普通网友-CSDN博客

原创复现STGCN CPU版（ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe）

前提：ubuntu下将python3.5.2设为默认（百度）一.下载stgcn（gitbub上fork后导入到gitee快些）: st-gcn: Spatial Temporal Graph Convolutional Networks (ST-GCN) for Skeleton-Based Action Recognition in PyTorch博客：https://blog.csdn.net/weixin_42661709/article/details/105056325二.开始配置.

2022-05-11 00:11:57 1827 2

原创 ST-GCN训练自建数据集

参考了许多博文，慢慢地也就把st-gcn跑出来了，参考的文章一会附在文章里面，实测有用。1.安装st-gcn复现STGCN CPU版（ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe）_Significance的博客-程序员秘密复现旧版STGCN GPU版（win10+openpose1.5.0）_Significance的博客-程序员秘密22.准备训练数据集官方使用的是Kinetics-skeleton和NTU RGB+D两个数据集来训练网络，

2022-05-11 00:09:55 3051 1

原创安卓应用在各大应用市场上架方法整理

安卓应用在各大应用市场上架方法整理正在上传…重新上传取消ASO优化师-酱紫酱紫ASO、ASA推广运营研究关注她1 人赞同了该文章想要把APP上架到应用市场都要先注册开发者账号才可以。这里的方法包括注册帐号和后期上架及一些需要注意的问题。注意：首次提交应用绝对不能随便删除，否则后面再提交会显示应用APP冲突，会要求走应用认领流程，那个时候就会相当麻烦啦。1.腾讯应用宝腾讯开放平台地址：http://open.qq.com注册开发者帐号地址：https://ssl...

2022-04-30 19:44:22 3990

原创 Docker Registry 删除镜像并清理

目录修改Docker Registry配置使用Registry V2 RestfulAPI 删除镜像 Docker Registry GC回收空间使用UI管理Docker Registry修改Docker Registry配置配置开启删除功能:config.ymlversion: 0.1log: fields: service: registrystorage: delete: enabled: true cache:

2022-02-27 21:57:00 8375

原创 Yolov5实现道路裂缝检测

Yolov5实现道路裂缝检测GitHub参考代码链接我修改后的代码百度网盘链接密码：2mzl数据集链接密码：06dj基于Pytorch的Yolov5道路裂缝检测程序运行说明。大家可以结合我的说明和原文说明使用，有问题欢迎询问。文章目录Yolov5实现道路裂缝检测环境要求测试训练自己的数据集 1.创建dataset.yaml文件 2.创建标签文件 3.组织文件路径 4.选择模型 5.开始训练环境要求P

2021-12-05 23:11:39 2475 1

原创 Yolo opencv刻度尺识别刻度读数识别水尺识别水位识别源码

刻度识别项目简介实现效果实现流程实现原理刻度尺的标定指针位置标定读数位置标定刻度线标定数字检测数字分割数字识别 web部署附录简介好久不见了，我看了一下我最近的博客到现在已经3个月时间没更新了。这是因为我最近都在忙毕业设计，所以一直没有时间更新。我这三个月的收获还是丰富的，最近会慢慢通过博客和大家分享。现在马上水上一篇吧。如果大家有看过我的EAST文本检测器应用这一篇博客的

2021-11-27 15:59:33 5059 2

原创 Can‘t find a suitable configuration file in this directory or any parent. 报错解决错误

docker-compose 执行的时候报错 Can't find a suitable configuration file in this directory or any parent. Are you in the right directory?解决办法:1.把文件名重命名为docker-compose.yml，然后进入docker-compose.yml所在目录2.然后在执行 docker-compose up -d如有问题，可以加下面二维码咨询...

