Python
module 'numpy' has no attribute 'bool'
module 'numpy' has no attribute 'bool' 问题： 原因： 不推荐使用np.bool和np.int等内置类型。在Numpy1.24.0 中不推荐的类型已经完全移除。当使用旧版本的时候就会出现这个问题。 解决： 使用未移除前的版本诸如numpy==1.23.2
Docker Registry 私有仓库的部署
第一步：拉取镜像 docker pull registry 第二步：运行容器：docker run -di --name=registry -p 5000:5000 registry 第三步：打开浏览器访问 第四步：修改daemon.json 第五步：重启docker 让配置生效 测试仓库运行 把某个镜像tag成私有仓库的镜像 提交到私有仓库 拉取仓库镜像
深度学习入门基于python的理论与实现-第四章神经网络的学习（个人向笔记）
目录从数据中学习损失函数均方误差(MSE)交叉熵误差mini_batch学习mini_batch版交叉熵误差的实现 从数据中学习 神经网络的"学习"的学习是指从训练数据自动获取最有权重参数的过程。 神经网络的特征就是可以从数据中学习即由数据自动决定权重参数的值。 机器学习通常是认为确定一些特征量，然后机器从特征量去学习，而神经网络则是将确定特征量这一步也交给机器 训练数据（Training Dat
openCV打开高清摄像头卡顿的问题
cv2.VideoCapture(camera_number + cv2.CAP_DSHOW) 是OpenCV在Windows平台下用于指定使用DirectShow作为视频捕获后端的一种方式。这里的 cv2.CAP_DSHOW 是一个常量，表示使用DirectShow（DirectX Show）技术来访问和控制摄像头。 cv2.CAP_DSHOW 参数含义： 当你将 cv2.CAP_DSHOW 与
深度学习入门：基于Python的理论与实践 笔记
深度学习入门：基于Python的理论与实践 笔记 一，Python基础 由于本人之前已经系统学习过Python，此处只总结有关深度学习的Python的库 NumPy 生成NumPy数组 要生成NumPy数组，需要使用np.array()方法。np.array()接收Python 列表作为参数，生成NumPy数组（numpy.ndarray） NumPy 的算术运算 数组x和数组y的
python学习笔记-scarpy
一、scrapy介绍 Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架 应用原理 1、指定初始url 2、解析响应内容 -给调度器 -给item;pipeline;用于做格式化；持久化 引擎(Scrapy)用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler)用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可
Pycharm 中 virtualenv、pipenv、conda 虚拟环境的用法
文章目录 前言 虚拟环境的通俗介绍 虚拟环境和非虚拟环境该怎么选？ 通过 Virtualenv 方式创建虚拟环境 通过 Pipenv 方式创建虚拟环境 通过 Conda 方式创建虚拟环境 前言 在网上找了好一些资料，发现介绍 Pycharm 虚拟环境的不多，查了一些资料，并做个总结。 本文主要是介绍 Pycharm 中的虚拟环境，而非 Python 中的命令式虚拟环境。
20240316学习笔记 每天学2课
20240316学习笔记 每天学2课 专注做自己的事情。 1.保持健身。 2.轻断食。很饿了再吃。 3.冥想，深呼吸。 4.学习，知识就是力量。傅雷家书。 学习内容：也就是工作内容。学会一个技能点就值2k元工资。 画测试思维导图。 写测试用例文字。 mysql数据库 python自动化脚本。 看测试用例。 做前端就是看到需求就要想，我怎么能把页面做出来，就这么简单。 爱护
paddleocr 在docker环境下部署
paddleocr 在docker环境下部署 第一步 查看cuda的版本nvcc -V,我的是11.2;nvidia-smi 对应的cuda version是11.6，所以采用了registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda11.6-cudnn8.4-trt8.4-gcc82作为基础镜像 Docker镜像源选择，Doc
python3 连接redis集群
版本信息 python版本 3.7 pip install redis==3.5.3 pip install redis-py-cluste==2.1.3 集群连接 单节点连接 通过集群里面的任意节点连接到集群，连接之后，客户端会向服务器发送cluster slots命令获取集群哈希槽的分布信息。 连接池连接 不积跬步，无以至千里！
全栈开发与自动化测试高薪私教班，带你从0到1拿到高薪Offer
随着ChatGPT的火爆以及人工智能的崛起，在互联网工作的我们仿佛都感受到了职业危机。同时，我们也应该看到，人工智能技术的发展也带来了新的机遇，只要利用好人工智能，便会大大提升我们的工作效率。比如说，我们可以利用人工智能帮我们排查代码中的错误、帮我们自动生成PPT、帮我们自动生成思维导图和技术架构图等等。基于此，霍格沃兹测试开发学社推出了《Python全栈开发与自动化测试班》。本课程面向在校学生、
MD5算法：密码学中的传奇
