创不了浩

详解YOLOV7 网络结构

YOLOv7 网络结构图详解

- yolo.py 输出结构
- 整体图
- yolov7.yaml
- 组件结构
- - CBS 模块
  - ELAN1
  - ELAN2
  - MP1&2
  - - MP1
    - MP2
  - SPPCSPC
参考

yolo.py 输出结构

输出的 arguments 和yaml文件的区别就是多了第一列Conv输入的通道数

YOLOR  v0.1-112-g55b90e1 torch 1.7.0 CUDA:0 (Quadro RTX 4000, 8191.6875MB)


                 from  n    params  module                                  arguments                     
  0                -1  1       928  models.common.Conv                      [3, 32, 3, 1]                 
  1                -1  1     18560  models.common.Conv                      [32, 64, 3, 2]                
  2                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1]                
  3                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]               
  4                -1  1      8320  models.common.Conv                      [128, 64, 1, 1]               
  5                -2  1      8320  models.common.Conv                      [128, 64, 1, 1]               
  6                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1]                
  7                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1]                
  8                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1]                
  9                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1]                
 10  [-1, -3, -5, -6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 11                -1  1     66048  models.common.Conv                      [256, 256, 1, 1]              
 12                -1  1         0  models.common.MP                        []                            
 13                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]              
 14                -3  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]              
 15                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 2]              
 16          [-1, -3]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 17                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]              
 18                -2  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]              
 19                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 20                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 21                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 22                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 23  [-1, -3, -5, -6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 24                -1  1    263168  models.common.Conv                      [512, 512, 1, 1]              
 25                -1  1         0  models.common.MP                        []                            
 26                -1  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 27                -3  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 28                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 2]              
 29          [-1, -3]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 30                -1  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 31                -2  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 32                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 33                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 34                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 35                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 36  [-1, -3, -5, -6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 37                -1  1   1050624  models.common.Conv                      [1024, 1024, 1, 1]            
 38                -1  1         0  models.common.MP                        []                            
 39                -1  1    525312  models.common.Conv                      [1024, 512, 1, 1]             
 40                -3  1    525312  models.common.Conv                      [1024, 512, 1, 1]             
 41                -1  1   2360320  models.common.Conv                      [512, 512, 3, 2]              
 42          [-1, -3]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 43                -1  1    262656  models.common.Conv                      [1024, 256, 1, 1]             
 44                -2  1    262656  models.common.Conv                      [1024, 256, 1, 1]             
 45                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 46                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 47                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 48                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 49  [-1, -3, -5, -6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 50                -1  1   1050624  models.common.Conv                      [1024, 1024, 1, 1]            
 51                -1  1   7609344  models.common.SPPCSPC                   [1024, 512, 1]                
 52                -1  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 53                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 54                37  1    262656  models.common.Conv                      [1024, 256, 1, 1]             
 55          [-1, -2]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 56                -1  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 57                -2  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 58                -1  1    295168  models.common.Conv                      [256, 128, 3, 1]              
 59                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 60                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 61                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 62[-1, -2, -3, -4, -5, -6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 63                -1  1    262656  models.common.Conv                      [1024, 256, 1, 1]             
 64                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]              
 65                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          
 66                24  1     65792  models.common.Conv                      [512, 128, 1, 1]              
 67          [-1, -2]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 68                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]              
 69                -2  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]              
 70                -1  1     73856  models.common.Conv                      [128, 64, 3, 1]               
 71                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1]                
 72                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1]                
 73                -1  1     36992  models.common.Conv                      [64, 64, 3, 1]                
 74[-1, -2, -3, -4, -5, -6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 75                -1  1     65792  models.common.Conv                      [512, 128, 1, 1]              
 76                -1  1         0  models.common.MP                        []                            
 77                -1  1     16640  models.common.Conv                      [128, 128, 1, 1]              
 78                -3  1     16640  models.common.Conv                      [128, 128, 1, 1]              
 79                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 2]              
 80      [-1, -3, 63]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 81                -1  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 82                -2  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]              
 83                -1  1    295168  models.common.Conv                      [256, 128, 3, 1]              
 84                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 85                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 86                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 1]              
 87[-1, -2, -3, -4, -5, -6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 88                -1  1    262656  models.common.Conv                      [1024, 256, 1, 1]             
 89                -1  1         0  models.common.MP                        []                            
 90                -1  1     66048  models.common.Conv                      [256, 256, 1, 1]              
 91                -3  1     66048  models.common.Conv                      [256, 256, 1, 1]              
 92                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 2]              
 93      [-1, -3, 51]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
 94                -1  1    525312  models.common.Conv                      [1024, 512, 1, 1]             
 95                -2  1    525312  models.common.Conv                      [1024, 512, 1, 1]             
 96                -1  1   1180160  models.common.Conv                      [512, 256, 3, 1]              
 97                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 98                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
 99                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 1]              
100[-1, -2, -3, -4, -5, -6]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           
101                -1  1   1049600  models.common.Conv                      [2048, 512, 1, 1]             
102                75  1    328704  models.common.RepConv                   [128, 256, 3, 1]              
103                88  1   1312768  models.common.RepConv                   [256, 512, 3, 1]              
104               101  1   5246976  models.common.RepConv                   [512, 1024, 3, 1]             
105   [102, 103, 104]  1     39550  IDetect                                 [2, [[12, 16, 19, 36, 40, 28], [36, 75, 76, 55, 72, 146], [142, 110, 192, 243, 459, 401]], [256, 512, 1024]]
Model Summary: 415 layers, 37201950 parameters, 37201950 gradients, 105.1 GFLOPS

