素颜的博客~

整合了多方资料，作为流程补充部署流程仅作参考，请多方参考寻找适合自己环境的部署方法，有问题还请斧正 1.YOLOv5本地部署训练自建数据集用的是YOLO格式的数据集，标注采用labelimg 环境配置anaconda python 3.8.19cuda：12.4显卡：3060 laptop 6g驱动版本551.76 1234git clone https://github.com/ultralytics/yolov5cd yolov5pip install -r requirements.txtpip install onnx 安装完成后，建议删除cpu版本的pytorch，使用gpu版本,训练会快一点 12pip uninstall torchpip uninstall torchvision 以下为GPU版本的pytorch安装，安装前请检查cuda版本是否适配 1pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url...

最近基本都在高强度调项目，调的人有点麻突然就感觉到上班的感觉，真的很差。 无论是精神还是身体，都很疲惫。没有其他的想法了，最近一段时间想法都没了，博客都没更。现在只想快做完早下班，玩会游戏早休息。拿着奶头乐与压力对冲，圈子渐渐固化，想法越来越少，然后成了自己嗤之以鼻思维固化的中年人。被生活绑架？被社会绑架，你不干有的是人干 我有时候就在想，既然就业前景都这么烂了，工作当一辈子房奴，为什么不把大学四年all in 在创业上呢？ 是沉没成本太高了吗？是有效信息拿的太少了吗？ –你都没参与过，哪来的信息。是资金问题吗？ –钱其实好像是最不需要的东西。是资源太少吗？ –资源是一步一步积累起来的，人脉，渠道。是没机会吗？...

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尤其是电子产品车子房子贬值太快了

如何在大学正确学习前言：我在写这个时候，首先联想到的就是 交大生存手册。 这本手册我在大一时候就读过了，可惜当时对大学的认识还不够，以至于没有对我形成经验性的指导，直到有些地方自己踩坑了，才得以正确认识。这可能就是所谓的“人教人，教不会，事教人，一次会”。 正文：之前总是觉得，学的越多越好，自己总是觉得，哇我今天又知道了什么什么东西，他们都不会，我草我真吊。 但其实有些东西压根没必要去学，或者是花很多时间去学 人的时间与精力是有限的，但是知识是无限的。 你可能会说，我对某些方面很感兴趣，好那我去学。这自然是一件极好的事情，但是请谨记，不要沉迷于此...

配置：F103C8T6+CUBEMX+HAL库 倒立摆作为经典的控制问题 可以拆解成两项起摆跟立摆起摆的逻辑并不难分析，只需要保证杆在左侧时候滑块右拉，右侧左拉即可完成起摆 难点在于立摆立摆涉及到摆角度与位置的控制角度环保持摆直立，位置环保证摆不乱走 角度环与位置环如果只闭一个角度环，可以立摆，但是不能纠正摆的位置，立摆之后会朝一个方向猛冲，造成电机追不上摆的假象。如果连立摆都做不到可能是电机转速太慢， 这时候就需要考虑闭第二个环。两个环控制涉及到串并级，以及控制周期的问题。 我们最早是做的并级，角度环位置环共同控制摆，但是效果并不理想。角度环调大了位置环没作用，位置环调大了不能立摆。最后换了串级，角度环作为内环，用位置环返回的数字去修正角度的输入值。效果很显著，摆开始震荡，解决了摆方向的问题。 但是这时候摆的速度还是递增的，摆的震荡并不收敛。 解决方法是，在摆第一次震荡之前，速度较低的时候，重置位置环的位置，保证摆在震荡时候始终是减速的，摆的速度会越来越慢，达成收敛 控制周期当时摆控制周期为0.1ms，角度环中断周期是0.5ms...

很久之前刚接触深度学习跟opencv时候，就萌生了做一个ai自瞄的想法，可惜当时很忙，计划便被搁置了近日终于有了时间，便将想法变现网上资料找到的最优解好像是dgxi+yolov5c++部署+trt，但是yoloV8好像也不错，便去git上找到了源码wang-xinyu/tensorrtx，可惜后来的部署并不顺利，Cmake的使用，以及lld文件的打包，还有模型转换之间的问题。后来实在没有头绪了，便去git上找到的大佬的整合版本Monday-Leo/YOLOv8_Tensorrt。有了之前部署的经验，配合上整合包部署的很顺利。 效果视频:强的不是我，是yoloV8 但这仅仅只是入门，并没有从源码或者是原理上去理解yolo与trt，还有dgxi截图的原理。包括神经网络的构建，以及算法的实现，工程的构成。真正的内核还没学。 等后面如果有机会的话，再去做吧 用于实战还存在许多问题，比如识别精度不高，存在识别错误的情况。 自带pt->wts->engine...

环境：win11/Python3.10.13 今天在用python调用一个c++的dll库，尝试过以下方法 123os.add_dll_directory("xxx.dll")dll = ctypes.CDLL("xxx.dll", winmode=0) 无果，参考以下博客解决 使用开发者命令工具 Developer CMD Prompt for vs 1dumpbin /DEPENDENTS D:\sofeware\anaconda\envs\python38\Lib\site-packages\PySmartCard\ReaderLib_64.dll 会显示缺少的dll文件，去C:\Windows\System32 目录下找找，没有就去下一个 FileNotFoundError: Could not find module ‘xxx.dll’. Try using the full path with constructor syntax. 调用ctypes库中dll报错问题解决、以及winerr...

Linux 常用操作命令大全（最后更新时间：2024年1月）Anaconda conda常用命令：从入门到精通Hal库Markdown

如何成为游戏高手在接触一款游戏时，为什么有人上手快有人上手慢，花同样的时间总会有人厉害有人菜。 不管是什么类型的游戏，那些游戏高手总是打的比其他人好。而人们总是把玩的好的原因归结为内在的天赋，抑或是外在可见的努力，天赋+努力变成了公式，但是很少有人去做更深一层的分析，总结。首先，我们作为第三者，更多时候看到的只是他人的一个结果，一个段位，分数，亦或是一系列数据。你不是本人，你只能看到结果。根据结果去进行一系列分析，可以说是很不负责任的，就是纯在想象。我也一样。 在我观察之下，成为游戏高手，有下面几点原因： 首先这个游戏得足够有趣，能吸引你去购买然后进行游玩，在游玩的过程中你总得花点心思通关吧，总得动动脑子，打打配合。...