活动介绍

paddle中transform1 = Compose([Resize((img_size+2,img_size+2)),RandomCrop(img_size),Normalize(mean=[127.5],std=[127.5],data_format='CHW')]) transform2 = Compose([Resize((img_size,img_size)),RandomCrop(img_size),Normalize(mean=[127.5],std=[127.5],data_format='CHW')])在pytorch中如何修改

时间: 2024-02-27 22:55:02 浏览: 219
在PyTorch中，可以使用torchvision.transforms.Compose来实现类似的数据预处理操作。具体实现如下： ```python import torchvision.transforms as transforms transform1 = transforms.Compose([ transforms.Resize((img_size+2, img_size+2)), transforms.RandomCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[127.5], std=[127.5]) ]) transform2 = transforms.Compose([ transforms.Resize((img_size, img_size)), transforms.RandomCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[127.5], std=[127.5]) ]) ``` 这里的transform1和transform2分别对应PaddlePaddle中的transform1和transform2。它们都包含了Resize、RandomCrop、ToTensor和Normalize四个操作，其中Normalize将输入数据标准化。需要注意的是，在PyTorch中，ToTensor操作会将图像值从[0, 255]缩放到[0, 1]之间，因此在Normalize操作中使用的均值和标准差的取值应该是不同的。如果想要将输入数据的取值范围从[0, 255]映射到[-1, 1]，可以使用均值和标准差的取值为[0.5, 0.5]。
阅读全文

相关推荐

zip

YOLOX目标检测算法（Paddle实现）_源码+设计报告_自定义数据集训练.zip

YOLOX目标检测算法（Paddle实现）_源码+设计报告_自定义数据集训练.zip 【资源详情说明】 【1】该项目为近期精心打造开发，完整代码。同时，配套资料一应俱全，涵盖详细的设计文档 【2】项目上传前源码经过严格测试...
zip

paddle chinese_ocr_db_crnn_server模型，已下载好直接使用

标题中的“paddle chinese_ocr_db_crnn_server模型”指的是基于PaddlePaddle框架实现的中文OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）系统，它整合了DB（Deconvolutional Network，反卷积网络）和CRNN...
zip

paddle_inference.zip

1. 模型转换：首先，需要将训练好的飞桨模型通过工具（如paddle Serving或paddleSlim）转换为适合PaddleInference的格式。 2. 编译与安装：下载PaddleInference源码，根据目标CPU环境配置编译选项，进行编译和安装...

