TensorRT模型。
• 10.17 09:08:54
  发表了文章 2024-10-17 09:08:54

  软件安装(二):VMware ubuntu20.04 安装步骤

  这篇文章是关于如何在VMware Workstation 16 Player上安装Ubuntu 20.04桌面版的详细步骤指南。

  
• 10.17 09:07:51
  发表了文章 2024-10-17 09:07:51

  论文精度笔记(三)：《LUVLi Face Alignment: Estimating LandmarksLocation, Uncertainty...》

  该论文提出了一个名为LUVLi的新型人脸对齐框架，它能够同时预测面部标志点的位置、预测位置的不确定性以及标志点的可见性概率，并通过引入一个新的面部对齐数据集MERL-RAV来训练和验证这一框架。

  
• 10.17 09:05:43
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  Python实用记录(四):os模块-去后缀或者改后缀/指定目录下图片或者子目录图片写入txt/csv

  本文介绍了如何使用Python的os模块来操作文件，包括更改文件后缀、分割文件路径和后缀、将指定目录下的所有图片写入txt文档，以及将指定目录下所有子目录中的图片写入csv文档，并为每个子目录分配一个标签。
• 10.17 09:04:27
  发表了文章 2024-10-17 09:04:27

  Zipfile学习笔记(二)::通过zipfile模块暴力破解加密的压缩文件

  如何使用Python的zipfile模块生成密码表并尝试暴力破解加密的ZIP压缩文件。

  
• 10.17 09:02:40
  发表了文章 2024-10-17 09:02:40

  Zipfile学习笔记(一):通过zipfile模块实现文件的压缩和解压

  使用Python的zipfile模块来实现文件的压缩和解压，通过具体代码示例展示了压缩和解压的过程。

  
• 10.17 09:01:25
  发表了文章 2024-10-17 09:01:25

  Socket学习笔记(二):python通过socket实现客户端到服务器端的图片传输

  使用Python的socket库实现客户端到服务器端的图片传输，包括客户端和服务器端的代码实现，以及传输结果的展示。

  
• 10.17 09:00:11
  发表了文章 2024-10-17 09:00:11

  Socket学习笔记(一):python通过socket实现客户端到服务器端的文件传输

  本文介绍了如何使用Python的socket模块实现客户端到服务器端的文件传输，包括客户端发送文件信息和内容，服务器端接收并保存文件的完整过程。

  
• 10.17 08:58:28
  发表了文章 2024-10-17 08:58:28

  论文精度笔记(二)：《Deep Learning based Face Liveness Detection in Videos 》

  论文提出了基于深度学习的面部欺骗检测技术，使用LRF-ELM和CNN两种模型，在NUAA和CASIA数据库上进行实验，发现LRF-ELM在检测活体面部方面更为准确。

  
• 10.17 08:57:03
  发表了文章 2024-10-17 08:57:03

  Jetson学习笔记(二):TensorRT 查看模型的输入输出

  这篇博客介绍了如何使用TensorRT查看模型的输入输出，并通过代码示例展示了如何获取和验证模型的输入输出信息。
• 10.17 08:55:59
  发表了文章 2024-10-17 08:55:59

  Jetson错误(二):wget命令提示无法解析主机地址的问题解决

  对于解决在NVIDIA Jetson平台上使用wget命令时出现的无法解析主机地址的问题，提供了两种解决方法：一种是临时修改DNS服务器为Google的公共DNS，另一种是永久修改DNS设置。
• 10.17 08:53:48
  发表了文章 2024-10-17 08:53:48