整体图

整体图如下所示，这个有有yaml层数，下一张有具体输出，第三张b导的简洁一些，结合3张图起来看配合yaml文件，基本就很好理解了。

yolov7.yaml

[-1, 1, Conv, [32, 3, 1] 其中的[32, 3, 1] 表示输出通道数为32 ，卷积核为3*3，步长为2
边看整体网络结构图，边看yaml文件，对着看。
注意：
backbone 和 head中的模块MP-1和MP-2区别，backbone中尺寸减半通道数不变，head中尺寸减半通道数变成两倍
backbone 和 head中的模块ELAN-1和ELAN-2的区别，banbone中通道数变成两倍，head中减半

ELAN在backbone中扩张我估计是为了更好的提取特征，而MP-1通道数减半，可以把它理解为改进版本的下采样。

# parameters
nc: 2  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [12,16, 19,36, 40,28]  # P3/8
  - [36,75, 76,55, 72,146]  # P4/16
  - [142,110, 192,243, 459,401]  # P5/32

# yolov7 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]             640*640*3
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 1]],  # 0           640*640*32
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2      320*320*64
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],  #             320*320*64
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 3-P2/4     160*160*128

   # ELAN1
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],  # 11         160*160*256

   # MPConv
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 16-P3/8    80*80*256

   # ELAN1
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],  # 24         80*80*512

   # MPConv
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 29-P4/16   40*40*512

   # ELAN1
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 37        40*40*1024

   # MPConv
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 42-P5/32    20*20*1024

   # ELAN1
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 50         20*20*1024
  ]

# yolov7 head
head:
  [[-1, 1, SPPCSPC, [512]], # 51                        20*20*512
  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],#                         20*20*256
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [37, 1, Conv, [256, 1, 1]], # route backbone P4      40*40*1024->40*40*256
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]], #                        40*40*512

   # ELAN2  注意：Head和Backbone的ELAN不一样
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 63                      40*40*256

   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], #                         80*80*128
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [24, 1, Conv, [128, 1, 1]], # route backbone P3       80*80*512->80*80*128
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],#                          80*80*256

   # ELAN2
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 75                      80*80*128

   # MPConv Channel × 2
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3, 63], 1, Concat, [1]],#                       40*40*256

   # ELAN2
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 88                        40*40*256

    # MPConv Channel × 2
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3, 51], 1, Concat, [1]],#                         40*40*512