import os # 在代码最开头添加以下环境变量（放在所有import之前） os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 明确指定GPU os.environ["FLAGS_cudnn_deterministic"] = "1" # 固定cuDNN行为 os.environ["FLAGS_conv_workspace_size_limit"] = "1024" # 限制cuDNN工作空间 import paddle import paddle.nn as nn from paddle.vision import transforms, datasets from paddle.io import DataLoader import numpy as np import os import cv2 from datetime import datetime from collections import Counter import warnings import sys warnings.filterwarnings('ignore') # 情绪类别 emotions = ['angry', 'disgust', 'fear', 'happy', 'neutral', 'sad', 'surprise'] class EmotionCNN(nn.Layer): def __init__(self, num_classes=7): super(EmotionCNN, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2D(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2D(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2D(2), # 64x64 nn.Conv2D(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2D(128), nn.ReLU(), nn.MaxPool2D(2), # 32x32 nn.Conv2D(128, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2D(256), nn.ReLU(), nn.MaxPool2D(2), # 16x16 nn.Conv2D(256, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2D(512), nn.ReLU(), nn.MaxPool2D(2), # 8x8 ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(512 * 8 * 8, 1024), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(1024, num_classes) ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = paddle.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x def image_loader(path): try: img = cv2.imread(path) if img is None: raise ValueError(f"无法读取图像: {path}") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (128, 128)) # 确保尺寸一致 return img except Exception as e: print(f"加载图像错误: {path}, 错误: {str(e)}") return np.zeros((128, 128, 3), dtype=np.uint8) def get_class_distribution(dataset): class_counts = Counter() for _, label in dataset.samples: class_counts[label] += 1 return class_counts def check_data_consistency(dataset): """检查数据集中所有图像的尺寸是否一致""" sizes = set() for path, _ in dataset.samples: img = image_loader(path) sizes.add(img.shape) return sizes def train_model(data_dir, model_save_path): # 记录开始时间 start_time = datetime.now() print(f"训练开始时间: {start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 训练参数 num_epochs = 20 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 weight_decay = 1e-4 patience = 3 # 数据预处理和增强 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((128, 128)), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(10), transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 加载数据集 try: train_dataset = datasets.DatasetFolder( os.path.join(data_dir, 'train'), loader=image_loader, extensions=['.jpg', '.jpeg', '.png'], transform=transform ) val_dataset = datasets.DatasetFolder( os.path.join(data_dir, 'val'), loader=image_loader, extensions=['.jpg', '.jpeg', '.png'], transform=transform ) # 打印类别到标签的映射 print("\n类别到标签的映射:") print(train_dataset.class_to_idx) # 验证标签范围 for i, (_, label) in enumerate(train_dataset.samples[:10]): print(f"样本 {i}: 路径={train_dataset.samples[i][0]}, 标签={label}") except Exception as e: print(f"加载数据集时出错: {str(e)}") return # 加载数据集后添加检查 print("\n验证数据集标签范围...") all_labels = [label for _, label in train_dataset.samples + val_dataset.samples] print(f"标签最小值: {min(all_labels)}, 最大值: {max(all_labels)}") invalid_labels = [l for l in all_labels if l < 0 or l >= len(emotions)] if invalid_labels: print(f"发现无效标签: {set(invalid_labels)}") print("请检查数据集目录结构，确保只有以下目录:") print(emotions) return # 在加载数据集后打印更详细的类别信息 print("\n类别到标签的映射:") print(train_dataset.class_to_idx) print("确保映射如下:") for i, emotion in enumerate(emotions): print(f"{emotion}: {i}") # 检查数据尺寸一致性 train_sizes = check_data_consistency(train_dataset) val_sizes = check_data_consistency(val_dataset) print(f"\n训练集图像尺寸: {train_sizes}") print(f"验证集图像尺寸: {val_sizes}") # 打印数据分布 train_counts = get_class_distribution(train_dataset) val_counts = get_class_distribution(val_dataset) print("\n数据分布统计:") for i, emotion in enumerate(emotions): print(f"{emotion}: 训练集 {train_counts[i]}张, 验证集 {val_counts[i]}张") # 自定义collate_fn函数，处理数据加载 def collate_fn(batch): # 过滤掉无效数据 valid_batch = [] for x, y in batch: if x is not None and 0 <= y < len(emotions): # 使用len(emotions)而不是硬编码7 valid_batch.append((x, y)) if len(valid_batch) == 0: return None, None # 转换为paddle tensor images = paddle.stack([paddle.to_tensor(x) for x, y in valid_batch]) labels = paddle.to_tensor([y for x, y in valid_batch], dtype='int64') return images, labels # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0, collate_fn=collate_fn ) val_loader = DataLoader( val_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=0, collate_fn=collate_fn ) # 初始化模型 model = EmotionCNN(num_classes=7) # 设置GPU设备 if paddle.is_compiled_with_cuda(): paddle.set_device('gpu') print("模型将在GPU上运行") else: paddle.set_device('cpu') print("模型将在CPU上运行") # GPU测试 try: test_input = paddle.randn([1, 3, 128, 128]) if paddle.is_compiled_with_cuda(): test_input = test_input.cuda() output = model(test_input) print(f"\nGPU测试前向传播成功! 输出形状: {output.shape}, 设备: {output.place}") except Exception as e: print(f"\nGPU测试前向传播失败: {str(e)}") print("CUDA是否可用:", paddle.is_compiled_with_cuda()) print("当前设备:", paddle.get_device()) return # 打印模型结构 print("\n模型结构:") print(model) model.train() # 损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = paddle.optimizer.Adam( learning_rate=learning_rate, parameters=model.parameters(), weight_decay=weight_decay ) # 训练循环 best_val_acc = 0.0 no_improve = 0 print(f"\n训练数据量: {len(train_dataset)}, 验证数据量: {len(val_dataset)}") print(f"训练参数: 学习率={learning_rate}, 批量大小={batch_size}, 训练轮次={num_epochs}") print("开始训练...\n") for epoch in range(num_epochs): try: model.train() running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): # 跳过无效批次 if inputs is None or labels is None: print("跳过无效批次") continue # 确保输入数据格式正确 if inputs.shape[1] != 3 or inputs.shape[2] != 128 or inputs.shape[3] != 128: print(f"无效的输入形状: {inputs.shape}, 跳过此batch") continue # 验证标签值 if paddle.any(labels < 0) or paddle.any(labels >= 7): print(f"无效的标签值: {labels}, 跳过此batch") continue optimizer.clear_grad() outputs = model(inputs) # 确保标签是int64类型 labels = paddle.cast(labels, 'int64') loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() # 计算准确率 predicted = paddle.argmax(outputs, axis=1) total += labels.shape[0] correct += paddle.sum(predicted == labels).item() # 每10个batch打印一次 if batch_idx % 10 == 9: avg_loss = running_loss / 10 current_acc = 100. * correct / total print(f'Epoch: {epoch+1}/{num_epochs}, Batch: {batch_idx+1}, ' f'Loss: {avg_loss:.4f}, Acc: {current_acc:.2f}%') running_loss = 0.0 except Exception as e: print(f"训练过程中发生错误: {str(e)}") print("尝试清理CUDA缓存并继续...") paddle.device.cuda.empty_cache() continue # 计算训练准确率 train_acc = 100. * correct / total train_loss = running_loss / len(train_loader) print(f'Epoch {epoch+1} 训练准确率: {train_acc:.2f}%, 训练损失: {train_loss:.4f}') # 验证 model.eval() val_correct = 0 val_total = 0 val_loss = 0.0 with paddle.no_grad(): for inputs, labels in val_loader: # 跳过无效批次 if inputs is None or labels is None: continue # 确保输入数据格式正确 if inputs.shape[1] != 3 or inputs.shape[2] != 128 or inputs.shape[3] != 128: continue outputs = model(inputs) labels = paddle.cast(labels, 'int64') loss = criterion(outputs, labels) val_loss += loss.item() predicted = paddle.argmax(outputs, axis=1) val_total += labels.shape[0] val_correct += paddle.sum(predicted == labels).item() if val_total == 0: print("验证集无有效数据!") break val_acc = 100. * val_correct / val_total avg_val_loss = val_loss / len(val_loader) print(f'Epoch {epoch+1} 验证准确率: {val_acc:.2f}%, 验证损失: {avg_val_loss:.4f}') # 早停机制和模型保存 if val_acc > best_val_acc: best_val_acc = val_acc no_improve = 0 paddle.save(model.state_dict(), model_save_path + '.pdparams') paddle.save(optimizer.state_dict(), model_save_path + '.pdopt') print(f'模型已保存，验证准确率: {best_val_acc:.2f}%') else: no_improve += 1 if no_improve >= patience: print(f"验证集准确率{patience}轮未提升，提前停止训练") break # 计算总训练时间 end_time = datetime.now() total_time = end_time - start_time print(f"\n训练完成! 总耗时: {total_time}") print(f"最佳验证准确率: {best_val_acc:.2f}%") if __name__ == '__main__': # 数据路径 data_dir = 'data' model_save_path = 'emotion_model' # 检查并创建必要的目录 os.makedirs('models', exist_ok=True) # 检查数据目录是否存在 required_dirs = ['train', 'val'] for dir_name in required_dirs: dir_path = os.path.join(data_dir, dir_name) if not os.path.exists(dir_path): print(f"错误: 目录不存在 - {dir_path}") exit(1) # 检查每个情绪类别目录 for emotion in emotions: emotion_path = os.path.join(dir_path, emotion) if not os.path.exists(emotion_path): print(f"警告: 情绪目录不存在 - {emotion_path}") # 检查GPU可用性 if paddle.is_compiled_with_cuda(): paddle.set_device('gpu') print("使用GPU进行训练") else: paddle.set_device('cpu') print("使用CPU进行训练") # 开始训练 train_model(data_dir, model_save_path)此代码运行后是无效的标签值: Tensor(shape=[32], dtype=int64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, [1, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7]), 跳过此batch，请指出可能出现的问题并解决

问题分析：在情绪分类任务中，标签值通常应该是整数（如0,1,2,...），并且应该在预定义的类别范围内。如果出现无效标签值（比如负值、超出类别最大值的数值、非整数等），PaddlePaddle在计算损失函数（如交叉熵）时...

