如果我们要检查本地网络中运行的 Web 服务器，可以使用 Python 的 socket 模块来进行网络连接测试。...以下是一个简单的示例代码，演示如何检查本地网络中运行的 Web 服务器：1、问题背景在学习如何使用 Python 时，一位用户希望编写一段代码来检查本地网络中是否有人运行着 Web 服务器。...他们使用提供的代码遇到了一些错误，因此寻求社区的帮助来解决这些问题。以下错误代码：#!...response = connection.getresponse() print (response.status) last = last + 1通过这些解决方案，用户将能够准确地检查本地网络中是否有运行着的...我们可以将 host 参数设置为你想要检查的主机名或 IP 地址，将 port 参数设置为你所使用的 Web 服务器端口。这样，你就可以在本地网络中轻松地检查 Web 服务器是否运行。是否觉得很方便？
使用 Visual Studio Code 写 C++ 程序最烦心的是大概就是使用 Code Runner 插件无法编译运行文件名带空格的文件了，这个问题困扰了我好久，虽然不影响学习，但太多分隔符总觉得不顺眼...No such file or directory 意思是没有这样的文件或目录，fatal error: no input files 的意思是致命错误：没有输入文件，然后就编译已终止了。...cpp": "cd $dir && g++ \"$fileName\" -o \"$fileNameWithoutExt.exe\" && \"$fileNameWithoutExt.exe\"", 运行...我又在 CMD 中测试了一下，是能编译通过并运行程序的，问题立马锁定在了 Powershell 上，我想，一定是 CMD 和 Powershell 运行程序的代码不同，所以才会出故障。...最终编译运行代码就变成了： "cpp": "cd $dir && g++ \"$fileName\" -o \"$fileNameWithoutExt.exe\" && & \".
有时候我们需要直接用jdk提供的java命令来执行class文件让软件运行起来，特别是很多初学者，但经常会发现如下提示： ? 用eclipse或用ant则没有问题。...1.java指令默认在寻找class文件的地址是通过CLASSPATH环境变量中指定的目录中寻找的。 2.我们忽略了package的影响。...依然有问题，为什么，其实大家再回去看看java的书籍就会发现，一个类的全名应该是包名+类名。类A的全名：org.will.app.main.NewsManager 好的，再试试： ? 还是不对。...二、java执行class文件对package的路径是强依赖的。它在执行的时候会严格以当前用户路径为基础，按照package指定的包路径转化为文件路径去搜索class文件。各位同学以后注意就OK啦。...至于网上说的要在CLASSPATH要加各种包等等都是泛泛而谈，真正静下心分析这个问题的资料不多。很多都没有说到点子上，会误导人的。
只有以为只需Ubuntu安装好，caffe编译成功即可，不想安装完Ubuntu之后，却电脑没有引导启动项，把网上的方法试了个遍，却仍无法解决。...命令如下： **接下来我们利用cmake来opencv的源代码进行编译，在这里我需要配置各种参数来使用cuda，并将python的解释路径更换成Anaconda中的python3.6路径，不然opencv...在编译结束之后，进行opencv安装，需要运行下面指令进行安装： sudo make install 之后检测opencv是否安装成功，首先创建opencv测试文件夹： mkdir ~/opencv-test...使用Ubuntu16.04默认的Python则利用如下命令安装opencv： sudo apt-get install python-opencv sudo apt-get install python-numpy...第一个是使用cudnn #USE_CUDNN := 1 修改成： USE_CUDNN := 1 第二是补充.opencv 版本（如果使用opencv3的话） #OPENCV_VERSION := 3
cuDNN cuDNN一定要7.5版本以上，否则CMake将无法识别出cuDNN路径。 打开下载好的cuDNN，如下图 ?...进行第二次Configure，Configure完成之后可能会报错，此时不管他，根据GPU算力表选择合适的CUDA_ARCH_BIN值，如我的是RTX2080Ti，则将CUDA_ARCH_BIN其余值删除...到这边就编译好了，Debug版本同理 运行测试 添加环境变量。 ? 在测试代码中配置包含目录和库目录，添加附加依赖项，opencv_world420.lib ? ? ?...顺便贴一个OpenVINO推理引擎的运行效率，大概是8.17ms左右 ? 总结 opencv和opencv_contrib版本要对应 在下载部分第三方库时也要找好对应版本。...勾选WITH_CUDA 、OPENCV_DNN_CUDA。 一定要查看cuDNN版本是否正确，否则几个小时的编译将是浪费时间。 最好使用VS2017版本，VS2015测试出现异常，编译失败。
