木木哈哈的博客🥝
“13”行纯python代码把目录下相应后缀名称的文件写入txt中
如标题 可以用于yolo项目中所需要的写入图片的绝对路径那一个环节 也可以用于其他的情况(博主想不出来) 123456789101112131415import osfile_name_1=input('输入要创建准备写入txt的的文件名称:')file_1=open(f'{file_name_1}.txt',mode='w',encoding='utf-8')path_1=input('输入图片的路径: ')type_1=input('输入写入txt的文件后缀名称:')sum1s=os.listdir(path_1)# 把文件输入的路径下的文件遍历for sum1 in sum1s: sum2=os.path.splitext(sum1) #判断后缀名称是不是输入类型的(sum2[1]为输入类型的后缀名) if sum2[1]==f'.{type_1}': sum3=os. ...
(win10)yolov5训练自己的数据集
目录 环境: python包的配置 文件夹路径 标注数据 获取电脑/视频里的图片 开始标记数据 划分划分训练集、验证集、测试集  把相应的文件路径存入txt文件中,xml转为txt 创建配置文件 聚类获得先验框  开始训练  运行文件: 用gpu训练 查看cuda版本 ​编辑 安装pytorch 训练 问题 如果出现 (页面太小,无法完成操作)的相关问题  参考文章: 环境: windows 10 yolov5的源文件(链接yolov5) 标注工具(链接标注) python包的配置 打开pycharm的终端 运行 1pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 文件夹路径 在data文件中创建一个VOCData文件 进入VOCData文件夹里面创建一个Annotations文件夹用于放置你标记的数据集的数据xml或者是txt,再在VOCData文件夹里面创建一个images的文件夹里面用于放你的训练的图片 先创建好,有没有还没有关系。 标注数据 接下来就是标注数据集了 打开上面 ...
可道云修改配置优化上传下载速度
目录 前言 下载php插件并配置 配置nginx 参考 前言 不久前我做nextcloud的时候说过好像可道云下载和上传速度没有nextcloud大,而且在上传文件的时候cpu占用率到达百分之百。 我的四代i3虽然不高,但是当个私人网盘的处理器这配置绰绰有余啊? 后面我就在想是可道云的问题还是设置的问题 后面我nextcloud上传大文件的时候报错在一步步查原因是刚好把可道云的设置问题给找到了 下载php插件并配置 安装就不教了,一键部署就行 下载下列插件 然后在设置列表中把配置改成这个样子 配置nginx 打开nginx的配置文件并修改 client_max_body_size这一行改为0m(也就是无限制) 或者直接打开性能调整修改 其实这里速度就上去了(尤其是上传速度,而且cpu也不会满负载了) 然后保险起见在配置一下可道云客户端 把他改大一些就行 这时候上传速度可以了(内网速度) cpu也不会百分百了(喜) 参考 参考文章
记录linux建站时看依据网上教程可能疏漏的地方(docker篇)
设置docker时不设置自启动 由于有一部分冷门的教程比较少,有一些博主可能一疏忽,小白就会遇到一些各种各样的奇怪问题 就比如docker在创建时不设置开机自启 1--restart always 在创建容器是看看有没有这一行代码 只要你想让你容器每次开机时或者因一些意外而终止时自动开启就必须要加上 比如我要创建一个alist的云盘 这个时候然后不设置开机自启就会出现但不限于————账号密码重置,挂载的存储丢失(应该是所有的设置全部初始化) 所以无论容器会不会自启最好在创建的时候加一句这个命令,或者创建好了就马上设置自启
通过python用超级简单和基本的方法实现求导数
直接利用数学中导数的定义就行 代码实现就是 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435MIN=1e-9 #一个足够小的数import numpy as npdef f_yuan(x_2): y_2=x_2**2 #这里的函数可以改 return y_2def F_daoshu_yuan(x_1): a_1=(f_yuan(x_1+MIN)-f_yuan(x_1))/MIN return a_1A_1=F_daoshu_yuan(1)print(A_1)print("*******************************************")A_2=F_daoshu_yuan(10)print(A_2)print("*******************************************")A_3=F_daoshu_yuan(1000)print(A_3)print(" ...
只用纯python实现一次函数的梯度下降
目录 代码: 或者可以用导数的定义来求 可能出现的问题 安装其他的库 代码: 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960#一次函数import matplotlib.pyplot as plt #导入库import numpy as npdef f_shunshi(): #损失函数(没用到) return np.sum(1.0/2.0*(f_w*Sum_shuju_X+f_b-Sum_shuju_Y)*(f_w*Sum_shuju_X+f_b-Sum_shuju_Y)/10)def f_daoshu_w(): #关于一次函数w(斜率)的偏导 return np.sum(f_w*(f_w*Sum_shuju_X+f_b-Sum_shuju_Y))/10def f_daoshu_b(): #关于一 ...