MD5算法起源： MD5（Message Digest Algorithm 5）算法是由MIT的计算机科学家Ronald Rivest于1991年设计的一种消息摘要算法。MD5算法最初被用于提供数据完整性和一致性的验证，后来被广泛应用于密码存储和数字签名等领域。 MD5在线加密 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com) https://amd794.com/md5
linux新服务器安装docker，挂载硬盘，安装部署语音分析服务程序
1.查看服务器配置 #!/bin/bash physicalNumber=0coreNumber=0logicalNumber=0HTNumber=0logicalNumber=$(grep "processor" /proc/cpuinfo|sort -u|wc -l)physicalNumber=$(grep "physical id" /proc/cpuinfo|sort -u|wc -l)
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的草莓成熟度检测系统详解（深度学习模型+UI界面+Python代码+训练数据集）
摘要：本研究介绍了一个使用深度学习技术对草莓成熟度进行检测的系统，它采用了最新的YOLOv8算法，以及YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等前版本的算法，并对它们进行了性能对比。该系统能够在不同媒介上——如图像、视频文件、实时视频流和批量文件中——准确识别草莓的成熟度。文章详细解释了YOLOv8算法的工作原理，并提供了相应的Python实现代码、所需训练数据集，以及基于PySide6的用户界面
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的铁轨缺陷检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）
摘要：开发铁轨缺陷检测系统对于物流行业、制造业具有重要作用。本篇博客详细介绍了如何运用深度学习构建一个铁轨缺陷检测系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，展示了不同模型间的性能指标，如mAP、F1 Score等。文章深入解释了YOLOv8的原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并集成了一个基于PySide6的界面。
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的石头剪刀布手势识别系统详解（深度学习模型+UI界面代码+训练数据集）
摘要：本篇博客深入探讨了使用深度学习技术开发石头剪刀布手势识别系统的过程，并分享了完整代码。该系统利用先进的YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，并对这几个版本进行性能对比，如mAP、F1 Score等关键指标。文章详细阐述了YOLOv8的工作机制，附上Python实现代码和训练用数据集，还整合了PySide6构建的图形用户界面。 该识别系统能够准确辨识石头、剪刀、布等手势，
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的吸烟行为检测系统（深度学习+Python代码+PySide6界面+训练数据集）
摘要：本研究详述了一种采用深度学习技术的吸烟行为检测系统，该系统集成了最新的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别吸烟行为检测。文章深入阐述了YOLOv8算法的机理，并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集，以及基于PySide6框架构建的用户界面（UI）
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的吸烟检测系统（深度学习+Python代码+PySide6界面+训练数据集）
摘要：本文详细说明了如何利用深度学习开发一个用于监测吸烟行为的系统，并分享了完整的代码实现。该系统采用了先进的YOLOv8算法，同时还使用YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，并对它们进行了性能比较，呈现了不同模型的性能指标，例如mAP和F1 Score。文章深入探讨了YOLOv8的工作机制，提供了必要的Python代码和训练数据集，并融合了一个基于PySide6的用户界面。 该系统可以精
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的自动驾驶目标检测系统详解（深度学习+Python代码+PySide6界面+训练数据集）
摘要：开发自动驾驶目标检测系统对于提高车辆的安全性和智能化水平具有至关重要的作用。本篇博客详细介绍了如何运用深度学习构建一个自动驾驶目标检测系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，展示了不同模型间的性能指标，如mAP、F1 Score等。文章深入解释了YOLOv8的原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并集成了一个
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的稻田虫害检测系统详解（深度学习+Python代码+UI界面+训练数据集）
