官方推荐 Docker 部署，也给了训练到部署的完整教程：Servers: TFX for TensorFlow Serving。本文只是遵照教程进行的练习，有助于了解 TensorFlow 训练到部署的整个过程。

TensorFlow 准备 JupyterLab 交互式笔记本环境，方便我们边写代码、边做笔记。基础环境以下是本文的基础环境，不详述安装过程了。UbuntuUbuntu 18.04.5 LTS (Bionic Beaver)ubuntu-18.04.5-desktop-amd64.isoCUDACUDA 11.2.2cuda_11.2.2_460.32.03_linux.runcuDNN 8.1.1libcudnn8_8.1.1.33-1+cuda11.2_amd64.deblibcudnn...

本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型，于 Kaggle: 全球小麦检测 🌾 上实践迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。

torchvision.models 里包含了许多模型，用于解决不同的视觉任务：图像分类、语义分割、物体检测、实例分割、人体关键点检测和视频分类。本文将介绍 torchvision 中模型的入门使用，一起来创建 Faster R-CNN 预训练模型，预测图像中有什么物体吧。 {代码...} 创建预训练模型 {代码...} print(model) 可查看其结构： {代码...

准备数据准备 COCO128 数据集，其是 COCO train2017 前 128 个数据。按 YOLOv5 组织的目录： {代码...} 详见 Train Custom Data。定义 Datasettorch.utils.data.Dataset 是一个数据集的抽象类。自定义数据集时，需继承 Dataset 并覆盖如下方法：__len__: len(dataset) 获取数据集大小。__getitem__: dataset[i] 访问第 i...

PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一，而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式笔记本环境。于 JupyterLab 我们可以边记笔记的同时、边执行 PyTorch 代码，便于自己学习、调试或以后回顾。

本文将引导快速使用 MMSkeleton ，介绍用摄像头测试实时姿态估计。MMSkeleton: [链接]安装首先安装 MMDetection ，可见 MMDetection 使用。然后安装 MMSkeleton ， {代码...} 现有模型，视频测试配置configs/pose_estimation/pose_demo.yaml: {代码...} 选用的检测模型，如下：Cascade R-CNN, R-50-FPN, 1xconfigmodel运...

Docusaurus2 可快速搭建文档、博客、官网等网站，并发布到 GitHub Pages, Serverless 等。我们只需 Markdown 写写内容就行，也可直接编写 React 组件嵌入。而 SEO、搜索、版本等都友好支持了。另外重要的一点是此项目是 Facebook 开源维护的，他们自己也在用，所以质量、长久性能有所保证。代码： [链接]演示： [链接] 👀...

本文将引导快速使用 Detectron2 ，介绍用摄像头测试实时目标检测。Detectron2: [链接]环境准备基础环境Ubuntu 18.04系统安装，可见 制作 USB 启动盘，及系统安装Nvidia Driver驱动安装，可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动Anaconda Python从这里下载 Linux 版本，并安装Detectron2安装， {代码...} 检查， {代码...} 安...

代码： [链接]Scaled-YOLOv4代码: [链接]论文: [链接]文章: [链接]环境准备基础环境Nvidia 显卡的主机Ubuntu 18.04系统安装，可见 制作 USB 启动盘，及系统安装Nvidia Driver驱动安装，可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动开发环境下载并安装 [Anaconda][] ,之后于 Terminal 执行： {代码...} 注意：pytorch 等版本请对...

本文将快速引导使用 MMDetection ，记录了实践中需注意的一些问题。环境准备基础环境Nvidia 显卡的主机Ubuntu 18.04系统安装，可见 制作 USB 启动盘，及系统安装Nvidia Driver驱动安装，可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动开发环境下载并安装 [Anaconda][] ,之后于 Terminal 执行： {代码...} pytorch==1.7.0 时多卡训...

准备U 盘: 建议 8G 及以上，可制作至少双系统的启动盘Windows: 运行 YUMI 制作软件的系统环境YUMIYUMI 是多系统 USB 启动盘的制作软件，剩余空间也仍可存储、不浪费。优先下载 UEFI 版本，地址： [链接]UEFI 引导，比传统 BIOS 更优，现在主板应该都支持了。可进 BIOS Boot 菜单看是否支持。系统镜像Ubuntu: [链接]Windo...

建议最小化安装 Ubuntu 系统，精简不必要的软件！Ubuntu 镜像用于 apt 加速。首先，选择你的 Ubuntu 版本的配置，阿里源清华源然后，替换进 /etc/apt/sources.list ： {代码...} 中文输入法打开 Settings 的 Region & Language 配置页，点击 Manage Installed Language 弹出 Language Support 窗口于 Language Suppo...

微信小程序云开发，是基于 Serverless 的一站式后端云服务，涵盖函数、数据库、存储、CDN等服务，免后端运维。基于云开发可以免鉴权调用微信所有开放能力。

代码： [链接]前提准备 {代码...} 创建项目 {代码...} 输出信息： {代码...} 运行程序微信小程序下载并打开微信开发者工具，然后导入 my-app 项目：编译预览： {代码...} 编译打包： {代码...} 基础教程根据创建项目时的选择，继续阅读教程。例如本文的选择，请阅读：ReactTaro UI参考taroTaro DocsTaro UI结语欢迎关注 ...

