搭建YOLO开发环境（Ubuntu系统、Python3、TensorFlow1.15版本）

在Windows系统中安装TensorFlow GPU版是许多深度学习初学者面临的挑战。本文详细介绍了安装过程中的每一个步骤，并针对常见的问题提供了有效的解决方案。通过本文的指导，读者可以顺利地完成安装并避免常见的陷阱。 ... [详细]

本文提供了PyTorch框架中常用的预训练模型的下载链接及详细使用指南，涵盖ResNet、Inception、DenseNet、AlexNet、VGGNet等六大分类模型。每种模型的预训练参数均经过精心调优，适用于多种计算机视觉任务。文章不仅介绍了模型的下载方式，还详细说明了如何在实际项目中高效地加载和使用这些模型，为开发者提供全面的技术支持。 ... [详细]

本文介绍了如何使用 Google Colab 的免费 GPU 资源进行深度学习应用开发。Google Colab 是一个无需配置即可使用的云端 Jupyter 笔记本环境，支持多种深度学习框架，并且提供免费的 GPU 计算资源。 ... [详细]

本文详细介绍了操作系统如何通过进程控制块（PCB）来管理和控制进程。PCB是操作系统感知进程存在的重要数据结构，包含了进程的标识符、状态、资源清单等关键信息。 ... [详细]

在Conda环境中高效配置并安装PyTorch和TensorFlow GPU版的方法如下：首先，创建一个新的Conda环境以避免与基础环境发生冲突，例如使用 `conda create -n pytorch_gpu python=3.7` 命令。接着，激活该环境，确保所有依赖项都正确安装。此外，建议在安装过程中指定CUDA版本，以确保与GPU兼容性。通过这些步骤，可以确保PyTorch和TensorFlow GPU版的顺利安装和运行。 ... [详细]

本文详细介绍了如何使用DenseNet模型在PyTorch框架下实现秃头识别。首先，文章概述了项目所需的库和全局参数设置。接着，对图像进行预处理并读取数据集。随后，构建并配置DenseNet模型，设置训练和验证流程。最后，通过测试阶段验证模型性能，并提供了完整的代码实现。本文不仅涵盖了技术细节，还提供了实用的操作指南，适合初学者和有经验的研究人员参考。 ... [详细]

在Windows命令行中，通过Conda工具可以高效地管理和操作虚拟环境。具体步骤包括：1. 列出现有虚拟环境：`conda env list`；2. 创建新虚拟环境：`conda create --name 环境名`；3. 删除虚拟环境：`conda env remove --name 环境名`。这些命令不仅简化了环境管理流程，还提高了开发效率。此外，Conda还支持环境文件导出和导入，方便在不同机器间迁移配置。 ... [详细]

本文介绍了在 iOS 开发中设置图片和视图圆角的几种方法，包括通过 layer 设置圆角、使用贝塞尔曲线和 Core Graphics 框架，以及使用 CAShapeLayer 和 UIBezierPath。每种方法都有其优缺点，适用于不同的场景。 ... [详细]

PHP-Casbin v3.20.0 已经发布，这是一个使用 PHP 语言开发的轻量级开源访问控制框架，支持多种访问控制模型，包括 ACL、RBAC 和 ABAC。新版本在性能上有了显著的提升。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在PHP中实现周排行和月排行榜的开发，包括数据库设计、数据记录和查询方法。涉及的知识点包括MySQL的GROUP BY、WEEK和MONTH函数。 ... [详细]

什么是4K？4K是一个分辨率的范畴，即40962160的像素分辨率，一般用于专业设备居多，目前家庭用的设备，如 ... [详细]

本文基于notebookcheck的详细数据和个人实际使用体验，对Dell Latitude 5290 2-in-1平板电脑进行评测。评测内容包括外观设计、散热性能、基准测试、游戏表现和续航能力等方面，旨在为读者提供全面的参考。 ... [详细]

如何在低配置电脑上下载并运行《绝地求生》游戏？ ... [详细]

摩尔线程新款国产显卡曝光：8GB显存，性能超越GTX 660，售价预计超千元 ... [详细]

在之前的系列中，我们探讨了多个关于AI学习的基础知识点。本篇将重点深入解析NumPy这一关键库的核心功能及其广泛应用。即使您对之前提到的例子印象模糊，也无妨，我们将从头开始，详细分析其代码结构与实现逻辑，如`import numpy as np`等基础语句，帮助您全面理解NumPy在数据处理与科学计算中的重要作用。 ... [详细]