# ================ 标准库导入 ================ import logging import os import xml.etree.ElementTree as ET import random from typing import Optional import cv2 import numpy as np # ================ PaddlePaddle核心导入 ================ import paddle import paddle.nn as nn from paddle.amp import GradScaler, auto_cast from paddle.io import DataLoader from paddle.optimizer import AdamW # ================ PaddleDetection模块导入 ================ import ppdet.data.transform as T from ppdet.data.source import VOCDataSet from ppdet.metrics import VOCMetric from ppdet.modeling.backbones import SwinTransformer from ppdet.modeling.necks import CustomCSPPAN from ppdet.modeling.heads import PPYOLOEHead from ppdet.utils.checkpoint import load_weight from tqdm import tqdm # ================ 自定义 ResNet 模型 ================ from paddle.vision.models import ResNet from paddle.vision.models.resnet import BottleneckBlock class CustomResNet50(ResNet): def __init__(self, norm_layer=nn.BatchNorm2D, **kwargs): super().__init__(block=BottleneckBlock, depth=50, **kwargs) self.norm_layer = norm_layer # ================ 自定义标准化层 ================ # ================ 修复后的自定义标准化层 ================ class CustomNormalize(nn.Layer): def __init__(self): super().__init__() self.mean = paddle.to_tensor([0.485, 0.456, 0.406]).reshape([1, 3, 1, 1]) self.std = paddle.to_tensor([0.229, 0.224, 0.225]).reshape([1, 3, 1, 1]) def forward(self, data: dict): image = data['image'] # 确保是numpy数组并归一化 if not isinstance(image, np.ndarray): image = np.array(image) image = image.astype('float32') / 255.0 # 转换维度: (H, W, C) -> (C, H, W) -> (1, C, H, W) if len(image.shape) == 3 and image.shape[-1] == 3: image = image.transpose(2, 0, 1) image = np.expand_dims(image, axis=0) # 增加批次维度 # 转换为paddle张量并归一化 image = paddle.to_tensor(image) data['image'] = (image - self.mean) / self.std return data # 注册自定义操作 T.CustomNormalize = CustomNormalize # ================ 修改后的数据集类 ================ # 配置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) class RoadObstacleDataset(VOCDataSet): def __init__(self, dataset_dir: str, image_dir: str, anno_path: str, file_list: Optional[str] = None, label_list: str = 'label_list.txt', mode: str = 'train', transform_mode: str = 'default', split_ratio: float = 0.8): super().__init__( dataset_dir=str(dataset_dir), image_dir=str(image_dir), anno_path=str(anno_path), data_fields=['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'im_id', 'im_shape'], sample_num=-1 ) self.mode = mode self.transform_mode = transform_mode self.transforms = self._get_transforms() # 简化路径验证 self.image_dir = os.path.join(dataset_dir, image_dir) self.anno_dir = os.path.join(dataset_dir, anno_path) if not os.path.exists(self.image_dir): logger.warning(f"Image directory not found: {self.image_dir}") if not os.path.exists(self.anno_dir): logger.warning(f"Annotation directory not found: {self.anno_dir}") # 加载标签 label_path = os.path.join(dataset_dir, label_list) if os.path.exists(label_path): with open(label_path, 'r') as f: self.labels = [line.strip() for line in f.readlines()] else: logger.warning(f"Label file not found: {label_path}") self.labels = [] # 生成文件列表 self.file_ids = self._generate_file_list(dataset_dir, image_dir, anno_path, split_ratio) def _generate_file_list(self, dataset_dir: str, image_dir: str, anno_path: str, split_ratio: float = 0.8): """生成训练/验证文件列表并保存到文件""" image_files = [f for f in os.listdir(os.path.join(dataset_dir, image_dir)) if f.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png'))] file_ids = [os.path.splitext(f)[0] for f in image_files] # 随机打乱并分割数据集 random.shuffle(file_ids) split_idx = int(len(file_ids) * split_ratio) if self.mode == 'train': selected_ids = file_ids[:split_idx] list_file = os.path.join(dataset_dir, 'train.txt') else: selected_ids = file_ids[split_idx:] list_file = os.path.join(dataset_dir, 'val.txt') # 保存文件列表 with open(list_file, 'w') as f: f.write("\n".join(selected_ids)) return selected_ids def _get_transforms(self): """修复后的数据增强流程""" if self.mode == 'train': return T.Compose([ {'RandomFlip': {'prob': 0.5}}, {'Resize': {'target_size': 640, 'keep_ratio': True}}, {'Pad': {'size': [640, 640]}}, # 统一填充尺寸 {'CustomNormalize': {}} # 使用修改后的标准化 ]) else: return T.Compose([ {'Resize': {'target_size': 640, 'keep_ratio': True}}, {'Pad': {'size': [640, 640]}}, # 统一填充尺寸 {'CustomNormalize': {}} # 使用修改后的标准化 ]) def __getitem__(self, idx: int): try: file_id = self.file_ids[idx] img_path = os.path.join(self.image_dir, f"{file_id}.png") # 检查图像路径 if not os.path.exists(img_path): logger.warning(f"Image not found: {img_path}") return None img = cv2.imread(img_path) if img is None: logger.warning(f"Failed to load image: {img_path}") return None img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) gt_boxes, gt_labels = self._parse_voc_anno(file_id) sample = { 'image': img,# 保持为HWC格式 'gt_bbox': gt_boxes, 'gt_class': gt_labels, 'im_id': np.array([idx]), 'im_shape': np.array(img.shape[:2]), 'flipped': False } if self.transforms: sample = self.transforms(sample) return sample except Exception as e: logger.error(f"Error loading sample {idx}: {str(e)}") return None def __len__(self) -> int: return len(self.file_ids) def _parse_voc_anno(self, file_id: str): xml_path = os.path.join(str(self.dataset_dir), str(self.anno_path), f"{file_id}.xml") tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() boxes = [] labels = [] for obj in root.findall('object'): cls_name = obj.find('name').text if cls_name not in self.labels: continue cls_id = self.labels.index(cls_name) bbox = obj.find('bndbox') xmin = float(bbox.find('xmin').text) ymin = float(bbox.find('ymin').text) xmax = float(bbox.find('xmax').text) ymax = float(bbox.find('ymax').text) boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax]) labels.append(cls_id) return np.array(boxes, dtype='float32'), np.array(labels, dtype='int32') # ================ Transformer增强的PP-YOLOE模型 ================ class TransformerPPYOLOE(nn.Layer): def __init__(self, backbone: nn.Layer, neck: nn.Layer, head: nn.Layer): super().