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DarkNet框架下YOLO-v4算法推理过程的特征图可视化
说明
本篇文章针对AB版DarkNet源代码进行了修改，添加了一些函数，进行全通道特征图可视化。主要针对YOLO-v4推理过程中，对中间计算结果的特征图数据进行转换，将转换结果用表示成图片进行保存。
DarkNet源代码修改
在network_ker…
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2025/2/3 3:08:43
Ubuntu18.04下安装NVIDIA显卡驱动、docker、nvidia-docker；容器中编译安装opencv-4.4.0与darknet-yolov4并完成测试；容器封装镜像转移。2022
记录一下第一次在CSDN发博客，欢迎大家光临~ 文章目录 前言一、宿主机配置1.安装Ubunntu18.04 64位系统2.为宿主机系统更换国内软件源Ubuntu 官方源服务器在欧洲，国内访问很慢。所以这里有必要将软件源更换为国内的源,2.1-复制以下内容2.2-备份文件2.3-更…
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2025/2/4 19:37:06
 BF(最佳适应算法))
Java实现内存分配算法 FF(首次适应算法) BF(最佳适应算法)
一、概述 因为这次os作业对用户在控制台的输入输出有要求，所以我花了挺多的代码来完善控制台的显示。 MemoryAlgorithm类里只是和控制台输入输出有关的操作，而对内存的所有逻辑操作都是用Memory类里对应的方法实现的。 因为不同内存分配算法，…
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2025/2/4 16:27:18
Ubuntu18.04 搭建YOLOV4环境
Darknet是一个轻型的深度学习和训练框架，从这一点上，它和tensorflow以及pytorch这种没有什么不同，特点在轻型二字，它主要对卷集神经网络进行了底层实现，并且主要用于YOLO的目标检测，特点主要有： C语言实现没有依赖项，除了opencv进行视频和UVC摄像头处理容易安装，可移植…
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2025/2/2 9:57:50
【darknet】2、yolov4模型训练之模型训练
文章目录 1、进行模型训练数据准备1.1 划分训练和验证集1.2 将数据标注格式转换为YOLO格式 2、修改配置文件2.1 新建cfg/vechle.names2.2 新建cfg/vechle.data 2.3 根据所选模型的不同，设置不同的配置文件2.3.1 新建cfg/yolov4_vechle.cfg2.3.2 新建cfg/yolov4_tiny…
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2025/2/3 3:56:43
数据结构之平衡二叉树的平衡因子BF 的计算
在书上看了平衡二叉树的代码后，发现前人的智慧真是无限。但是因为一次性给出的最完美的代码让人有时候看不太懂... 后来经过仔细推敲，才慢慢发现了其中的奥秘。一开始并不知道关于平衡二叉树的平衡因子BF是怎么修改的，后来才发现关于平衡二叉…
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2025/2/3 14:00:12
LangChain-Evaluation—如何评估LLM及其应用（三）
省流：目前没有真正完美的解决方案，比如分类有精度这样接近完美的评估方案，但LLM目前没有
This section of documentation covers how we approach and think about evaluation in LangChain. Both evaluation of internal chains/agents, b…
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2025/2/2 2:42:30
通常家庭说的100M宽带，下载速度是？
通常移动/电信/联通说的100 M宽带，其实他们的单位是Mbps，其中换算单位是： 1Mbps1024Kbps1024/8KBps128KB/s 从以上的换算公式可以得知：1M 的宽带下载速度理论能达到 128KB/s ，那么100M宽带下载按照公式计算结果&#x…
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2025/1/30 12:38:26