1 卸载默认安装的 opencv 默认使用 jetpack 安装的 opencv 是没有 cuda 加速的，无法充分利用 Jetson 的 GPU 性能； 通过 jetson_release -v...命令进行查看： 1.1 查看 安装的 opencv 版本信息： opencv_version 1.2 查看安装的 jetpack 版本和组件信息： jetson_release -v 1.3 先卸载默认的...opencv 版本： apt purge libopencv* apt autoremove apt update 2 编译安装 openCV 默认安装的 opencv 的版本：4.9.0 版本； 在安装之前...4） 执行 cmake： 需要进行适配的地方： - 修改 CUDA_ARCH_BIN 和 CUDA_ARCH_PTX 的版本，这个在第一步中 通过 jetson_release -v 命令可以查看；...=1 \ -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \ -DCUDA_ARCH_BIN=7.2 \ -DCUDA_ARCH_PTX=7.2 \ -DWITH_CUDA
个人环境： win10 cuda9.0 + cudnn7.0.5 1060-6G 正式开始 与之前实现的任务相同，我这里将libtorch和OpenCV一起编译，使用OpenCV的读取摄像头然后识别当前的手势...下图为在Visual Studio中使用libtorch和OpenCV来实现判断剪刀石头布手势，运行的平台是cpu端。当然GPU端也是可以运行的，之后也会进行详解。...(如果使用VS2017别忘了修改OpenCV中的vc14为vc15)。...点击后开始编译，可能会输出一堆警告，这里不用理会： 如果顺利的话，直接开始运行： 在VS中可以运行后，我们可以找到其单独的.exe文件，然后将必要的.dll文件(CPU和GPU的all不同)和模型与...simnet.exe放到一个文件夹中，这时，我们点击simnet.exe就可以直接运行了： 后记 libtorch在WIndow端的使用也不是很复杂，我们根据运行环境不同下载不同版本的libtorch
本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用，主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。...可在正式上线的时候却在编译OpenCV就一直出错，查到最后才发现生产机器的CUDA版本被人给「偷偷」升级到了CUDA9，也是因此踏上了一条填坑路，记录于下，以被自己所需和他人使用。...如果你是一台全新的环境，当然是按照需要的环境来安装，比如旧版本的OpenCV2 + CUDA8，或者是最新版本的OpenCV4+CUDA10这样的搭配，那么也就不需要再继续阅读下面的内容，因为理论上不会遇到下面的问题...但是，如果你是在一台已有的环境，且被安装了CUDA9，同时你的代码又依赖于OpenCV2，那么你一定遇到了同样的问题，通过阅读这边文章，你就可以完美的编译并运行你的代码了。...解压后的{OPENCV_CODE_PATH}/cmake/目录下找到这两个文件： FindCUDA.cmake OpenCVDetectCUDA.cmake 并使用下文中的直接完整替代（可先备份旧文件）
今天主体是Linux 环境下配置opencv环境，如有不妥的地方，恳请大家指正。...经过漫长时间编译后，默认参数使得头文件在/usr/local/include下，分别是opencv和opencv2; 头文件是在/usr/local/lib下的libopencv_* Make的过程还是有些耗时的...②使用Qt 进行测试 使用之前文章 Qt一些模板 链接共享库的方式进行测试： unix{ contains(QT_ARCH, i386){ } contains...(QT_ARCH, x86_64){ INCLUDEPATH += $$PWD/3rd/opencv/linux_x64/lib/inc # LIBS += -L$$PWD/3rd/opencv...六、 小结 ①关于源码编译部分其实是将源码变成了共享库及头文件 ②Qt 中如何使用共享库及头文件 ③Qt 中编译部分及程序运行时所需共享库的搜索路径
在树莓派或者jetson nano这种非主流ARM架构的系统上安装这些opencv torch等等一系列的软件真的是很烦恼！ 特此记录以下安装过程，以及被墙了无法下载的一些文件。...opencv各种版本GitHub地址：https://github.com/opencv/opencv 下载 解压 所需文件： vggXXX、boostXXX: 链接：http://resume.mongona.com.../u010739369/article/details/79966263说的做 face_landmark_model.dat 链接：http://resume.mongona.com/face_landmark_model.dat...//resume.mongona.com/ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz 编译： cmake -D WITH_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN...="5.3" -D CUDA_ARCH_PTX="5.3" -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../..