数据处理——用numpy的empty等方法把许多numpy数组变为一个大的每个独立的数组
目录 数据处理的问题 利用reshape函数用来修改形状  利用empty来创建一个数组用来存储多个数据 数据处理的问题 在数据处理的过程有时我们为了方便管理会把多个小数组合并为一个大数组,但是初学者用简单的多个array[]合并会遇到一个问题 123456import numpy as npa=np.array([1,2])b=np.array([3,4])a=np.append(a,b)print(a) 这样也许不是我们想要的,我们想要的是多个二维数组而不是一个单一的一维数组 利用reshape函数用来修改形状 还是刚刚的代码只需要稍作修改 1234567import numpy as npa=np.array([1,2])b=np.array([3,4])a=np.append(a,b)a=np.reshape(a,(-1,2)) #np.reshape(array,shape)其中-1代表的就是空,这里的意思就是行数数随便列数必须为2的二维数组必须对应的上不然就会报错print(a) 出来的结果: 同样你可以在输入数据的时候就把多少个存储下来然后用其他的 ...
anaconda导出离线包在新设备上安装python环境
前不久在学校做项目的时候用学校的电脑,但是学校的python环境需要配置,不巧的是学校网络不好而且每次开机都会重置电脑,所以我萌生出要做一个离线包拷贝到u盘里随插随用。 (虽然pycharm做项目可以保存环境,但是我导入到新版本的pycharm就失效了不知道是不是因为版本的问题) 正好我自己的电脑上有anaconda的环境我只要把他导入出来就行了 先进入搭建出来的环境(env_name为你搭建环境的名称 ) 1activate env_name 然后导入配置的环境的列表 1pip freeze > requirement.txt 最后 在你的u盘目录上输入cmd 输入 1pip download -d ./libs -r requirement.txt 把文件保存在你新建的lib目录下 如果报错的换就换个源 1pip download -d ./libs -r requirement.txt -i https://pypi.douban.com/simple 如果要在新电脑上加载你的安装源的话 就加入代码 1pip isntall 包名 或者把他粘贴到pyca ...
本地路由器封80与443但是可以用端口映射,所以用宝塔创建指定端口的网站
目录 前因 错误 原因思考 教程 设置路由器端口映射 注意 前因 前几天发过一个博客上一个链接https://blog.csdn.net/mumuemhaha/article/details/130284390?spm=1001.2014.3001.5501 错误 讲了80和443端口被封的问题 当时以为没有别的办法了,结果最近仔细一想 发现我指定端口访问不就行了 但是我宝塔添加站点的时候添加指定端口依旧无法从外网访问,然后我开始研究原因 我把原来的的80端口的给删除了创建了一个用8848的端口访问的网站 然后用我本机的ip(192.168.0.173)加8848访问 成功! 然后我依旧在内网用公网ip加8848端口访问 成功! 用外网时访问 失败! 原因思考 很奇怪我明明设置了8848端口而且我搭建的青龙和宝塔都可以外网访问 然后我开始找原因: 这一会我什么端口都不指定直接用192.168.0.173进行访问 也成功了说明他现在用的是80端口,但是我没有添加80端口的域名 然后我猜测用其他端口访问,其实最终也是跳转到80端口的(然而外网80端口被封了导致访问不了) 那怎么整呢? ...
记录PIP安装出现的一系列错误
在安装pandas时运行 1pip install Pandas 结果出现报错 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778ERROR: Exception:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\mumuemhaha\.conda\envs\mumuemhaha\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 438, in _error_catcher yield File "C:\Users\mumuemhaha\.conda\envs\mumuemhaha\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py" ...
花生壳,nat123,srkura frp内网穿透对比(有主观成分
花生壳和nat123优缺点差不多一样,优点为部署简单不用再次申请域名,而且http协议是国内路线不用备案 缺点为要使用http协议要交钱,而且申请的是一个奇怪的二级域名并且不支持指定,要指定需要另外收费并且要付域名费用,带宽都为1m,花生壳每月1G,nat123不限流量 值得一提的是nat123的域名每个一段时间会强制变一下,比较不方便。 srkura frp我觉得总体比前两个要好 优点:免费10m的带宽,支持也只能用你自己单独申请的域名(可以二级域名也可一级域名), 限制流量但是每天签到送的流量几乎不可能用得完(平均每天2G)。 缺点:国内的http路线域名要备案,不管你是不是二级域名(二级域名不用也不能备案),但是可以走国外的线路,不过宽带速度和丢包率会有点高。
debian安装docker(通用方法)
本教程源于官网教程进行解释官网教程 docker容器是一个可以同时跑青龙(用于挂机脚本)与宝塔(用于便携式部署网站)之类的工具 我安装时在网络上搜索的教程来在部分电脑或者是主机上有时会出错尤其是32位系统的 于是我在疯狂百度总算找到一个我能用的方法 注意!!!不代表网络上其他的方法没用,我的另一台主机按照教程安装成功了,但是这台不行,如果其他的方法没用并且老是报错安装失败的话不妨试一试我的方法 首先要注意的是你的下载源有没有更换过 如果更换过的话我试过有些源是不行的 现在开始教程 首先就是老方法卸载旧版本docker 1sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc 之后更新一下索引,再次提醒一下,如果国内源报错请换成官方源 1sudo apt-get update 安装软件包以允许使用 基于 HTTPS 的存储库 1234sudo apt-get install \ ca-certificates \ curl \ gnupg 添加 Docker 的官方 GPG 密钥: 123 ...
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