__init__() self.backbone = backbone self.neck = neck self.head = head self.transformer = SwinTransformer( embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24] ) def forward(self, inputs: dict): # 提取RGB图像数据 rgb_input = inputs['image'] if not isinstance(rgb_input, paddle.Tensor): rgb_input = paddle.to_tensor(rgb_input) # 提取特征 body_feats = self.backbone(rgb_input) # Transformer增强 enhanced_feats = [] for i, feat in enumerate(body_feats): batch_size, channels, height, width = feat.shape # 转换为序列格式 [batch_size, seq_len, channels] feat_seq = feat.flatten(2).transpose([0, 2, 1]) # Transformer处理 enhanced_seq = self.transformer(feat_seq) # 恢复空间维度 enhanced_feat = enhanced_seq.transpose([0, 2, 1]).reshape([batch_size, channels, height, width]) enhanced_feats.append(enhanced_feat) # 特征金字塔网络 neck_feats = self.neck(enhanced_feats) # 检测头 head_outputs = self.head(neck_feats) return head_outputs # ================ 修改后的collate函数 ================ def collate_fn(batch): batch = [item for item in batch if item is not None] if not batch: return None collated = {} for key in batch[0].keys(): if key in ['gt_bbox', 'gt_class']: collated[key] = [item[key] for item in batch] elif key == 'image': # 直接堆叠图像 (N, C, H, W) collated[key] = paddle.concat([item['image'] for item in batch], axis=0) else: collated[key] = paddle.to_tensor(np.stack([item[key] for item in batch])) return collated # ================ 模型训练与评估 ================ class RoadObstacleTrainer: def __init__(self, config: dict): self.config = config self.model = None self.optimizer = None self.scaler = None def build_model(self): backbone = CustomResNet50(norm_layer=nn.BatchNorm2D) neck = CustomCSPPAN( in_channels=[512, 1024, 2048], out_channels=[128, 256, 512], norm_type='bn', act=nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1), stage_fn='CSPStage', block_fn='BasicBlock', stage_num=1, block_num=3, spp=True ) head = PPYOLOEHead( in_channels=[128, 256, 512], num_classes=len(self.config['labels']), act='swish', fpn_strides=[8, 16, 32], grid_cell_scale=5.0, grid_cell_offset=0.5 ) self.model = TransformerPPYOLOE( backbone=backbone, neck=neck, head=head ) self.config['pretrained'] = None if self.config.get('pretrained'): load_weight(self.model, self.config['pretrained']) def build_optimizer(self): lr_scheduler = paddle.optimizer.lr.CosineAnnealingDecay( learning_rate=self.config['learning_rate'], T_max=self.config['epochs'] ) clip = paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm(clip_norm=35.0) self.optimizer = AdamW( parameters=self.model.parameters(), learning_rate=lr_scheduler, weight_decay=self.config['weight_decay'], grad_clip=clip ) self.scaler = GradScaler(enable=True, init_loss_scaling=2. ** 16) def build_datasets(self): train_dataset = RoadObstacleDataset( dataset_dir=self.config['dataset_dir'], image_dir=self.config['image_dir'], anno_path=self.config['anno_path'], mode='train', transform_mode=self.config.get('transform_mode', 'default') ) val_dataset = RoadObstacleDataset( dataset_dir=self.config['dataset_dir'], image_dir=self.config['image_dir'], anno_path=self.config['anno_path'], mode='val' ) return train_dataset, val_dataset def train(self): self.build_model() self.build_optimizer() train_dataset, val_dataset = self.build_datasets() train_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=self.config['batch_size'], shuffle=True, num_workers=self.config['num_workers'], collate_fn=collate_fn, drop_last=True ) val_loader = DataLoader( val_dataset, batch_size=self.config['batch_size'], shuffle=False, num_workers=self.config['num_workers'], collate_fn=collate_fn ) best_map = 0.0 for epoch in range(self.config['epochs']): self.model.train() train_loss = 0.0 train_bar = tqdm(train_loader, desc=f'Epoch {epoch + 1}/{self.config["epochs"]} [Train]') for batch in train_bar: if batch is None: continue # 跳过无效批次 with auto_cast(enable=True): outputs = self.model(batch) loss = outputs['loss'] scaled_loss = self.scaler.scale(loss) scaled_loss.backward() self.scaler.minimize(self.optimizer, scaled_loss) self.optimizer.clear_grad() train_loss += loss.item() train_bar.set_postfix(loss=loss.item()) val_metrics = self.evaluate(val_loader) if val_metrics is None: val_map = 0.0 print("Warning: Val metrics is None. Setting Val mAP to 0.0.") else: val_map = val_metrics['map'] if val_map > best_map: best_map = val_map paddle.save(self.model.state_dict(), os.path.join(self.config['save_dir'], 'best_model.pdparams')) print(f"Saved best model with mAP: {val_map:.4f}") print( f'Epoch {epoch + 1}/{self.config["epochs"]} - Train Loss: {train_loss / len(train_loader):.4f}, Val mAP: {val_map:.4f}') paddle.save(self.model.state_dict(), os.path.join(self.config['save_dir'], 'final_model.pdparams')) return best_map def evaluate(self, data_loader): self.model.eval() metric = VOCMetric( class_num=len(self.config['labels']), label_list=self.config['labels'], overlap_thresh=0.5 ) with paddle.no_grad(): for batch in tqdm(data_loader, desc='Evaluating'): if batch is None: continue # 跳过无效批次 outputs = self.model(batch) eval_data = { 'bbox_pred': outputs['bbox_pred'], 'bbox_num': outputs['bbox_num'], 'gt_bbox': batch['gt_bbox'], 'gt_class': batch['gt_class'], 'difficult': paddle.zeros_like(batch['gt_class']) } metric.update(**eval_data) # 使用关键字参数传递 val_metrics = metric.accumulate() if val_metrics is None: print("Warning: Val metrics is None. Using default value.") val_metrics = {'map': 0.0} # 提供默认值 return val_metrics # ================ 主函数 ================ def main(): # 获取当前脚本所在目录 base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) dataset_path = os.path.join(base_dir, 'road_obstacles') # 数据集实际位置 config = { 'dataset_dir': dataset_path, # 使用绝对路径 'image_dir': 'images', 'anno_path': 'Annotations', 'labels': os.path.join(dataset_path, 'label_list.txt'), 'pretrained': None, 'batch_size': 8, 'num_workers': 4, 'learning_rate': 0.001, 'weight_decay': 0.0001, 'epochs': 100, 'save_dir': 'output', 'transform_mode': 'default' # 使用简化版数据增强 } os.makedirs(config['save_dir'], exist_ok=True) trainer = RoadObstacleTrainer(config) print("Starting training...") best_map = trainer.train() print(f"Training completed! Best mAP: {best_map:.4f}") if __name__ == "__main__": paddle.set_device('gpu') main()W0603 20:54:55.237680 23316 gpu_resources.cc:119] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.9, Driver API Version: 12.8, Runtime API Version: 12.0 W0603 20:54:55.239673 23316 gpu_resources.cc:164] device: 0, cuDNN Version: 8.9. Epoch 1/100 [Train]: 0%| | 0/168 [00:02<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\38112\PycharmProjects\dog_robot\main.py", line 470, in <module> main() File "C:\Users\38112\PycharmProjects\dog_robot\main.py", line 463, in main best_map = trainer.train() File "C:\Users\38112\PycharmProjects\dog_robot\main.py", line 379, in train outputs = self.model(batch) File "C:\Users\38112\PycharmProjects\robot_dog\.venv\lib\site-packages\paddle\nn\layer\layers.py", line 1429, in __call__ return self.forward(*inputs, **kwargs) File "C:\Users\38112\PycharmProjects\dog_robot\main.py", line 242, in forward batch_size, channels, height, width = feat.shape ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 1)怎么解决这个错误