2021-11-26 20:01:03 18426 5

原创 k8s-自动横向伸缩pod 根据CPU使用率，QPS访问数监控指标

k8s-自动横向伸缩pod 与节点简述我们可以通过调高ReplicationController、 ReplicaSet、 Deployment等可伸缩资源的rep让cas字段，来手动实现pod中应用的横向扩容。我们也可以通过增加pod容器的资源请求和限制来纵向扩容pod (尽管目前该操作只能在pod创建时，而非运行时进行）。虽然如果你能预先知道负载何时会飘升，或者如果负载的变化是较长时间内逐渐发生的，手动扩容也是可以接受的，但指望靠人工干预来处理突发而不可预测的流量增长，仍然不..

2021-10-31 21:40:46 3073

原创使用rancher-2.5.5部署单节点kubernetes集群

rancher2.5.x发布，除了新的feature外，更加简洁，体验/研究/熟悉一下，方便后续的落地使用。感觉：太爽了相关版本信息：rancher：v2.5.5helm3：v3.5.1kubernetes：1.19.7目录：(1).rancher部署并在rancher上创建kubernetes单节点集群(2).宿主机接入kubectl与helm31.部署helm32.部署kubectl(3).相关参考(1).rancher部署并在rancher上创建kubern

2021-10-16 21:13:14 944

原创 YOLOv5的详细使用教程，以及使用yolov5训练自己的数据集

YOLOv5的详细使用教程，以及使用yolov5训练自己的数据集文章目录：1 安装环境依赖 1.1 克隆项目 1.2 安装必要的环境依赖 2 下载预训练模型和标注的数据集 2.1 下载预训练模型 2.1.1 执行脚本下载预训练模型 2.1.2 直接下载预训练模型，然后保存到`/yolov5/weights`目录下即可，我已经把预训练模型的`url`提取出来 2.2 下载标注的数据集 2.2.1 执行脚本下载 2.2.2 如果下载比较慢，也

2021-10-03 20:43:27 35385 1

原创 Android--快速接入微信支付

前言最近实习的时候要求我做支付模块，主要是介入支付宝支付和微信支付的。支付宝支付接入相对来说比较好做，官网文档也比较容易懂。但是做微信支付的时候，官网文档就有点懵逼了，不过慢慢读还是能够开通的。与是抽时间记录一下微信支付接入的过程。这里我不去说明AppID申请的过程，主要记录一下开发过程。微信支付首先一定要清楚微信支付业务流程，这样接下来就事半功倍了。主要官方文档看这：业务流程 APP端开发步骤 Android资源下载 API列表业务流程如下：微信支付业务流程这.

2021-09-21 10:03:16 3546

原创如何在CDH5上部署Dolphin Scheduler 1.3.1

本文记录了在CDH5.16.2集群上集成Dolphin Scheduler 1.3.1的详细流程，特别注意一下MySQL数据库的连接串！1文档编写目的详细记录CDH5上Dolphin Scheduler 1.3.1的部署流程分布式部署Dolphin Scheduler2部署环境和依赖组件为了适配CDH5上的Hive版本，需要对DS进行源码编译部署，最后会提供编译好的CDH5版本供各位老铁下载集群环境CDH 5.16.2 HDFS和YARN都是单点 DS的官网 h

2021-09-18 10:04:43 475

原创 Python3之logging输出写入日志

Python3之logging模块浅析目录Python3之logging模块浅析简单用法日志与控制台同时输出一个同时输出到屏幕、文件的完成例子日志文件截取日志重复打印问题解决问题分析解决方案 1.使用不同的日志对象 2.及时清理（logger.handlers.clear） 3.使用前先判断是否有相同的handler对象总结： Python3之logging模块浅析很多程序都有记录日志的需求，并且日志中

2021-09-15 16:14:15 2224 1

原创 python装饰器函数传参

python装饰器函数传参装饰器装饰器是一个返回函数的高阶函数。装饰器常见用法：打印日志def logger(func): def wrapper(*args, **kw): print 'do {}'.format(func.__name__) func(*args, **kw) print 'finish' return wrapper@loggerdef add(x,y): print '{} + {} = {}'.format(x,y,x+y)...

