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深度学习环境完整安装(Python+Pycharm+Pytorch cpu版)
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Python——基于YOLOV8的车牌识别（源码+教程）
基于YOLOv8的车牌识别教程随着智能交通不断发展，车牌识别技术在停车管理、交通监控等领域得到了广泛应用。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时目标检测能力，成为车牌识别的热门选择。本文将介绍如何使用YOLOv8进行车牌识别，包括必要的环境配置、数据准备和代码示例。
pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程
在深度学习的领域中，PyTorch是一个非常流行的框架，它能够高效地支持GPU进行计算。对于安装支持GPU的PyTorch，我们需要确保系统中安装了CUDA和cuDNN。本文将介绍如何在系统中安装支持CUDA 12.1的PyTorch，并给出详细步骤和示例代码。一、前期准备在安装PyTorch之
PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch基础
PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch基础在深度学习的领域，PyTorch是一个流行且强大的框架。它提供了动态计算图的特性，使得模型的构建和调试变得更加灵活和直观。本文将介绍PyTorch的基础知识，包括张量操作、自动求导和模型构建等，并通过一些示例代码来帮助大家更好地理解。1. 张
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【保姆级教程】Windows安装CUDA及cuDNN
本文将为大家提供一个详细的保姆级教程，教你如何在Windows操作系统上安装CUDA和cuDNN，以便于使用NVIDIA的GPU进行深度学习和其他计算密集型任务。下面我们将一步步进行讲解。第一步：检查系统要求在安装CUDA和cuDNN之前，请确认你的计算机满足以下条件：硬件：一台支持CUDA
【Python】Anaconda以及Pip配置清华镜像源
在Python数据科学的生态中，Anaconda和Pip是两个非常重要的包管理工具。Anaconda是一个集成的Python数据科学平台，提供了方便的包管理和环境管理功能，而Pip是Python的标准包管理工具。由于默认为国外的源，下载速度可能较慢，因此许多人选择将它们配置为使用清华大学的镜像源。本
【Python】conda环境创建、镜像配置、常用命令、Jupyter安装、Pycharm配置conda环境【超详细】
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