线粒体donut

Django无法定位到index.html模板文件，或模板相关配置不完整配置settings.py中的模板路径出错，应该 1234567891011121314151617import os # 若已导入可忽略# E:\django_xiangmu\py_web_try\py_web_try\settings.pyTEMPLATES = [ { 'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates', 'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')], # 这里需要配置模板目录路径 'APP_DIRS': True, # 开启后会自动查找各应用下的templates目录 'OPTIONS': { 'context_processors&#x...

创建Django项目（cmd里运行1django-admin startproject 项目名 创建Django应用（终端运行1python manage.py startapp 应用名

文件manage.pyDjango项目的命令行工具，用于执行各种管理命令如运行服务器、迁移数据库等 文件requirements.txt项目依赖的Python包列表 文件夹YOLOv11settings.py:Django项目的核心配置文件，包含数据库配置、中间件、应用注册等设置，使用MySQL数据库 文件夹homeapps你这段代码是Django 框架中home应用的配置类代码，核心目的是在 Django 应用启动完成后，仅在主进程中初始化一个 YOLOv11 目标检测模型（加载预训练权重文件**yolo11n.pt**（轻量级权重）），让模型在应用运行期间保持就绪状态，方便后续业务逻辑中直接调用目标检测功能，无需重复加载模型（避免重复加载带来的资源消耗和耗时）。 comsumers在 Django Channels 项目中，开发者通常会在每个应用（如你的home应用）下创建一个consumers.py文件，专门存放所有Consumer子类（如你的VideoStreamConsumer），这是社区约定的最佳实践： 便于代码归类和维护，让其他开发者快速找到实时通信相关的业务逻辑...

plt.show()不显示图片改成显示图片将Matplotlib后端替换为支持窗口展示的交互式后端。常用的后端有 TkAgg：依赖 Tkinter（Python 通常自带，无需额外安装，兼容性强）。 1234567# 第一步：先导入 matplotlib 核心模块，指定 TkAgg 后端import matplotlibmatplotlib.use('TkAgg') # 关键：必须在 import matplotlib.pyplot as plt 之前执行# 第二步：再导入 matplotlib.pyplot 用于绘图import matplotlib.pyplot as plt 改成保存为图片，不使用show123456789101112131415161718192021# 第一步：先指定 Agg 后端（放在所有 matplotlib 相关导入之前）import matplotlibmatplotlib.use('Agg') # 核心配置：保留 Agg 后端，兼容所有环境# 第二步：再导入 matplotlib.pyplot 用于...

为什么我们在深度学习中自定义的、用来实例化的Dataset类非要实现init、len、getitem这三个功能呢？ 因为pytorch想要调用DataLoader，就必须输入Dataset，而Dataset必须要求实现len和getitem（init是类默认的） 打个比方，Dataset是快递站，DataLoader是快递员，每张图加标签是要发的包裹。快递员会问驿站三个问题“init：这个快递站是干啥的？包裹放在哪（读取路径信息，加载包裹信息）？”“getitem：给我第x个包裹”“len一共有多少包裹” init：类的身份凭证len：数据集有多大告诉DataLoader，数据集的长度是多少？只有知道了这个才能知道分多少批（比如有320个样本，batch为32的话就要有10批） getitem：按照索引取出数据集中的指定数据

环境测试在PyCharm的终端中运行1yolo task=detect mode=predict model=模型权重 source=数据集路径 device=0 例： 模型权重：weights\yolo11s.pt 数据集路径：ultralytics/assets 结果保存在： runs\detect\predict3 模型配置数据标注使用labelimg，标注出来的是xml类型（因为xml更直观），记录框的大小和类别。但在做模型训练的时候需要用txt。故使用voc_to_yolo_dataset_preparation.py转换。最后存放到VOCdevkit文件夹下。 ultralytics文件夹cfg文件cfg文件下的datasets文件夹存放着配置文件，挑一个用就行。这里我用的是coco-voc.yaml coco数据集一共20个类别，故其他的全部注释掉。 注意！！！！！！！！！！！！！ voc_to_yolo_dataset_preparation.py的class_list一定要和配置文件的names一一对应 还有，path要设置成E:\bishe\V...

常见的输入每个词对应一个编码，中文中对应差不多两万多个编码 这就组成了RNNRNN需要考虑前后关系，故需要一个从头穿到尾的传家宝–记忆单元 但其弊端是，如果想要的信息之间距离过远，，RNN就会在传家宝里放一些没有帮助的东西。故引出了LSTM LSTM 但缺点是太慢了，还是需要一个一个读入。故引出了自注意力 自注意力 这样就解决了前两个模型需要查看每一个字导致时间过长的问题。自注意力是完全并行的！ 而且自注意力在qkv处理过程中维度不变 自注意力机制在干嘛？自注意机制就是让句子里的每个词，都去 “看” 句子里的其他词，然后把有用的信息 “拿回来”，帮助自己变得更聪明。 QKV是干嘛的？“他告诉小明，他明天要去北京。” Q（Query）：我要找谁？我想知道什么？我这个词在寻找和我相关的词时，用什么特征去匹配？是一个 “搜索条件”、一个 “问题”、一个 “需求描述” 比如 “他” 的 Q 可能是：“我是一个代词，我需要找到一个人来指代。” K（Key）：我是谁？我能提供什么信息？我这个词能提供什么信息？别人可以用什么方式找到我？是一个 “标签”、一个 “索引”、一个 “联系方式”...

对于输入需要分词输入的序列前面需要加上cls，，后面需要加上seq。 在这个基础上如果凑不够input的值，，则会填充两个padding。 Bert的参数