2021-09-15 15:32:48 1690

原创 CentOS7搭建离线部署Cloudera CDH 6.2.0大数据平台

如上述博客有任何错误或者疑问，请加VX：1755337994，及时告知！万分感激！1.概述　　CDH，全称Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop。是Hadoop众多分支中对应中的一种，由Cloudera维护，基于稳定版本的Apache Hadoop构建，提供了Hadoop的核心（可扩展存储、分布式计算），最为重要的是提供基于web的用户界面。　　CDH的优点：版本划分清晰，更新速度快，支持Kerberos安全认证，支持多种安装方式（如Y.

2021-09-12 14:07:40 779

原创 CentOS7搭建部署Ambari 2.6.2.0最新版(HDP-UTILS、HDP-GPL)大数据平台

Ambari 2.6.2 中HDFS-2.7.3 YARN-2.7.3 HIVE-1.2.1 HBASE-1.1.2 ZOOKEEPER-3.4.6 SPARK-2.3.0注：本文基于root用户操作一、安装环境准备操作系统 centos7.5hdc-data1：192.168.163.51hdc-data2：192.168.163.52hdc-data3：192.168.163.53【安装环境准备每台集群机器一样的操作，或者使用scp远程拷贝】1、主机名IP映射配置.

2021-09-12 11:18:07 1629 2

原创 Google强化学习框架SEED RL环境部署

如上述博客有任何错误或者疑问，请加VX：1755337994，及时告知！万分感激！本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上**论文Arxiv：**https://arxiv.org/abs/1910.06591|| 关于Seed RL现阶段在云端训练复杂的机器学习模型十分昂贵。报告显示，华盛顿大学（University of Washington）的Grover专为生成和检测假新闻而设计，该模型在两周的在训练中共花费了2.5万美元；Open.

2021-09-12 00:38:48 390

原创强化学习基础篇 OpenAI Gym 环境搭建demo

1. Gym介绍Gym是一个研究和开发强化学习相关算法的仿真平台，无需智能体先验知识，由以下两部分组成Gym开源库：测试问题的集合。当你测试强化学习的时候，测试问题就是环境，比如机器人玩游戏，环境的集合就是游戏的画面。这些环境有一个公共的接口，允许用户设计通用的算法。 OpenAI Gym服务：提供一个站点和API（比如经典控制问题：CartPole-v0），允许用户对他们的测试结果进行比较。2. Gym安装我们需要在Python 3.5+的环境中简单得使用pip安装gympip

2021-09-12 00:12:58 3522

原创使用ACME部署生成阿里云免费HTTPS证书

使用ACME部署HTTPS证书背景现在越来越多的服务都是基于web，大多数默认使用HTTP协议。HTTP协议是一种没有加密的协议，所有数据都通过明文传输，即便是只在内网使用也存在一定的安全风险。尤其是对于登录等操作，账号密码通过HTTP协议明文传输是非常不安全的。而HTTPS协议使用非对称加密的方式对数据进行加密，可以让数据传输变得更加安全可靠。而将HTTP协议切换成HTTPS协议，只需要增加TSL证书即可。本文使用ACME工具来生成TSL证书，并将TSL证书部署应用于WEB服务，从而实..

2021-09-11 23:22:33 2008

原创 Ubuntu18 Win10搭建Caffe训练识别mnist手写数字demo

ubuntu 系统下的Caffe环境搭建对于caffe的系统一般使用linux系统，当然也有windows版本的caffe，不过如果你一开始使用了windows下面的caffe，后面学习的过程中，会经常遇到各种错误，网上下载的一些源码、模型也往往不能快速的跑起来，因为貌似caffe的官方只提供了linux版本，而且caffe在不断的快速迭代更新中，如果不使用原版的话，后面编译出现什么问题，自己怎么错的，自己都不知道。本篇博文主要讲解快速搭建caffe环境：电脑系统：ubuntu 14.04显卡：

2021-09-11 23:12:24 515

原创 Ray.tune可视化调整超参数Tensorflow 2.0

Ray.tune官方文档调整超参数通常是机器学习工作流程中最昂贵的部分。 Tune专为解决此问题而设计，展示了针对此痛点的有效且可扩展的解决方案。请注意，此示例取决于Tensorflow 2.0。Code: ray/python/ray/tune at master · ray-project/ray · GitHubExamples: https://github.com/ray-project/ray/tree/master/python/ray/tune/examples)Docu..