用户提供了几个引用，但这些引用是关于YOLO模型在PyCharm或类似环境中遇到的类似错误，比如"ValueError:notenoughvaluestounpack(expected2,got1)"或"(expected3,got0)"。用户强调这些引用仅供参考，不是用户真正的...
-

【Paddle框架深度分析】：图像降噪技术原理与案例实战

[【Paddle框架深度分析】：图像降噪技术原理与案例实战](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/bb235b4c84b1bb570f3267d136e2dbab.png) # 摘要 Paddle框架是百度开发的深度学习平台，其在图像降噪领域的应用...
-

【Paddle框架图像处理宝典】：实战技巧与技巧快速入门

[【Paddle框架图像处理宝典】：实战技巧与技巧快速入门](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/bb235b4c84b1bb570f3267d136e2dbab.png) # 摘要 PaddlePaddle是百度开发的高性能深度学习框架，广泛应用于图像...
-

【零基础学图像超分辨率】：Paddle框架实战操作全攻略

![【零基础学图像超分辨率】：Paddle框架实战操作全攻略]...接着，本文详细讲述了在Paddle框架中实现图像超分辨率的实战应用，包括模型选择

from flask import Flask, render_template, redirect, url_for, request, flash import paho.mqtt.client as mqtt import json from threading import Thread from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_login import LoginManager, UserMixin, login_user, login_required, logout_user, current_user from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash from flask_socketio import SocketIO from datetime import datetime from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes from cryptography.hazmat.primitives import padding from cryptography.hazmat.backends import default_backend import base64 from flask import request, jsonify from vosk import Model, KaldiRecognizer import wave import os from paddleocr import PaddleOCR from paddlehub.module.module import Module import cv2 # 初始化 Flask 和扩展 app = Flask(__name__) socketio = SocketIO(app) # 初始化 Flask-SocketIO app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///iot_130.db' app.config['SECRET_KEY'] = 'your_secret_key' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False db = SQLAlchemy(app) login_manager = LoginManager(app) login_manager.login_view = 'login' # AES 配置 SECRET_KEY = b"your_secret_key".ljust(32, b'\0') # AES-256密钥（32字节） IV = b"16_byte_iv_12345" # 16字节的初始化向量 # AES解密函数 def decrypt_data(encrypted_data, key): backend = default_backend() cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.CBC(IV), backend=backend) decryptor = cipher.decryptor() unpadder = padding.PKCS7(128).unpadder() decrypted = decryptor.update(base64.b64decode(encrypted_data)) + decryptor.finalize() unpadded_data = unpadder.update(decrypted) + unpadder.finalize() return unpadded_data.decode() # AES加密函数 def encrypt_data(data, key): backend = default_backend() cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.CBC(IV), backend=backend) encryptor = cipher.encryptor() padder = padding.PKCS7(128).padder() padded_data = padder.update(data) + padder.finalize() encrypted = encryptor.update(padded_data) + encryptor.finalize() return base64.b64encode(encrypted).decode() # User 表 class User(UserMixin, db.Model): __tablename__ = 'User' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) username = db.Column(db.String(150), unique=True, nullable=False) password = db.Column(db.String(150), nullable=False) role = db.Column(db.String(50), default='user') # Device 表 class Device(db.Model): __tablename__ = 'Device' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) name = db.Column(db.String(150), nullable=False) type = db.Column(db.String(150), nullable=False) status = db.Column(db.String(50), default='offline') last_seen = db.Column(db.DateTime, default=None) # SensorData 表 class SensorData(db.Model): __tablename__ = 'SensorData' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) device_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('Device.id'), nullable=False) value = db.Column(db.Float, nullable=False) timestamp = db.Column(db.DateTime, default=datetime.utcnow) # Command 表 class Command(db.Model): __tablename__ = 'Command' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) device_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('Device.id'), nullable=False) command = db.Column(db.String(150), nullable=False) status = db.Column(db.String(50), default='pending') timestamp = db.Column(db.DateTime, default=datetime.utcnow) # 初始化数据库 with app.app_context(): db.create_all() @login_manager.user_loader def load_user(user_id): return User.query.get(int(user_id)) @app.route('/register', methods=['GET', 'POST']) def register(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = request.form['password'] hashed_password = generate_password_hash(password) # 检查用户名是否已存在 if User.query.filter_by(username=username).first(): flash('用户名已存在！') return redirect(url_for('register')) # 创建新用户 new_user = User(username=username, password=hashed_password) db.session.add(new_user) db.session.commit() flash('注册成功！请登录。') return redirect(url_for('login')) return render_template('register.html') @app.route('/login', methods=['GET', 'POST']) def login(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = request.form['password'] user = User.query.filter_by(username=username).first() if user and check_password_hash(user.password, password): login_user(user) return redirect(url_for('index')) flash('用户名或密码错误！') return render_template('login.html') @app.route('/logout') @login_required def logout(): logout_user() return redirect(url_for('login')) # 上传页面 @app.route('/upload', methods=['GET', 'POST']) @login_required def upload(): if request.method == 'POST': # 检查是否有文件上传 if 'file' not in request.files: flash('没有选择文件！') return redirect(request.url) file = request.files['file'] if file.filename == '': flash('没有选择文件！') return redirect(request.url) # 保存文件到 wav 目录 if file and file.filename.endswith('.wav'): filepath = os.path.join('wav', file.filename) file.save(filepath) # 使用 Vosk 模型进行语音识别 text = transcribe_audio(filepath) # 返回识别结果 return render_template('upload.html', text=text) return render_template('upload.html', text=None) @app.route('/image_upload', methods=['GET', 'POST']) @login_required def image_upload(): if request.method == 'POST': if 'image' not in request.files: flash('没有选择图像文件！') return redirect(request.url) image_file = request.files['image'] if image_file.filename == '': flash('没有选择图像文件！') return redirect(request.url) if image_file and image_file.filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join('static/uploads/images', image_file.filename) image_file.save(image_path) # 使用 PP-OCRv5 模型进行文字识别和图像检测 recognized_text = recognize_text(image_path) return render_template('image_upload.html', text=recognized_text) return render_template('image_upload.html', text=None) @app.route('/video_upload', methods=['GET', 'POST']) @login_required def video_upload(): if request.method == 'POST': if 'video' not in request.files: flash('没有选择视频文件！') return redirect(request.url) video_file = request.files['video'] if video_file.filename == '': flash('没有选择视频文件！') return redirect(request.url) if video_file and video_file.filename.lower().endswith(('.mp4', '.avi', '.mov')): video_path = os.path.join('static/uploads/videos', video_file.filename) video_file.save(video_path) # 使用 PaddleHub 模型进行宠物分类 classification_result = classify_pets_in_video(video_path) return render_template('video_upload.html', result=classification_result) return render_template('video_upload.html', result=None) def classify_pets_in_video(video_path): """使用 PaddleHub 模型对视频中的宠物进行分类""" try: # 加载 PaddleHub 的宠物分类模型 module = Module(name="resnet50_vd_animals") except Exception as e: print(f"模型加载失败: {e}") return # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): print(f"无法打开视频文件: {video_path}") return frame_count = 0 results = [] while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 每隔一定帧数进行分类 if frame_count % 30 == 0: # 每30帧处理一次 print(f"正在处理第 {frame_count} 帧...") try: # 转换帧为 RGB 格式（PaddleHub 模型需要 RGB 格式） frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 使用 PaddleHub 模型进行分类 result = module.classification(images=[frame_rgb]) results.append(result) except Exception as e: print(f"处理第 {frame_count} 帧时出错: {e}") frame_count += 1 cap.release() print("视频处理完成！") return results def recognize_text(image_path): """使用 PP-OCRv5 模型识别图像中的文字并检测图像""" ocr = PaddleOCR( text_detection_model_name="PP-OCRv5_mobile_det", text_recognition_model_name="PP-OCRv5_mobile_rec", use_doc_orientation_classify=False, use_doc_unwarping=False, use_textline_orientation=False, ) result = ocr.predict(image_path) print("result:", result) # 打印结果以调试 return result[0]['rec_texts'] def transcribe_audio(filepath): """使用 Vosk 模型将音频转换为文本""" model_path = "models/vosk-model-small-cn-0.22" if not os.path.exists(model_path): raise FileNotFoundError("Vosk 模型未找到，请检查路径！") model = Model(model_path) wf = wave.open(filepath, "rb") rec = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate()) result_text = "" while True: data = wf.readframes(4000) if len(data) == 0: break if rec.AcceptWaveform(data): result = rec.Result() result_text += json.loads(result).get("text", "") wf.close() return result_text # MQTT配置 MQTT_BROKER = "localhost" # 或EMQX服务器地址 MQTT_PORT = 1883 # 存储最新温度和风扇状态 mytemp = None myfan = "off" def init_device(device_name, device_type): """初始化设备到数据库""" with app.app_context(): device = Device.query.filter_by(name=device_name).first() if not device: device = Device(name=device_name, type=device_type, status="offline") db.session.add(device) db.session.commit() def save_sensor_data(device_name, value): """保存传感器数据到 SensorData 表""" with app.app_context(): device = Device.query.filter_by(name=device_name).first() if device: sensor_data = SensorData(device_id=device.id, value=value) db.session.add(sensor_data) db.session.commit() def save_command(device_name, command): """保存控制指令到 Command 表""" with app.app_context(): device = Device.query.filter_by(name=device_name).first() if device: cmd = Command(device_id=device.id, command=command) db.session.add(cmd) db.session.commit() def on_connect(client, userdata, flags, rc): print(f"MQTT连接结果： {rc}") client.subscribe("topic/temp") # 订阅温度主题 def on_message(client, userdata, msg): global mytemp, myfan try: if msg.topic == "topic/temp": encrypted_payload = msg.payload.decode() decrypted_payload = decrypt_data(encrypted_payload, SECRET_KEY) payload = json.loads(decrypted_payload) mytemp = payload["temp"] print(f"解密温度数据: {mytemp}°C") # 保存传感器数据到数据库 save_sensor_data("temp", mytemp) # 根据温度控制风扇 if mytemp >= 30: control_fan("on") myfan = "on" else: control_fan("off") myfan = "off" # 实时推送温度数据到前端 socketio.emit('sensor_data', {'temp': mytemp, 'fan': myfan}) except Exception as e: print(f"解密失败或处理异常: {e}") def control_fan(command): """发送加密控制指令给风扇并保存到数据库""" payload = json.dumps({"fan": command}) encrypted_payload = encrypt_data(payload.encode(), SECRET_KEY) mqtt_client.publish("topic/fan", encrypted_payload) print(f"发送加密控制指令: {encrypted_payload}") # 保存控制指令到数据库 save_command("fan", command) def run_mqtt_client(): global mqtt_client mqtt_client = mqtt.Client() mqtt_client.on_connect = on_connect mqtt_client.on_message = on_message mqtt_client.username_pw_set("admin", "admin") # 账号密码验证 mqtt_client.connect(MQTT_BROKER, MQTT_PORT, 60) mqtt_client.loop_forever() @app.route('/') @login_required # 保护 chart.html def index(): return render_template('chart.html') # 渲染前端页面 if __name__ == "__main__": # 初始化设备 with app.app_context(): init_device("temp", "sensor") init_device("fan", "actuator") # 启动MQTT客户端线程 mqtt_thread = Thread(target=run_mqtt_client) mqtt_thread.daemon = True mqtt_thread.start() # 启动Flask-SocketIO应用，启用TLS socketio.run(app, host="0.0.0.0", port=9000, debug=False, ssl_context=("ca/server.crt", "ca/server.key"))怎么改使用一个页面上传按钮，可同时上传图像、音频、视频，并将识别结果显示在该页面。

transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img = ...

paddle中transform网络的调用格式

在 PaddlePaddle 中使用 Transform 网络的调用格式如下： ...之后，我们通过 paddle.vision.load_image 函数加载图像数据，并将其作为输入传入 Transform 网络中，得到经过变换后的图像数据 transformed_img。

paddle.vision.transforms.Compose()

paddle.vision.transforms.Compose() 是 PaddlePaddle 的视觉处理模块中用来组合多个图像变换操作的函数。它可以将多个变换操作组合成一个变换操作，便于对图像进行多个变换操作的同时进行处理。 具体地说，该...

paddle模型

transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) return transform(img)[None,....

img=Imag.open("屏幕截图 2023-05-28 201116.png") plt.imshow(img) plt.show()改用paddlepaddle怎么写

plt.imshow(img.transpose((1, 2, 0))) plt.show() 在上述代码中，我们使用 paddle.vision.transforms 中的 Compose 函数定义了一系列图片变换操作，包括将图片大小调整为 (224, 224)、将 PIL.Image 对象...

paddle暴力检测

transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) # 训练过程省略... 此段代码展示了如何加载一个预训练的小型 MobileNet V3 并调整它最后几层使之适用于新的...

飞桨 paddle visiontransformer

img = transform(paddle.vision.Image.open("example.jpg")) img = img.unsqueeze(0) # 添加批次维度 out = model(img) print(out.shape) # 输出特征向量的形状 #### 2. PaddleClas 支持 PaddleClas 是 ...

paddle人脸识别代码

print(f"Image {i+1}: Feature vector shape: {feats.shape}") 这个例子中，我们首先加载了CelebA数据集作为人脸样本，并对其应用预处理。然后，使用预训练的MobileNetV2提取图像的特征表示。实际应用中，可能...

paddle训练自己数据

transform=paddle.vision.transforms.Compose([ paddle.vision.transforms.Resize((224, 224)), paddle.vision.transforms.ToTensor(), paddle.vision.transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) ]) ) data...

使用paddle完成图像分类任务

print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss: {running_loss/(i+1):.4f}') train(model_resnet) #### 测试评估 当训练完成后，还需要对测试集上的表现做出评价。这可以通过计算准确率等指标来进行衡量。下面...

paddle如何训练自己的数据集

transform = Compose([ColorJitter(), Resize(size=(100, 100))]) 上述代码片段展示了如何创建一个组合式的转换器实例，它能够依次执行给定的操作列表中的每一个转换动作；在这个例子中即先进行色彩扰动再缩放...

如何加载paddledetection的模型参数，并进行预测？

在PaddleDetection中，加载预训练模型并进行预测通常需要以下步骤： 1. **安装依赖**：首先确保你已经安装了PaddlePaddle及其相关的库，如 paddlex ，它提供了一些便捷的接口来加载模型。 python pip ...

随机过程及其在金融领域中的应用 第四章 习题 及 答案

随机过程及其在金融领域中的应用 第四章 习题 及 答案 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 第1题: 第2题: (未完成) 第3题: 第4题: (未完成) 第5题: (未完成) 第6题: (未完成) 第8题:
zip

常用目标检测tensorflwo2.0 keras 实现

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c11b7530c786 (最新版、......