   # ELAN2
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 101                         20*20*512
   
   [75, 1, RepConv, [256, 3, 1]],#102                           80*80*256
   [88, 1, RepConv, [512, 3, 1]],#103                           40*40*512
   [101, 1, RepConv, [1024, 3, 1]],#104                         20*20*1024

   [[102,103,104], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

组件结构

CBS 模块

yaml 文件中的Conv表示卷积归一化激活

对于CBS模块，我们可以看从图中可以看出它是由一个Conv层，也就是卷积层，一个BN层，也就是Batch normalization层，还有一个Silu层，这是一个激活函数。silu激活函数是swish激活函数的变体。

class Conv(nn.Module):
    # Standard convolution
    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):  # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
        super(Conv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
        self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())

    def forward(self, x):
        return self.act(self.bn(self.conv(x)))

    def fuseforward(self, x):
        return self.act(self.conv(x))

ELAN1

利用Conv构件围城的模块，在backbone中通道数扩张两倍

   #[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 3-P2/4     160*160*128

   # ELAN1
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],  # 11         160*160*256

ELAN2

利用Conv构件围城的模块，在head中通道数减半

   # [[-1, -2], 1, Concat, [1]], #55                    40*40*512

   # ELAN2  注意：Head和Backbone的ELAN不一样
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 63                      40*40*256

MP1&2

MP1

[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], 表述输出128，

   #[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],  # 11         160*160*256

   # MPConv-1 backbone 下采样 通道数不变
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 16-P3/8    80*80*256

MP2

head部分，尺寸减半，通道数扩张为两倍

  # [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 88                        40*40*256

    # MPConv Channel × 2
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3, 51], 1, Concat, [1]],#                         40*40*512

SPPCSPC

类似于yolov5中的SPPF，不同的是，使用了5×5、9×9、13×13最大池化。

class SPPCSPC(nn.Module):
    # CSP https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5, k=(5, 9, 13)):
        super(SPPCSPC, self).__init__()
        c_ = int(2 * c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv3 = Conv(c_, c_, 3, 1)
        self.cv4 = Conv(c_, c_, 1, 1)
        self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x // 2) for x in k])
        self.cv5 = Conv(4 * c_, c_, 1, 1)
        self.cv6 = Conv(c_, c_, 3, 1)
        self.cv7 = Conv(2 * c_, c2, 1, 1)

    def forward(self, x):
        x1 = self.cv4(self.cv3(self.cv1(x)))
        y1 = self.cv6(self.cv5(torch.cat([x1] + [m(x1) for m in self.m], 1)))
        y2 = self.cv2(x)
        return self.cv7(torch.cat((y1, y2), dim=1))

参考

【YOLOv7_0.1】网络结构与源码解析
https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/126164288
YOLOV7详细解读（一）网络架构解读
https://blog.csdn.net/qq128252/article/details/126673493
睿智的目标检测61——Pytorch搭建YoloV7目标检测平台
https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/125827160