GitLab Runner是一个开源项目，用于运行您的作业并将结果发送回GitLab。它与GitLab CI结合使用，GitLab CI是GitLab随附的用于协调作业的开源持续集成服务。...安装要求 GitLab Runner是用Go编写的，可以作为一个二进制文件运行，不需要特定于语言的要求。它旨在在GNU / Linux，macOS和Windows操作系统上运行。...您可以使用Docker安装它，手动下载二进制文件，也可以使用GitLab提供的rpm / deb软件包的存储库。...（gitlab） group：运行特定group下的所有项目的作业（group） specific: 运行指定的项目作业（project） 状态 locked：锁定无法运行项目作业 paused：暂停不会运行作业...，非交互模式添加 --non-interactive gitlab-runner list #此命令列出了保存在配置文件中的所有运行程序 gitlab-runner verify #此命令检查注册的
OpenCv在计算机视觉方面大有用处，这篇文章主要记录在Android Framework集成OpenCv，对Camera数据流进行处理，遇到的问题记录备忘。...openc源码下载地址： https://opencv.org/releases/ 一、OpencV在framework层集成 （下面的三方算法，是指的三方算法采用到了opencv） 1、三方算法是源码...这个封装成一个so库的原因是，三方算法调用到了opencv，opencv头文件的编译，需要 rtti 设为true，而rtti设为true,会影响到cameraservice里面其它代码的编译。...true, + For Android.bp: vendor_available: true For Android.mk: LOCAL_VENDOR_MODULE := true 如果是涉及到多个so的嵌套使用...，就会比较麻烦，如下面的，libjnigraphics里面，会用到libhwui，而libhwui也是不允许vendor去访问的，libhwui里面，又会用到其它的vendor无法访问的so。
NVIDIA以后更新的Jetpack会解决对USB摄像头支持不好的问题，在官方解决之前，一个临时的解决方案就是自己编译OpenCV3.1。...-DWITH_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN="5.3" -DCUDA_ARCH_PTX="" -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DCUDA_FAST_MATH...=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/ubuntu/opencv-3.1.0 .. make -j4 install 5 运行hog例程 5.1 编译并运行例程 cd ~/src...，永久添加可以放到~/.bashrc中，并使用source ~/.bashrc“激活”设置的环境变量； ..../hog –camera 0：最后一个参数0，代表使用/dev/video0设备，如果TX1插上板载的CSI摄像头，又插上USB摄像头，这个0，应该改为1。
我的IP地址是 192.168.1.4；然而你的IP地址与我不同，所以确保你检查并确认你的IP地址。...如果你有很多装备是由Nano驱动的（键盘，麦克风，Wi-Fi，摄像头）那么你需要考虑一个5伏特4安培（20瓦）的充电头来确保你的处理器们在供电其他装备时也可以按照他们的全速运行。...="" \ -D CUDA_ARCH_BIN="5.3,6.2,7.2" \ -D WITH_CUBLAS=ON \ -D WITH_LIBV4L=ON \ -D BUILD_opencv_python3...当CMake完成后，你将看到终端有如下输出： 图10：当安装OpenCV 计算机视觉库的时候，在编译过程前检查你的CMake输出是至关重要的 我非常推荐你在此页面上滑，仔细审查终端输出确认没有任何错误。...第一步，运行安装指令： $ sudo make install 然后，我们需要创建一个从OpenCV的安装目录到虚拟环境的符号连接。
安装其它的依赖 通过Homebrew安装所需要的其它依赖，其它依赖有gflags，snappy，glog，hdf5，lmdb ，opencv3，boost，leveldb ，protobuf，webp...（运行mnist数据集会用到）。...CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \...-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode...arch=compute_50,code=sm_50 \ -gencode arch=compute_50,code=compute_50 # BLAS choice: # atlas
