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Ubuntu 18.04):三、測試步驟：生成 yolov3.om文件，運(yùn)行 sample_build.sh 提示 環(huán)境變量配置問題，無法解決/home/HwHiAiUser/samples/cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection
人體檢測是檢測出視頻中的人體，并進(jìn)一步人體特征包含性別、年齡、衣服顏色、佩戴裝飾等特征進(jìn)行識別，可應(yīng)用于人體跟蹤、人流量統(tǒng)計(jì)、人群異常監(jiān)控等多種場景下，是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的研究特點(diǎn)。
人體檢測是檢測出視頻中的人體，并進(jìn)一步人體特征包含性別、年齡、衣服顏色、佩戴裝飾等特征進(jìn)行識別，可應(yīng)用于人體跟蹤、人流量統(tǒng)計(jì)、人群異常監(jiān)控等多種場景下，是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的研究特點(diǎn)。
目標(biāo)檢測就是將對目標(biāo)的分割和識別合二為一，是一種基于目標(biāo)幾何和統(tǒng)計(jì)特征的圖像分割。當(dāng)需要在一個(gè)復(fù)雜場景中對多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理時(shí)，目標(biāo)的自動(dòng)提取和識別就尤其重要。簡而言之，目標(biāo)檢測與識別就是指從一張圖片或一個(gè)場景中找出目標(biāo)，而這其中包含檢測和識別兩個(gè)過程。
目標(biāo)檢測就是將對目標(biāo)的分割和識別合二為一，是一種基于目標(biāo)幾何和統(tǒng)計(jì)特征的圖像分割。當(dāng)需要在一個(gè)復(fù)雜場景中對多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理時(shí)，目標(biāo)的自動(dòng)提取和識別就尤其重要。簡而言之，目標(biāo)檢測與識別就是指從一張圖片或一個(gè)場景中找出目標(biāo)，而這其中包含檢測和識別兩個(gè)過程。
1 卸載nginx 如果單板上已經(jīng)安裝了nginx，需要先卸載nginx：1) 關(guān)閉nginx服務(wù)ps ef | grep nginxkill –QUIT 主進(jìn)程號2) 刪除nginx安裝目錄 cd /usr/local
其中windows 工作臺用來燒錄和代碼編輯，Linux編譯服務(wù)器用來編譯OpenHarmony代碼，為了簡化步驟，Linux編譯服務(wù)器推薦安裝Ubuntu20.04。安裝和配置Python打開Linux終端。如果使用ubuntu20.04，python版本無需切換。
Ubuntu 配置ubuntu源成功，apt-get無法安裝某個(gè)工具 配置ubuntu源成功，apt-get update報(bào)GPG error 配置ubuntu源成功，運(yùn)行 sudo apt-get update, 仍然訪問其他鏡像源
如果在其他功能（例如PyCharmtoolKit/VSCode登錄，訪問在線服務(wù)等）中使用到訪問密鑰AK/SK認(rèn)證，獲取AK/SK方式請參考如何獲取訪問密鑰章節(jié)。如何刪除已有委托列表下面的委托名稱？需要前往統(tǒng)一身份認(rèn)證服務(wù)IAM控制臺的委托頁面刪除。
生成可以訪問集群的token，將token加入配置文件中用于訪問集群。
為了處理內(nèi)存不足時(shí)的問題，Linux內(nèi)核發(fā)明了一種機(jī)制，叫OOM(Out Of Memory) killer，通過配置它可以控制內(nèi)存不足時(shí)內(nèi)核的行為。從可靠性的角度分析，我們希望在內(nèi)存不足時(shí)，內(nèi)存會挑選一些無關(guān)進(jìn)程優(yōu)先殺掉，釋放部分內(nèi)存，避免出現(xiàn)嚴(yán)重問題。
3 模型訓(xùn)練 添加模型訓(xùn)練 模型訓(xùn)練完成后，可查看他的召回率、精確率、準(zhǔn)確率等 4 模型部署 點(diǎn)擊“部署”即可一鍵部署 部署成功后即可進(jìn)行在線測試 5 刪除資源 使用完資源后，為了避免資源浪費(fèi)，可以釋放掉資源 清除OBS數(shù)據(jù)桶中的數(shù)據(jù)
文章目錄 前言 I、數(shù)據(jù)加密：靜態(tài)字符串、本地存儲及網(wǎng)絡(luò)傳輸加密
ModelAtrs聲音檢測，基于聲學(xué)特征的異響檢測 機(jī)器視覺不僅可以替代人的眼睛，也可以替代人的耳朵。 我們參與一個(gè)項(xiàng)目就是使用華為ModelAtrs，來實(shí)現(xiàn)一些聲學(xué)方面的場景案例。
用戶組的企業(yè)項(xiàng)目視圖和IAM項(xiàng)目視圖需要分別配置不同的IAM自定義策略，并且都需要完成授權(quán)。
timeBetweenEvictionRunsMillis 否 int - 空閑鏈接檢測線程，檢測的周期，毫秒數(shù)。如果為負(fù)值，表示不運(yùn)行檢測線程。
訓(xùn)練檢測口罩模型 下載項(xiàng)目 https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 打開項(xiàng)目 安裝環(huán)境 pip install -r requirements.txt 如果報(bào)錯(cuò) pip install -c esri pycocotools
EVS 磁盤規(guī)格 5GB 第三步：配置好notebook參數(shù)后，點(diǎn)擊下一步，進(jìn)入notebook信息預(yù)覽。
設(shè)置鏡像回源規(guī)則 獲取鏡像回源規(guī)則 刪除鏡像回源規(guī)則 設(shè)置在線解壓策略 獲取在線解壓策略 刪除在線解壓策略 父主題： API
Pose Animator：使用實(shí)時(shí)TensorFlow.js模型的SVG動(dòng)畫工具 下面的在手機(jī)上延時(shí)超過1秒 新的演示版 https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/body-pix/index.html