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
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理解Gunicorn：Python WSGI服务器的基石范范0825 ipython linux 运维
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LocalDateTime 转 String igotyback java 开发语言
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Linux下QT开发的动态库界面弹出操作（SDL2） 13jjyao QT类 qt 开发语言 sdl2 linux
需求：操作系统为linux，开发框架为qt，做成需带界面的qt动态库，调用方为java等非qt程序难点：调用方为java等非qt程序，也就是说调用方肯定不带QApplication::exec()，缺少了这个，QTimer等事件和QT创建的窗口将不能弹出(包括opencv也是不能弹出)；这与qt调用本身qt库是有本质的区别的思路：1.调用方缺QApplication::exec()，那么我们在接口
Python数据分析与可视化实战指南 William数据分析 python python 数据
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python os.environ 江湖偌大 python 深度学习
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='0'#默认值，输出所有信息os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1'#屏蔽通知信息（INFO）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#屏蔽通知信息和警告信息（INFO\WARNING）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='
Python中os.environ基本介绍及使用方法鹤冲天Pro #Python python 服务器开发语言
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Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验我的运维人生信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
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Python教程：一文了解使用Python处理XPath 旦莫 Python进阶 python 开发语言
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python os.environ_python os.environ 读取和设置环境变量 weixin_39605414 python os.environ
>>>importos>>>os.environ.keys()['LC_NUMERIC','GOPATH','GOROOT','GOBIN','LESSOPEN','SSH_CLIENT','LOGNAME','USER','HOME','LC_PAPER','PATH','DISPLAY','LANG','TERM','SHELL','J2REDIR','LC_MONETARY','QT_QPA
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
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使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faiss python
在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
python是什么意思中文-在python中%是什么意思编程大乐趣
Python中%有两种：1、数值运算：%代表取模，返回除法的余数。如：>>>7%212、%操作符（字符串格式化，stringformatting），说明如下：%[(name)][flags][width].[precision]typecode(name)为命名flags可以有+，-，''或0。+表示右对齐。-表示左对齐。''为一个空格，表示在正数的左侧填充一个空格，从而与负数对齐。0表示使用0填
Day1笔记-Python简介&标识符和关键字&输入输出 ~在杰难逃~ Python python 开发语言大数据数据分析数据挖掘
大家好，从今天开始呢，杰哥开展一个新的专栏，当然，数据分析部分也会不定时更新的，这个新的专栏主要是讲解一些Python的基础语法和知识，帮助0基础的小伙伴入门和学习Python，感兴趣的小伙伴可以开始认真学习啦！一、Python简介【了解】1.计算机工作原理编程语言就是用来定义计算机程序的形式语言。我们通过编程语言来编写程序代码，再通过语言处理程序执行向计算机发送指令，让计算机完成对应的工作，编程
python八股文面试题分享及解析(1) Shawn________ python
#1.'''a=1b=2不用中间变量交换a和b'''#1.a=1b=2a,b=b,aprint(a)print(b)结果：21#2.ll=[]foriinrange(3):ll.append({'num':i})print(11)结果:#[{'num':0},{'num':1},{'num':2}]#3.kk=[]a={'num':0}foriinrange(3):#0,12#可变类型，不仅仅改变
【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树）肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进 java 算法数据结构
目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
Python快速入门 —— 第三节：类与对象孤华暗香 Python快速入门 python 开发语言
第三节：类与对象目标：了解面向对象编程的基础概念，并学会如何定义类和创建对象。内容：类与对象：定义类：class关键字。类的构造函数：__init__()。类的属性和方法。对象的创建与使用。示例：classStudent:def__init__(self,name,age,major):self.name&#
pyecharts——绘制柱形图折线图 2224070247 信息可视化 python java 数据可视化
一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd）数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来，ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评，成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具，被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言，也加入ECharts的使用行列，并研发出方便Python开发者使用的数据
钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集 YOLO 深度学习机器学习
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
Python 实现图片裁剪（附代码） | Python工具剑客阿良_ALiang
前言本文提供将图片按照自定义尺寸进行裁剪的工具方法，一如既往的实用主义。环境依赖ffmpeg环境安装，可以参考我的另一篇文章：windowsffmpeg安装部署_阿良的博客-CSDN博客本文主要使用到的不是ffmpeg，而是ffprobe也在上面这篇文章中的zip包中。ffmpy安装：pipinstallffmpy-ihttps://pypi.douban.com/simple代码不废话了，上代码
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（4) 算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选**1.Python中的`with`**用途和功能自动资源管理示例：文件操作上下文管理协议示例代码工作流程解析优点2.\_\_new\_\_和**\_\_init\_\_**区别__new____init__区别总结3.**切片（Slicing）操作**基本切片语法