代码： [链接]使用简介产品页开通服务。使用流程，如下：新手示例，如下：创建函数阿里云提供了如下几种方式创建函数：使用控制台创建函数使用Funcraft创建函数使用VSCode插件创建函数以下为使用 VSCode 插件创建函数。前提准备安装软件Visual Studio CodeDocker安装插件插件： Aliyun Serverless VSCode ExtensionVSCod...

代码： [链接]前提准备 {代码...} {代码...} 快速部署 {代码...} 访问 [链接] 查看应用。查看信息 {代码...} 开发调试 {代码...} 移除项目 {代码...} 部署 Docusaurus创建应用 {代码...} 运行： {代码...} 部署应用 {代码...} serverless.yml: {代码...} 部署： {代码...} Serverless 控制台访问 [链接] 查看应用：结语...

本文代码： [链接]在线演示： [链接] 👀Vite 创建 Vue 3 项目 {代码...} 运行输出： {代码...} 访问网址：与 Vue 2 的差异详见： Migration GuideVite 配置vite.config.ts: {代码...} 详见： Vite - Config File前提准备eslint-plugin-vue {代码...} .eslintrc.js: {代码...} TypeScript {代码...} 详见：Vue3 - TypeScri...

可以处理 Jupyter notebooks (.ipynb)，编辑文本 (.md, .csv, .json, ...)，查看文件 (images, PDF, ...)，操作终端等。

本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现，如何于 Ubuntu 18.04 编译，及使用 Python 接口。主要内容有：准备基础环境： Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python编译应用环境： OpenCV, Darknet用预训练模型进行推断： darknet 执行，或 python而 YOLOv4 的介绍或训练，可见前文《YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译，...

YOLO 算法是非常著名的目标检测算法。从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ，可以看出它的特性：

C/C++ 工程提供 Python 接口，有利于融合进 Python 的生态。现在 Python 在应用层，有其得天独厚的优势。尤其因为人工智能和大数据的推波助澜， Python 现在以及未来，将长期是最流行的语言之一。

操作系统： Ubuntu 16.04/18.04安装 Nvidia Driver推荐使用 graphics drivers PPA 安装 Nvidia 驱动。 {代码...} 检测推荐的 Nvidia 显卡驱动： {代码...} 安装 Nvidia 驱动（以下是 RTX2060 上的情况）： {代码...} 驱动对应的 CUDA 版本，请见 CUDA Compatibility 。最后， sudo reboot 重启。之后，运行 nvidia-smi ...

1) Docker 配置1.1) daemon.json 配置镜像路径： /etc/docker/daemon.json文档： Config Daemonregistry-mirrors 设定镜像，加速 docker pull 官方镜像。以下举例为阿里源。 {代码...} 1.2) config.json 配置代理路径： ~/.docker/config.json文档： Network Proxyproxies 设定 HTTP, HTTPS 代理，加速如 wget, curl 等 ...

Electron: 使用 JavaScript, HTML 和 CSS 等 Web 技术创建原生程序的框架 Vue.js: Web 前端用于构建用户界面的渐进式框架 Vuetify: Vue.js 的 Material Design 组件框架 看完以上介绍，也明白了本文要做的事：用 Vue.js 与 Vuetify 组件，基于 Electron 来创建原生桌面应用。 环境准备 Visual Studio Code Node.js Yarn ...

静态 HTTP 服务的几个用途： 静态网页的 HTTP 服务，以访问浏览 如：生成的文档、博客等 公开文件的 HTTP 服务，以访问下载 如：分享的文档、安装包等 以下会介绍目前我了解的方式中，最推荐的两种： Python: http.server — HTTP servers Node.js: http-server: a command-line http server Python: http.server — HTTP ...

平时常用的工具类网页、SPA 应用（Single Page Application），还在打开浏览器、再找书签么？ Chrome 可以帮您安装快捷图标，直接双击打开就好了。 Chrome Apps 打开 Chrome 浏览器，输入 chrome://apps ，即可打开应用页面： 还可以选择在系统应用里安装快捷图标， macOS 如下： 以后，这些常用网页，就可以直接双击打...

对于记录的数据，如何用 Python 进行分析、或图形化呢？ 本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包，进行数据分析、与图形化。 准备环境 Python 环境建议用 Anaconda 发行版，下载地址： 官方: [链接] 清华源: [链接] Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，已经包含了众多流行的科学计算、数据分析...

SVG （Scalable Vector Graphics，可缩放矢量图形） 是基于 XML 、用于描述二维矢量图形的一种图形格式。 SVG 由 W3C 制定，是一个开放标准。

单文件 4G 限制 FAT32 4G 限制 百度网盘超出 4G 限制 单文件分割与合并 单文件，如：archive.tar.gz 分割 {代码...} split 常用选项： {代码...} 合并 {代码...} 与 tar 命令一起使用 压缩并分割 {代码...} 合并并解压 {代码...} 分享 Coding 中实用的小技巧、小知识！欢迎关注，共同成长！