摘要：本篇文章深入探讨了如何利用深度学习技术开发一个用于检测稻田虫害的系统，并且分享了完整的实现过程和资源代码下载。该系统采用了当前的YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，对其进行了性能对比，包括mAP、F1 Score等关键指标。文中详尽阐述了YOLOv8的工作原理，并附上了相关的Python实现代码和训练用数据集，同时整合了一个基于PySide6的图形用户界面。 该系统能
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的田间杂草检测系统（深度学习模型+UI界面+Python代码+训练数据集）
摘要：开发用于田间杂草识别的系统对提高农业运营效率和提升作物产出至关重要。本篇文章详尽阐述了如何应用深度学习技术开发一个用于田间杂草识别的系统，并附上了完备的代码实现。该系统基于先进的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等版本在性能上的差异，通过mAP、F1 Score等关键性能指标进行了深入分析。文章详细讲解了YOLOv8算法的核心机制，提供了相关的Python代码
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的危险物品检测系统（深度学习模型+PySide6界面+训练数据集+Python代码）
摘要：本文深入介绍了一个采用深度学习技术的危险物品识别系统，该系统融合了最新的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本的性能。该系统在处理图像、视频、实时视频流及批量文件时，能够准确识别和分类各种危险物品，例如斧头、大镰刀等。文章不仅详尽阐释了YOLOv8算法的原理，还提供了完整的Python代码实现、专为训练设计的数据集，以及基于PySide6开发的图形用户界
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的日常场景下的人脸检测系统（深度学习模型+PySide6界面+训练数据集+Python代码）
摘要：开发用于日常环境中的人脸识别系统对增强安全监测和提供定制化服务极为关键。本篇文章详细描述了运用深度学习技术开发人脸识别系统的全过程，并附上了完整的代码。该系统搭建在强大的YOLOv8算法之上，并通过与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能比较，展示了不同模型的关键性能指标，如mAP、F1 Score的分析结果。文章深度解析了YOLOv8算法的工作原理，提供了相应的Python代码、训
Linux架构25 ansible搭建交作业, playbook概述, playbook搭建httpd
使用模块搭建交作业页面 1.准备配置文件到m01 2.所有的压缩包上传到m01 3.编写ansible命令 Ansible playbook 一、playbook概述 1.什么是playbook 2.playbook组成 3.playbook与ad-hoc 特定PlayBookad-hoc 完整性 √ ×
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的暴力行为检测系统（深度学习模型+UI界面+Python代码+训练数据集）
摘要：本篇博客深入介绍了如何利用深度学习技术构建暴力行为检测系统，并提供了完整的实现代码。本系统基于性能卓越的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等前代算法进行了详细的性能比较，关注了如mAP、F1 Score等关键性能指标。文章详尽探讨了YOLOv8算法的原理，提供了相应的Python代码和训练数据集，以及一个基于PySide6的直观用户界面。 该系统能够在不同媒介如图
写给rust初学者的教程（二）：所有权、生命周期
这系列RUST教程一共三篇。这是第二篇，介绍RUST语言的关键概念，主要是所有权和声明周期等。 第一篇：写给rust初学者的教程（一）：枚举、特征、实现、模式匹配 在写第一篇中的练习代码时，不知道你有没有尝试过连续两次执行vec_min函数。这种做法在大部分其他语言中都属于正常行为，但如果你对rust这样做了，立即就得到一个error，编译都通不过： “值在被移走后用掉了”！怎么会这样？ r
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的输电线路设备检测系统（深度学习+UI界面+Python代码+训练数据集）
摘要：本篇博客详细介绍了如何运用深度学习构建一个先进的输电线路设备检测系统，并附上了完整的实现代码。该系统利用了最新的YOLOv8算法作为其核心，同时也对之前版本的YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5进行了性能比较，包括但不限于mAP（平均精度均值）和F1 Score（F1分数）等关键性能指标。 文章深入讲解了YOLOv8算法的工作原理，并提供了相关的Python实现代码以及用于训练的数据集。
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的交通标志识别系统详解（深度学习模型+UI界面代码+训练数据集）
摘要：本篇博客详细介绍了利用深度学习构建交通标志识别系统的过程，并提供了完整的实现代码。该系统采用了先进的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本进行了性能评估对比，分析了性能指标如mAP、F1 Score等。文章深入探讨了YOLOv8算法的工作原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并集成了一个基于PySide6的用户友好UI界面。 该系统能够在多种媒介—