python os 环境变量 CV矿工 python 开发语言 numpy
环境变量：环境变量是程序和操作系统之间的通信方式。有些字符不宜明文写进代码里，比如数据库密码，个人账户密码，如果写进自己本机的环境变量里，程序用的时候通过os.environ.get（）取出来就行了。os.environ是一个环境变量的字典。环境变量的相关操作importos"""设置/修改环境变量：os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’#其中key和value均为string类
Python爬虫解析工具之xpath使用详解 eqa11 python 爬虫开发语言
文章目录Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言二、环境准备1、插件安装2、依赖库安装三、xpath语法详解1、路径表达式2、通配符3、谓语4、常用函数四、xpath在Python代码中的使用1、文档树的创建2、使用xpath表达式3、获取元素内容和属性五、总结Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言在Python爬虫开发中，数据提取是一个至关重要的环节。xpath作为一门
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）算法大师华为od 面试 python
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nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
《Python数据分析实战终极指南》 xjt921122 python 数据分析开发语言
对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑**，有关于技能和思维的**：Excel已经没办法处理现有的数据量了，应该学Python吗？找了一大堆Python和Pandas的资料来学习，为什么自己动手就懵了？跟着比赛类公开数据分析案例练了很久，为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路？学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥
Python中深拷贝与浅拷贝的区别 yuxiaoyu.
转自：http://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70271868定义：在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复
Python开发常用的三方模块如下：换个网名有点难 python 开发语言
Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
女儿考研完报考雅思捡拾流年
是否我过于焦虑？会不会无形间让女儿觉得压力太大了啊。2022年对于我们家来说是不平常的一年。女儿今年大四，为了准备考研，暑假也没回家，年初去了学校到了年末才回家。女儿自己一个人面对考研，没有参加培训，大四学校作业论文等课业也多，她同时也是很努力复习考研的。在疫情开放很多羊的时期，女儿终于顺顺利利参加12月24、25号的考研，我们和家人都觉得女儿回家来要好好休息调养。可女儿回到家，我再查阅考研信息，
jsonp 常用util方法 hw1287789687 jsonp jsonp常用方法 jsonp callback
jsonp 常用java方法 (1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串) /*** * 用于jsonp调用 * @param map : 用于构造json数据 * @param callback : 回调的javascript方法名 * @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
多线程场景 alafqq 多线程
0 能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景？0 对多线程有些了解，但是不太清楚具体的应用场景，能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗？ Java多线程 2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007 4 0 0 4 Comment添加评论关注(2) 3个答案按时间排序按投票排序 0 0 最典型的如： 1、
Maven学习——修改Maven的本地仓库路径 Kai_Ge maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下，该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中，以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘，把Maven仓库放到C盘是很危险的，为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
placeholder的浏览器兼容 120153216 placeholder
【前言】自从html5引入placeholder后，问题就来了，不支持html5的浏览器也先有这样的效果，各种兼容，之前考虑，今天测试人员逮住不放，想了个解决办法，看样子还行，记录一下。【原理】不使用placeholder，而是模拟placeholder的效果，大概就是用focus和focusout效果。【代码】 <scrip
debian_用iso文件创建本地apt源 2002wmj Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内，本例是放在本机/iso/目录下 2.创建N个挂载点目录如下： debian:~#mkdir –r /media/dvd1 debian:~#mkdir –r /media/dvd2 debian:~#mkdir –r /media/dvd3 …. debian:~#mkdir –r /media
SQLSERVER耗时最长的SQL 357029540 SQL Server
对于DBA来说，经常要知道存储过程的某些信息： 1. 执行了多少次 2. 执行的执行计划如何 3. 执行的平均读写如何 4. 执行平均需要多少时间列名 &
com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 7454103 eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误，并且工程文件打不开了，在网上找了一下资料，然后按照方法操作了一遍，好了，解决方法如下：错误提示信息： An error has occurred.See error log for more details. Reason: com/genuitec/
用正则删除文本中的html标签 adminjun java html 正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式，由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容，于是乎Java实现自动过滤。如下： public static String Html2Text(String inputString) { String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串 String textSt
嵌入式系统设计中常用总线和接口 aijuans linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接，但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接，那么连线
Java函数调用方式——按值传递 ayaoxinchao java 按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式，这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上，我就会纠结于到底是按值传递，还是按引用传递。其实经过学习，Java在任何地方，都一直发挥着按值传递的本色。首先，让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。 public static void main(String[] args) { int a = 2;