大家在看

recommend-type

mppt恒压法.rar

基于matlab的恒压法pvmppt，有效可下载，matlab2016a
recommend-type

Hi5a控制器操作手册.pdf

Hi5a控制器操作手册.pdf
recommend-type

新版3Dmax中导出.x文件2020版64位

使用Axe_free_v2.2.5_max2020_x64.dle插件，可以直接从3Dmax中导出.x文件，由于2012之后版本无法使用panda插件，推荐使用这个axefree。
recommend-type

北邮计算机网络滑动窗口实验报告（附页包含源程序）

北邮计算机网络实验报告，是数据链路层的滑动窗口协议，采用选择重传协议，报告中内容完整，包含结构说明，代码说明，程序流程图，结果分析（表格），探究分析，源程序等。
recommend-type

键鼠 录制 回放 源码 易语言

键鼠 录制 回放 源码 易语言 有些BUG自己去修改把

最新推荐

recommend-type

用于卡车目标检测的演示示例程序

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/a680235eb97b 用于卡车目标检测的演示示例程序（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
recommend-type

破解dex2jar: Android应用反编译与分析指南

标题中的“dex2jar”指的是一个用于将Android应用程序中的DEX文件（Dalvik可执行文件）转换成Java JAR文件的工具。这个过程被称为“DEX转JAR”，是一个逆向工程的过程，它允许开发者查看和分析Android应用程序的原始Java代码，这通常用于学习、测试和安全分析目的。破解一词在此上下文中可能用于描述不正当手段获取程序的源代码以进行修改或绕过安全机制等行为，但请注意，任何未经授权的修改和使用都可能违反法律和版权。 描述部分提供了使用dex2jar工具的基本步骤。dex2jar通常是一个批处理文件（dex2jar.bat），用于在Windows环境下执行操作。它将DEX文件（classes.dex）作为输入，并生成对应的JAR文件。这个过程需要用户已经下载并解压了dex2jar的压缩包，并将其中的dex2jar.bat文件放在一个可以访问的目录中。然后，用户需要将目标Android应用程序中的classes.dex文件复制到该目录下，并在命令行界面中运行以下命令： dex2jar.bat classes.dex 执行完毕后，会在同一目录下生成名为classes.dex.dex2jar.jar的文件。这个JAR文件实质上是将DEX文件中的类转换成了Java的.class文件，并打包成了JAR格式，供后续的分析或修改使用。 【标签】中的“Android 破解”可能被误解为破解Android应用程序的安全机制，实际上，这个标签更准确的意义是分析和理解Android应用程序的工作原理。而“jar dex”则是指JAR文件与DEX文件之间的转换关系。 【压缩包子文件的文件名称列表】中列举了几个文件名，其中“使用说明.txt”很可能是该工具的官方使用指南，提供更详细的使用说明、安装步骤和常见问题的解答。“dex2jar最新版下载dex2jar下载 2.0官方版_ - pc6下载站.url”则是一个指向PC6下载站上dex2jar工具下载页面的网页链接。“dex2jar-2.0”可能是指特定版本号的dex2jar工具压缩包。 总结以上信息，dex2jar是一个专门用于Android应用安全分析和逆向工程的工具，它将DEX文件转换成Java的JAR文件以便进行代码的查看和分析。尽管这个过程在安全研究和教育目的下是合法且有价值的，但任何使用这一工具的非法破解、侵犯版权或进行恶意行为都是不可接受的。
recommend-type

共享内存与共识算法详解

### 共享内存与共识算法详解 在分布式系统中，共享内存和共识算法是两个核心的概念。共享内存涉及到多个进程对同一数据的读写操作，而共识算法则帮助多个进程在可能存在故障的情况下达成一致的决策。下面将详细介绍这两个方面的相关知识。 #### 共享内存 共享内存的寄存器规范由Lamport在多篇论文中引入，同时定义了安全、规则和原子三种语义。 - **安全寄存器**：在三种寄存器语义中，安全寄存器提供的保证最弱。当读操作与写操作并发时，安全寄存器可能返回任意值，甚至可能是从未被写入或尝试写入的值。在多处理器机器中，进程可能并发访问实现寄存器抽象的底层硬件位置，从而导致返回任意值。在任意故障模型中
recommend-type

计算机专业本科生和研究生就业薪资待遇

<think>好的，我需要回答用户关于计算机专业本科和研究生就业薪资对比的问题。首先，我得先看看用户提供的引用资料，看看里面有没有相关的数据。 引用[4]提到，2019届计算机类本科毕业生的平均月收入是6858元，而高职是4883元。这应该可以作为本科生的参考数据。至于研究生，引用[1]指出重庆大学的计算机和软件硕士就业情况良好，薪资高于行业平均水平，但没有具体数字。不过引用[3]提到，前20名的高校多为985/211，尤其是理工类院校的毕业生薪资更高。这里可能需要结合其他信息来推断研究生的薪资水平。 另外，引用[2]提到计算机专业毕业生薪资一般在万元以上，但不确定这是否特指研究生还是包括
recommend-type

eWebEditor 10.3最新版特性与安全升级指南

从提供的信息来看，我们需要深入了解和探讨的内容主要集中在“eWebEditor最新版”这一主题上。eWebEditor是一款流行的在线HTML编辑器，它支持ASP和ASP.NET环境，并广泛用于Web内容管理。通过给出的标题和描述，以及标签和文件名称列表，我们可以推导出一系列相关的知识点。 ### 标题知识点解析 #### eWebEditor的定义与功能 “eWebEditor最新版”中提到的“eWebEditor”指的是在线HTML编辑器产品，它被广泛应用于需要在线编辑和发布网页内容的场合。编辑器通常包含许多功能，比如文本格式化、图像插入、链接管理等，提供用户友好和接近桌面程序的编辑体验。eWebEditor产品以ASP和ASP.NET作为其主要的技术平台。 #### “最新版”更新内容 “最新版”表明我们正在讨论的是eWebEditor的最新版本更新，该版本很可能是为了增加新功能、提升性能、修复已知问题或改善安全性能。一般来说，软件的更新也可能会引入对新操作系统或浏览器的兼容性，以及对现有API或开发环境的新支持。 ### 描述知识点解析 #### “亲测可用”的含义 从“亲测 可用”的描述中我们可以推断出，发布者可能已经对“eWebEditor最新版”进行了测试，并验证了其在实际使用中的性能和稳定性。该短语传递出一个积极的信号，即该版本值得信赖，用户可以期待它将正常工作，无需担心兼容性或功能缺失的问题。 ### 标签知识点解析 #### eWebEditor的版本标识 “eWebEditor ASPX 10.3 最新版”中的标签指出我们讨论的版本号为10.3，这是一个具体的产品版本，意味着它可能包含了一些特定的更新或新增特性。通过版本号，我们可以推断产品已经经过了多次迭代和改进。 #### ASPX技术框架 在标签中提到的“ASPX”，这表明eWebEditor最新版支持ASP.NET Web Forms技术，ASPX是ASP.NET网页的标准文件扩展名。这一信息指出编辑器适合使用.NET框架的网站开发环境。 ### 文件名称列表知识点解析 #### “升级说明.txt”文件 “升级说明.txt”是一个文本文件，它可能包含了eWebEditor从上一版本升级到最新版本时的变化说明，例如新增功能、改进的地方以及需要注意的变更。开发者或维护人员在升级时应该仔细阅读这些说明，以便于平滑过渡到新版本，并最大化地利用新功能。 #### “安全说明.txt”文件 “安全说明.txt”文件通常提供了关于软件安全性的相关信息，这可能包括了针对最新版的安全补丁、修复的安全漏洞列表以及安全最佳实践的建议。特别是对于在线编辑器这类直接参与网页内容生成的工具，安全尤为重要，因此，安全说明文件对于确保编辑器和整个网站的安全运行至关重要。 #### “ewebeditor”文件夹或组件 “ewebeditor”可能是实际包含eWebEditor编辑器文件的文件夹名称。通常，这类文件夹内会包含用于前端的JavaScript文件、用于后端处理的服务器端代码（ASP.NET或ASP代码），以及相关的样式文件和资源文件。对于开发者来说，了解这些文件和组件的组织结构对于集成和配置编辑器至关重要。 综合以上信息，我们可以了解到eWebEditor的最新版本更新了很多内容，可能包含性能和安全性的提升，并可能对特定的技术平台如ASP.NET提供了更好的支持。用户应该参考升级和安全说明文件，以便正确理解和应用这些更新。对于开发者而言，掌握如何在项目中部署和配置eWebEditor编辑器也是一个重要的技能点。
recommend-type