2021-09-11 22:39:45 748 1

原创 Ray集群搭建 Python Demo

目录准备条件（基于linux环境）参考文献例子-python Ray集群 1.部署head节点 2.部署worker节点部署Ray集群安装Ray（在所有节点上安装） Ray工作原理 Ray的优势 Ray简介准备条件（基于linux环境）这里部署2个节点的集群，准备2个linux环境，ip为192.168.2.165 worker节点(内存限制，本地安装只有一个CPU)192.168.2.220 head节点(内存限制，本地安装

2021-09-11 21:59:07 1069

原创如何在CDH5.16.2中部署海豚调度器Apache Dolphin Scheduler 1.2.0

Apache Dolphin Scheduler组件介绍分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。官网 : https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/Github : https://github.com/apache/incubator-dolphinscheduler部署环境CDH测试环境 6台机器网关节点部署worker CM节点部署mast

2021-09-02 00:03:06 1821

原创 CDH6报错解决全记录

一、服务器准备1、服务器配置准备3台服务器，建议最低配置如下（阿里云大约每台每月六百多）：centos7.4 8c 16G39.101.192.109 node00139.101.179.3 node00239.99.236.205 node003为服务器开启外网端口访问7180、89002、下载安装包把下面列出的共12个文件下载到一台文件服务器上下载cdh文件到/var/www/html/cloudera-repos/目录（1）https://archive.clou

2021-08-24 11:11:02 4398

原创 Jetson nano上部署自己的Yolov5模型（TensorRT加速）onnx模型转engine文件

Jetson nano上部署自己的Yolov5模型（TensorRT加速）onnx模型转engine文件技术标签：pythonJetson Nano机器学习深度学习神经网络图像识别背景在主机上训练自己的Yolov5模型，转为TensorRT模型并部署到Jetson Nano上，用DeepStream运行。硬件环境：RTX 2080TI主机Jetson Nano 4G B01软件环境：Jetson Nano:Ubuntu 18.04Jetpac...

2021-08-16 00:24:52 10156 12

原创【slowfast 训练自己的数据集】自定义动作，制作自己的数据集，使用预训练模型进行训练，并检测其结果

目录前言一，视频的处理 1.1 视频准备 1.2 切割视频为图片 1.3 使用faster rcnn自动框人 1.4 via标注图片二，数据集文件 2.1 数据集文件总览 2.2 annotations 2.2.1 ava_train_v2.2.csv 2.2.2 ava_val_v2.2.csv 2.2.3 ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv 2.2.4 ava_action_list_v2.2_

2021-08-05 22:54:16 5543 6

原创【slowfast 减少ava数据集】将ava数据集缩小到2个，对数据集做训练，然后进行检测，为训练自己的数据集做准备

目录前言一，数据文件结构 1.1 myava 1.2 annotations 1.3 annotations文件处理 1.4 frame_lists 1.5 frames 二，预训练模型四，配置文件 4.1 创建新的yaml文件 4.2 yaml文件解释五，训练六，结果查看前言b站讲解ava的数据集非常大，训练起来非常慢，这次我就把ava的数据集缩小到2个视频（原本有299个视频），这样做的目的是观察slowfast是如何训练ava数

2021-08-05 22:53:38 1149

原创【slowfast复现训练】训练过程制作ava数据集复现 SlowFast Networks for Video Recognition 训练 train

目录前言一，ava相关文件准备 1.1 空间准备（500G） 1.2 整体ava文件结构 1.3 frames文件 1.4 frame_lists 文件 1.5 annotations 文件二，预训练模型三，配置文件 3.1 创建新的yaml文件 3.2 yaml文件解释四，训练前言b站视频讲解slowfast官网之前写了一个博客，是用slowfast的检测一个自己的视频的demo：【SlowFast复现】SlowFast Net

