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龙胖不下锅
部署kubernetes
kuboard安装sudodockerrun-d\--restart=unless-stopped\--name=kuboard\-p80:80/tcp\-p10081:10081/tcp\-eKUBOARD_ENDPOINT="http://内网IP:80"\-eKUBOARD_AGENT_SERVER_TCP_PORT="10081"\-v/root/kuboard-data:/data\ei
- 升级 python 2.6.6 到 2.7.14 版本(pip工具安装)
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CentOS6系统默认Python版本是:2.6.6平时在使用中遇到很多的库要求是2.7.x版本的库,比如使用ConfigParser库,在2.6版本库就不支持没有value值的配置项,需要升级到2.7以上的库才行,这次就尝试升级一下Python到2.7.x版本,记录于此。Centos7升级原python2.7.5至Python3.7,请看此文:https://blog.51cto.com/103
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Kun Li
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电商生成模型的产生主要有两个路子,1.训练微调;2.模型融合。下面这些是借鉴,帮助思考如何构建电商模型。电商必备的10款StablediffusionWebUI模型-知乎一、WFProduct电商场景这是一个专门为电商摄影场景训练的lora模型,可以生成各种极具设计感的场景图,效果逼真,无论是电商、海报、产品渲染还是空间布置上都能用得到,可以解决产品摄影空间布景困难、创意度不…https://zh
- Java中double保留2位小数(精度丢失)的两种方式
元正~Richarlie
java开发语言
在我们日常开发中,使用double数据类型进行计算,偶尔会出现精度丢失的情况,例如实际结果是0.75,就可能出现0.7500000000000001或0.7499999999999999。这边介绍两种方式(四舍五入)保留2位小数,可以满足开发中处理double精度丢失的大部分需求。方式一:使用round函数(同理:保留4位的话就是10000)Doubled=3.141592653589;doubl
- 国内外大模型免费访问入口汇总
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- uniapp中使用vant wappp
m0_70647189
Web前端经验分享前端前端框架
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- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
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引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
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