分布式系统中的时间抽象与故障处理

### 分布式系统中的时间抽象与故障处理 #### 1. 故障检测概述 在分布式系统中，存在三种不同的系统假设：异步系统假设、同步系统假设和部分同步系统假设。异步系统不包含任何时间假设，我们的进程和链路抽象直接体现了这一点。然而，这些抽象不足以定义同步和部分同步系统。 为了添加时间假设，一种方法是用时间保证来扩展进程和链路抽象，但这会导致规范过于复杂。因此，我们引入了故障检测器的抽象概念，它能提供关于哪些进程崩溃、哪些进程正常的信息，不过这些信息不一定准确。 故障检测器抽象相较于直接对进程和链路做时间假设具有以下两个优势： - 减轻了用时间假设扩展进程和链路抽象的需求，保留了这些抽象的简
recommend-type

我发一份参考课程设计目录

<think>好的，用户之前问过关于高校实验室安排系统的数据库课程设计，现在他需要一份参考的课程设计目录。首先，我需要回顾之前的对话，确保目录结构和他之前的问题相关，并且覆盖他提到的核心需求、ER模型、表结构、业务逻辑等内容。 用户现在要目录，可能是在进行课程设计的结构规划，需要明确的章节安排。我需要考虑课程设计通常包含的部分，比如需求分析、系统设计、数据库设计、实现、测试等。同时，结合之前给出的内容，比如ER图、表结构、冲突检测算法等，确保这些部分在目录中有体现。 还要注意用户可能希望目录足够详细，包含各个关键部分，比如摘要、需求分析、数据库设计（包括概念结构、逻辑结构、物理结构）、系统
recommend-type

惠普AMTBrand深度解析与技术特点

标题和描述中提到的“惠普AMTBrand”，可能是指惠普（Hewlett-Packard，简称HP）公司旗下的AMTBrand相关产品或技术。然而，由于给出的信息非常有限，我们可以先从惠普公司以及AMT（Active Management Technology，主动管理技术）两个方面进行展开。惠普是全球知名的IT企业，提供多种计算机硬件、软件、云服务和解决方案，而AMT是英特尔（Intel）研发的一种硬件级别的远程管理技术。 首先，我们来了解惠普公司： 惠普（Hewlett-Packard Enterprise，简称HPE），是全球领先的信息技术解决方案提供商。成立于1939年，由Bill Hewlett和David Packard在一间车库里创立，如今已经成为全球范围内提供广泛IT产品与服务的企业。惠普的产品和服务包括但不限于个人计算机（PC）、打印设备、工作站、服务器、网络设备、存储解决方案以及软件和服务。 惠普在IT服务管理、云计算、大数据和分析等领域均有涉猎，并为各种规模的企业提供从基础架构到应用管理的全方位解决方案。随着数字化转型的不断深入，惠普也在不断地通过研发新技术和收购相关企业来拓展其产品和服务的范围。 接着，我们探索AMT技术： AMT是英特尔推出的一种基于硬件的管理解决方案，它允许IT部门远程管理企业中的个人计算机和其他设备。AMT是一种集成在商用英特尔处理器中的技术，能够在个人电脑关机或者操作系统失效的情况下，提供网络访问以及硬件级别的远程管理功能。这项技术最初由英特尔在2006年发布，历经数代更新，为IT运维人员提供了众多功能，如远程开机、远程维护、软件部署、系统监控等。 AMT的优势主要体现在以下几个方面： 1. 远程访问：即使目标设备没有开机或操作系统出现故障，AMT也可以实现远程访问和管理。 2. 安全性：它提供比传统软件解决方案更为深入的硬件级别安全机制，确保数据传输的安全。 3. 节约成本：通过减少现场支持的需要，AMT能够帮助公司节约维护成本。 4. 提高效率：快速远程解决问题，从而提高IT部门的工作效率和响应速度。 然而，由于AMT技术基于特定的硬件和软件，这意味着用户需要购买带有AMT功能的英特尔处理器和相应的支持软件，同时可能需要来自惠普或其他OEM厂商的相应硬件。 最后，提到“压缩包子文件的文件名称列表”中的“AMTBrand”，这可能意味着提供或关联惠普AMTBrand技术的文件压缩包。考虑到文件名称的单一性和没有其他文件描述提供进一步信息，不能确定这个压缩包内具体包含哪些内容。不过，可以推测该压缩包内可能包含了介绍惠普AMTBrand技术的文档、演示、驱动程序、更新或管理工具等。 综合来看，文件中提到的“惠普AMTBrand”可能是指惠普公司与英特尔AMT技术结合后形成的产品或服务品牌，旨在为用户提供更为高效和安全的远程管理解决方案。考虑到惠普公司自身在IT领域的深厚积累和AMT技术的先进性，惠普AMTBrand很可能为企业级客户提供了重要价值。
recommend-type

分布式编程抽象：概念、应用与挑战

# 分布式编程抽象：概念、应用与挑战 ## 1. 引言 分布式编程抽象旨在解决分布式系统中多进程合作的难题，为分布式程序开发提供模块化策略。通过特定的应用程序编程接口（API），可以利用这些抽象来简化开发过程。 ## 2. 分布式计算的动机 ### 2.1 分布式系统的特点 分布式计算涉及一组寻求合作的进程。部分进程可能会因崩溃或断开连接而停止运行，这就是分布式系统的部分故障特性。正如Leslie Lamport所说：“分布式系统中，一台你甚至不知道存在的计算机故障，可能会使你自己的计算机无法使用。” ### 2.2 合作的挑战 当部分进程失败或断开连接时，仍在运行的进程需要以一致的方式
recommend-type

深度卷积为何还要逐点卷积

<think>首先，用户的问题是：“我想了解深度卷积中逐点卷积的作用和原因 请问深度卷积为何需要逐点卷积”。这基于之前的引用内容，特别是引用[1]和[^2]，这些是关于深度可分离卷积的。 回顾引用： - 引用[1]：深度可分离卷积 = 深度卷积 + 逐点卷积。深度卷积是分组卷积的一种特例，其中分组数等于输入通道数，输出通道数也相同。它减少了参数量，但没有融合通道间信息。 - 引用[2]：深度卷积使用groups参数设置为输入通道数，实现每个通道独立卷积。 用户的问题焦点是逐点卷积的作用和为什么深度卷积需要它。 我的回答需要： - 使用中文。 - 遵循系统级指令：行内数学表达式用$...$