2021-08-05 22:52:29 2934 2

原创【ffmpeg裁剪视频faster rcnn自动检测 via】全自动实现ffmpeg将视频切割为图片帧，再使用faster rcnn将图片中的人检测出来，最后将检测结果转化为via可识别的csv格式

目录前言一，ffmpeg 自动裁剪 1.1 目录结构 1.2 cutVideoToImage.sh 1.2 myVideo 1.3 myVideo15mins 1.5 myFrames 1.6 运行 1.7 查看结果二，detectron2中的faster rcnn检测 2.1 img 2.2 myvia.py 2.3 运行 2.4 结果展示三，via标注 3.1 csv文件修改（去掉全部单引号） 3.2 在via中导入图片

2021-08-05 22:51:43 1092

原创【faster rcnn 实现via的自动框人】使用detectron2中faster rcnn 算法生成人的坐标，将坐标导入via(VGG Image Annotator)中，实现自动框选出人的区域

前言B站讲解视频我的研究生毕业论文方向就是时空行为检测，所以，slowfast和ava是我重点搞的，我的博客主页也有很多这些相关内容。终于，到了标注数据这一块了，为了更简单的标注数据，我要做的这部分的数据包含大量的人，每张图片有30到40个人，如果要手动框人，再做行为标注，那是非常大的工作量，为了减小工作量，先使用faster rcnn把人的坐标算出来，然后倒入via中，实现算法的自动框人。1 准备1.1 detectron2安装及faster rcnn运行1.1.1 detectro

2021-08-05 22:50:28 1150

原创【SlowFast复现】SlowFast Networks for Video Recognition复现代码使用自己的视频进行demo检测

目录一，准备 1.1代码 1.2 环境准备 1.3 搭建镜像 1.4 配置slowfast环境 1.5 ava.json 1.6 SLOWFAST_32x2_R101_50_50.yaml 1.7 SLOWFAST_32x2_R101_50_50 .pkl 二，代码运行三错误解决复现过程视频：B站复现视频复现结果一，准备1.1代码SlowFast官网地址代码下载：git clone https://github.com/facebo

2021-08-05 22:46:56 1069 3

原创 python-cx_oracle报错“DatabaseError: DPI-1047: 64-bit Oracle Client library cannot be loaded: “

问题的主要原因是python-cx_oracle加载的是32位的instantclient-basic，我们需要让他读到64位的。弄清版本，最重要！！！首先安装配置时，必须把握一个点，就是版本一致！包括：系统版本，python版本，oracle客户端的版本，cx_Oracle的版本，然后安装配置就容易了！如果已经安装Python，查看你安装的Python版本是多少位的：Oracle数据库中的instantclient的位置：D:\app\issuser\product\11.2.

2021-08-01 15:28:53 588

原创 Python手写神经网络实现3层感知机

一、BP神经网络结构模型 BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播俩个过程组成，输入从输入层输入，经隐层处理以后，传向输出层。如果输出层的实际输出和期望输出不符合，就进入误差的反向传播阶段。误差反向传播是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层反向传播，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，这个误差信号就作为修正个单元权值的依据。知道输出的误差满足一定条件或者迭代次数达到一定次数。层与层之间为全连接，同一层之间没有连接。结构模型如下图...

2021-07-13 22:26:27 1661 1

转载 Python界面 PyQT可视化开发（python3+PyQt5+Qt Designer）

前言以前制作一个Python窗体界面，我都是用GUI窗口视窗设计的模块Tkinter一点一点敲出来的，今天朋友问我有没有Python窗体的设计工具，“用鼠标拖拖”就能完成窗体设计，我查了查相关资料，果然有一款好用的工具——Qt Designer。1.安装Qt Designer 这里需要安装两个东西：PyQt5和PyQt5-tools：安装PyQt5：打开CMD或者PowerShell，在命令窗中输入 pip install PyQt5 执行结果如下：...

