📄🦌🙌🐟🏖️
个人笔记
Just another Halo site
miniconda基本指令

miniconda基本指令

miniconda基本指令 1、安装Miniconda: 下载Miniconda安装程序,根据操作系统的不同选择适当的版本。 运行安装程序,并按照指示进行安装。可以选择安装路径和添加到系统路径。 2、创建一个新的环境: conda create --name 环境名称 可以使用 -n 或 --nam

Python脚本自动发送电子邮件

Python脚本自动发送电子邮件

要编写一个Python脚本来自动发送电子邮件,你可以使用smtplib库来处理SMTP协议,以及email库来构建邮件内容。 安装必要的库 通常情况下,smtplib和email库是Python标准库的一部分,因此不需要额外安装。如果你使用的是较旧的Python版本,可能需要确保这些库已安装。 编写

YOLOV8实现目标追踪

YOLOV8实现目标追踪

主要是学习一下实现目标追踪的原理,并测试一下效果。 目的是通过YOLOV8实现人员检测,并实现人员追踪,没个人员给分配一个ID,实现追踪的效果。 也可以统计人数。在小区办公楼的出入场所,这类很常见。 一、简介 追踪任务是指识别和跟踪特定目标在视频序列中的运动和位置,一般用唯一ID或固定颜色检测框表示

使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)

使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)

一、目标检测介绍 目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一项重要技术,旨在识别图像或视频中的特定目标并确定其位置。通过训练深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),可以实现对各种目标的精确检测。常见的目标检测任务包括:人脸检测、行人检测、车辆检测等。目标检测在安防监控、自动驾驶

YOlOv8 ONNXRunTime-gpu 推理

YOlOv8 ONNXRunTime-gpu 推理

YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(Joseph Redmon)和阿里-法哈迪(Ali Farhadi)开发。YOLO 于 2015 年推出,因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎。 YOLOv8是YOLO 的最新版本,由Ul