CUDA for Jetson Nano | NVIDIA Developer # 检查你的总内存（RAM + swap），以便快速构建。...，并创建一个新的交换文件：sudo fallocate -l 6G /swapfile# 如果 fallocate 不可用，你可以使用 dd 命令：# sudo dd if=/dev/zero of=/...swapfile bs=1M count=4096# 确保交换文件的权限正确，以防止其他用户读取或写入该文件：sudo chmod 600 /swapfile# 使用 mkswap 命令将文件设置为交换空间...：sudo mkswap /swapfile# 启用新的交换文件：sudo swapon /swapfile# 再次检查交换空间配置以确保新的交换文件已启用：free -h# 将交换文件添加到 /etc...=${PREFIX} -D CUDA_ARCH_BIN=5.3,6.2,7.2,8.7 -D CUDA_ARCH_PTX= -D CUDA_FAST_MATH=
with CUDA for Jetson Nano | NVIDIA Developer # 检查你的总内存（RAM + swap），以便快速构建。...，并创建一个新的交换文件： sudo fallocate -l 6G /swapfile # 如果 fallocate 不可用，你可以使用 dd 命令： # sudo dd if=/dev/zero...of=/swapfile bs=1M count=4096 # 确保交换文件的权限正确，以防止其他用户读取或写入该文件： sudo chmod 600 /swapfile # 使用 mkswap 命令将文件设置为交换空间...： sudo mkswap /swapfile # 启用新的交换文件： sudo swapon /swapfile # 再次检查交换空间配置以确保新的交换文件已启用： free -h # 将交换文件添加到...=${PREFIX} -D CUDA_ARCH_BIN=5.3,6.2,7.2,8.7 -D CUDA_ARCH_PTX= -D CUDA_FAST_MATH
对于人脸检测的应用来说，OpenJDK的官方镜像是不够用的，因为用java实现人脸检测需要一个关键技术：javacv，在javacv运行过程中需要用到opencv的一些本地库，因此需要在运行环境中安装opencv...，在此基础上再做一个集成了OpenCV的镜像，这样在一些不需要OpenCV的场景中，我还能单独使用CentOS + JDK1.8的镜像 分析完成，开始动手吧 CentOS + JDK的镜像 之所以选择CentOS...:0.0.3 .即可生成镜像，如果您有hub.docker.com的账号，还可以将其推送到中央仓库，给更多人使用 用history命令看看镜像内容，详情如下，倒吸一口凉气，这么大的体积，亲爱的读者们会不会打死我...:0.0.3 这里要提醒一下，opencv的编译是非常耗时的，请确保docker宿主机的性能不要太差，也请您耐心等待编译过程 至此，符合咱们要求的基础镜像bolingcavalry/opencv3.4.3...:0.0.3已制作完成，有了它，咱们的Java应用所需的jdk和opencv就凑齐了，接下来的文章咱们一起去开发这个人脸检测的应用吧；
，您应该会对背后的技术细节感兴趣，接下来就请随欣宸一起动手实战，从无到有将这个应用开发出来； 实战内容 为了减少环境和软件差异的影响，让程序的运行调试更简单，也为了让应用可以在容器环境运行，最终整个应用会被制作成...docker镜像，所以咱们的目标被设定为下面三项： 开发出java版的物体识别应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用 基于上述目标，我们可以确定以下操作步骤： 准备好docker...对于物体检测的应用来说，OpenJDK的官方镜像是不够用的，因为用java实现检测需要一个关键技术：javacv，在javacv运行过程中需要用到opencv的一些本地库，因此需要在运行环境中安装opencv...的镜像，在此基础上再做一个集成了OpenCV的镜像，这样在一些不需要OpenCV的场景中，我还能单独使用CentOS7 + JDK1.8的镜像 分析完成，开始动手吧 CentOS7 + JDK8的镜像...:0.0.1 .即可生成镜像，如果您有hub.docker.com的账号，还可以将其推送到中央仓库，给更多人使用 用history命令看看镜像内容，详情如下，倒吸一口凉气，这么大的体积，亲爱的读者们会不会打死我
诸如预取、并行执行和批处理等特性都是为用户透明处理，如下图所示： DALI Pipeline 使用 DALI 以及配置 DALI 环境比较复杂，并且 DALI 当前的支持的函数实现也比较有限，具体使用可以看文献...检查编译好的动态库依赖的动态库路径 可以发现，该工具没有找到 python36.dll、c10.dll、torch_cpu.dll、torch_python.dll 和 c10_cuda.dll 的路径...所以，Dependencies_x64_Release工具检查不到编译好的 warpaffine_ext.cp36-win_amd64.pyd 文件依赖完好性。...配置好之后，还需要将 warpaffine_ext.cp36-win_amd64.pyd 无法动态加载的动态库文件（opencv_world453.dll）放到 scripts/test_warpaffine_opencv.py...这里存放的都是最基础的 Tensor 库的代码，可以运行在服务端和移动端，C10 主要目的之一是为了统一 PyTorch 的张量计算后端代码和 caffe2 的张量计算后端代码。
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