2021-07-13 18:02:04 7459

原创 Fiddler利用Xposed框架+JustTrustMe抓取手机APP数据

文章目录1.Xposed安装 2.JustTrustMe安装 3.确保Fiddler在模拟器里配置此文只是针对Fiddler抓取APP数据失败情况下的方案，主要想解决的是安卓手机APP抓包HTTPS报文通过MITM代理后证书不被信任的问题。网上搜索出这是使用了SSL Pinning技术，网上可以搜索到。突破SSL pinning的方法最简单的就是使用Xposed+JustTrustMe，为了安全起见最好使用模拟器，比如我用的mumu模拟器。本文假设已经安装好了Fiddler和模拟器，下文...

2021-07-06 13:50:14 14271

原创基于sympy的python实现三层BP神经网络算法

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-"""写一个三层的BP神经网络（3，2，1）,3是输入数据的维度，隐层设置节点数为2，1是因为每个观测的target都是一个标量即只有一个数；1.随机生成两个随机矩阵作为三个层之间的连接权值，注意矩阵大小设置；设定误差阈值等参数2.使用i=random.randint(0,len(x)-1)随机产生一个样品的输入及target3.使用权值w1,w2,sigmoid函数、diffsigmoid函数计算隐层和输出层的输.

2021-07-04 10:24:57 366

原创 C++ STL 四种智能指针

文章目录0.前言 1.unique_ptr 2.auto_ptr 3.shared_ptr 3.1 简介 3.2 通过辅助类模拟实现 shared_ptr 4.weak_ptr 4.1 简介 4.2 用法 4.3 作用 5.如何选择智能指针参考文献0.前言C++ 标准模板库 STL（Standard Template Library）一共给我们提供了四种智能指针：auto_ptr、unique_ptr、shared_ptr 和 weak_ptr，

2021-06-28 23:27:46 318 7

原创荔枝派 Nano 全志 F1C100s 编译运行 Linux ubuntu并升级gcc

首先是荔枝派的官方文档，写的不是很细，应当说我们必须明确几点：出厂时 SPI Flash 自带了一个 U-Boot+Linux Kernel（出厂的时候可能烧过了），可直接拿来用。如果希望自己烧固件，才需要后续步骤必须使用移植版的 sunxi-tools 工具，而非官方版必须使用移植版的 U-Boot 工具，而非官方版可以使用最新的主线 Linux 内核荔枝派 Nano 没有 reset 按钮，且使用的是片内 DDR1 DRAM，大小为 32MB，外部 SPI Flash 为 16MB。

2021-06-27 17:03:25 2221

原创【Jetson-Nano】2.Tensorflow object API和Pytorch的安装

文章目录1、Tensorflow多版本安装 1.1 Protobuf 安装 1.2 安装依赖包及tensorflow1.15 1.3 安装其它常用库 1.4 测试python包是否安装成功 1.5 TensorRT和Opencv的安装 1.6 pycuda和onnx安装 1.7 Tensorflow2.3安装 2、Pytorch安装 2.1 安装pytroch和torchvision 2.2 安装环境验证参考内容首先按照我的其它博客完成jets

2021-06-26 21:07:36 140

原创 Yolov5系列AI常见数据集(1)车辆,行人,自动驾驶,人脸,烟雾

先和广大程序员们说声节日快乐！这篇文章特地写个人工智能方向的科研人员，下面的内容一定不要错过！CV调包侠来送礼了！下述所有数据可在下方二维码公众号回复：数据大礼包获得！！！Fashion-MNIST图像数据集（200.4MB）每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注：标注编号描述 0 T-shirt/top（T恤） 1 Trouser（裤子） 2 Pullover（套衫） 3 Dress（裙子） 4 Coat（外套）

2021-06-26 19:04:25 26698 3