ios音量线性下降 bewithme ios音量
直接上代码吧 //second 几秒内下降为0 - (void)reduceVolume:(int)second { KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer]; if (!_flag) { _tempVolume = player.volume;
与其怨它不如爱它 bijian1013 选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态，但爱工作才是积极的心态，与其怨它不如爱它。一般来说，在公司干了一两年后，不少年轻人容易产生怨言，除了具体的埋怨公司“扭门”，埋怨上司无能以外，也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作，工作完全成了谋生的手段，跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
一边时间不够用一边浪费时间 bingyingao 工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用，另一方面又在不停的浪费时间。每一个周末，晚上熬夜看电影到凌晨一点，早上起不来一直睡到10点钟，10点钟起床，吃饭后玩手机到下午一点。精神还是很差，下午像一直野鬼在城市里晃荡。为何不尝试晚上10点钟就睡，早上7点就起，时间完全是一样的，把看电影的时间换到早上，精神好，气色好，一天好状态。控制让自己周末早睡早起，你就成功了一半。有多少个工作
【Scala八】Scala核心二：隐式转换 bit1129 scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
sudoku slover in Haskell (2) bookjovi haskell sudoku
继续精简haskell版的sudoku程序，稍微改了一下，这次用了8行，同时性能也提高了很多，对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的，而是直接得出。 board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0, 0,6,0,0,0,8,3,0,1, 7,0,0,3,0,0,0,0,6, 5,0,0,6,4,0,8,0,7,
Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet BrokenDreams linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合；之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; /* * 备忘录模式的功能是，在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在对象之外保存这个状态，为以后的状态恢复作“备忘”
《RAW格式照片处理专业技法》笔记 cherishLC PS
注意，这不是教程！仅记录楼主之前不太了解的一、色彩（空间）管理作者建议采用ProRGB（色域最广），但camera raw中设为ProRGB，而PS中则在ProRGB的基础上，将gamma值设为了1.8（更符合人眼）注意：bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的（会读取文件内的颜色配置文件），但用PS输出jpg文件时，必须先用Edit->conv
使用 Git 下载 Spring 源码编译 for Eclipse crabdave eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码编译 for Eclipse 1、安装gradle，下载 http://www.gradle.org/downloads 配置环境变量GRADLE_HOME，配置PATH %GRADLE_HOME%/bin，cmd，gradle -v 2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
mysql连接拒绝问题 daizj mysql 登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总一、[running][email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数，在下一步进行密码输入 Enter password: //无字符串输入 ERROR 1045 (28000): Access
Google Chrome 为何打压 H.264 dsjt apple html5 chrome Google
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准，Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持，全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。 Google 在博客上表示，自从 WebM 视频编解码器推出以后，在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步，为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致，Chrome
yii 获取控制器名和方法名 dcj3sjt126com yii framework
1. 获取控制器名在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId(); 在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id; 2. 获取动作名在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
Android知识总结（二） come_for_dream android
明天要考试了，速速总结如下 1、Activity的启动模式 standard：每次调用Activity的时候都创建一个（可以有多个相同的实例，也允许多个相同Activity叠加。） singleTop：可以有多个实例，但是不允许多个相同Activity叠加。即，如果Ac
高洛峰收徒第二期：寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年，奖励20万元 gcq511120594 工作项目管理
高洛峰，兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖！首期现在的进程刚刚过半，徒弟们真的很棒，人品都没的说，团结互助，学习刻苦，工作认真积极，灵活上进。我几乎会把他们全部留下来，现在已有一多半安排了实际的工作，并取得了很好的成绩。等他们出徒之日，凭他们的能力一定能够拿到高薪，而且我还承诺过一个徒弟，当他拿到大学毕
linux expect heipark expect
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目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
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1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个字体文件。 2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体： sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun fc-cache -f -v
改良程序的11技巧 pda158 技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧：尽量保持方法简短永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
300个涵盖IT各方面的免费资源（下）——工作与学习篇 shoothao 创业免费资源学习课程远程工作
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