  软件安装(一):VS2017安装和使用

  本文主要介绍了如何下载和安装Visual Studio 2017，包括选择安装组件、修改安装位置以及解决安装过程中可能遇到的问题。

  
• 10.16 16:32:48
  发表了文章 2024-10-16 16:32:48

  Opencv学习笔记(七):如何根据opencv将BGR转换为HSV

  使用OpenCV库在Python中将BGR图像转换为HSV颜色空间的两种方法：一种是直接使用cv2.cvtColor函数，另一种是手动实现RGB到HSV的转换。

  
• 10.16 16:31:31
  发表了文章 2024-10-16 16:31:31

  Numpy学习笔记(五)：np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接

  NumPy库中的`np.concatenate`和`np.append`函数，它们分别用于沿指定轴拼接多个数组以及在指定轴上追加数组元素。

  
• 10.16 16:30:25
  发表了文章 2024-10-16 16:30:25

  Opencv学习笔记(六):cv2.resize函数的介绍

  这篇文章介绍了OpenCV库中cv2.resize函数的使用方法，包括其参数、插值方式选择以及实际代码示例。

  
• 10.16 16:29:05
  发表了文章 2024-10-16 16:29:05

  Numpy学习笔记(四)：如何将数组升维、降维和去重

  本文介绍了如何使用NumPy库对数组进行升维、降维和去重操作。
• 10.16 16:27:53
  发表了文章 2024-10-16 16:27:53

  Matplotlab可视化学习笔记(二):如何绘制柱状图

  使用Matplotlib库在Python中绘制柱状图的教程，包括基本的柱状图绘制和多条柱状图的绘制方法。

  
• 10.16 16:26:41
  发表了文章 2024-10-16 16:26:41

  Python实用记录(三):通过netron可视化模型

  使用Netron工具在Python中可视化神经网络模型，包括安装Netron、创建文件和运行文件的步骤。

  
• 10.16 16:25:30
  发表了文章 2024-10-16 16:25:30

  Opencv学习笔记(五):cv2.putText()和cv2.rectangle()详细理解

  这篇文章详细介绍了OpenCV库中的`cv2.putText()`和`cv2.rectangle()`函数的使用方法，并通过一个实战例子展示了如何使用这些函数在图像上绘制文字和矩形框。

  
• 10.16 16:22:47
  发表了文章 2024-10-16 16:22:47

  Jetson 错误(一):Illegal instruction (core dumped)解决

  在NVIDIA Jetson平台上运行Python时遇到"Illegal instruction (core dumped)"错误的解决方法，包括设置环境变量和确保软件包版本兼容性。
• 10.16 16:19:31
  发表了文章 2024-10-16 16:19:31

  Jetson学习笔记(一)：jetson 系列镜像下载、烧写、设置散热风扇、中文包、pip、中转英目录、软件源、显示CSI摄像头

  关于NVIDIA Jetson系列设备的入门学习笔记，涵盖了从下载镜像、烧录、设置散热风扇、安装中文语言包、配置环境变量、安装CUDA和OpenCV，到显示CSI摄像头和增加Swap交换空间的详细步骤。

  
• 10.16 16:16:53
  发表了文章 2024-10-16 16:16:53

  Jetson环境安装(二):ubuntu18.0卸载和安装python3

  在Jetson Nano上如何卸载Python 3.7并重新安装Python 3.7.0版本的详细步骤，包括卸载命令、安装依赖库、下载和编译Python源码以及建立软链接等。
• 10.16 16:15:43
  发表了文章 2024-10-16 16:15:43

  Ubuntu学习笔记(三):Linux下操作指令大全

  Ubuntu学习笔记，介绍了Linux操作系统中常用的命令和操作，如文件管理、系统信息查看、软件安装等。
• 10.16 16:14:20
  发表了文章 2024-10-16 16:14:20

  Jetson环境安装(一):Ubuntu18.04安装pytorch、opencv、onnx、tensorflow、setuptools、pycuda....

  本文提供了在Ubuntu 18.04操作系统的NVIDIA Jetson平台上安装深度学习和计算机视觉相关库的详细步骤，包括PyTorch、OpenCV、ONNX、TensorFlow等。

  
• 10.16 16:11:36
  发表了文章 2024-10-16 16:11:36

  jetson错误(三):E: 有未能满足的依赖关系。请尝试不指明软件包的名字来运行“apt --fix-broken install”(也可以指定一个解决办法

  在NVIDIA Jetson平台上遇到“未能满足的依赖关系”错误时，可以通过运行“sudo apt-get -f install”或“sudo apt-get --fix-broken install”命令来解决。
• 10.16 16:10:18
  发表了文章 2024-10-16 16:10:18

  Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解

  这篇文章是关于PyTorch中nn.Conv2d函数的详解，包括其函数语法、参数解释、具体代码示例以及与其他维度卷积函数的区别。

  
• 10.16 16:08:42
  发表了文章 2024-10-16 16:08:42

  Pytorch学习笔记(一)：torch.cat()模块的详解

  这篇博客文章详细介绍了Pytorch中的torch.cat()函数，包括其定义、使用方法和实际代码示例，用于将两个或多个张量沿着指定维度进行拼接。

  
• 10.16 16:06:19
  发表了文章 2024-10-16 16:06:19

  蓝桥杯练习题(四)：Python组之历届试题三十题

  关于蓝桥杯Python组历届试题的三十个练习题的总结，包括题目描述、输入输出格式、样例输入输出以及部分题目的解题思路和代码实现。

  
• 10.16 16:03:22
  发表了文章 2024-10-16 16:03:22

  深度学习笔记(十):深度学习评估指标

  关于深度学习评估指标的全面介绍，涵盖了专业术语解释、一级和二级指标，以及各种深度学习模型的性能评估方法。

  
• 10.16 16:01:49
  发表了文章 2024-10-16 16:01:49

  深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍

  神经网络剪枝是一种通过移除不重要的权重来减小模型大小并提高效率的技术，同时尽量保持模型性能。

  
• 10.16 15:59:20
  发表了文章 2024-10-16 15:59:20

  论文精度笔记(一)：《ZERO-SHOT DETECTION WITH TRANSFERABLE OBJECT PROPOSAL MECHANISM》

  本论文提出了一种零样本检测方法，通过引入可转移的对象候选机制来关联类别间的共现关系，并使用所有类的置信度分布进行对象置信度预测，以提高对未见类别物体的检测性能。