这是来自triton-windows的一个issue，个人感觉受益匪浅故此转载，以防以后需要的时候找不到该文章。这样使用conda安装不同pytorch环境的时候就不用去重新安装系统cuda了，可以直接使用pip安装在项目中，并使用环境变量的方式指定cuda的路径，从而避免重复安装系统cuda。 ALMOST all of the CUDA package libraries can be pip

植物表型特征识别系统该系统是一个nestjs构建后端react作为前端的系统，识别部分使用了 进行知识蒸馏以及集成学习之后的squeezenext模型，在模型大小不变的情况下大大提升了准确率。最后以onnx的形式导出并部署到网页端运行，减轻服务器负担。 系统整体设计框架我们的系统整体设计框架一共分为六层，分别是前端、展示层、业务层、数据层、数据库以及运行环境，我们将运行环境部署在服务器中。它们层层

Mcc基于POP3以及smtp协议的远程控制软件，其前端有electron构建。你可以在任何地方远程操控你的电脑 界面展示 你可以可以使用任何可以发送邮件的设备，使用编辑邮件标题的形式远程操纵电脑。软件检测到你的邮件将会执行相应的指令，包括运行shell、python脚本、或者nodejs脚本，这将给你的操控带来无限的可能比如你可以编辑一封标题为shutdown的邮件来使您的电脑远程关机，或者编辑

基于opencv的qq游戏大家来找茬辅助工具通过opencv处理图像以找到两图片中不一样的地方并使用pyautogui实现自动化点击。 程序演示 导入必要的库12345import osos.environ["OMP_NUM_THREADS"] = '1'import matplotlib.pyplot as pltimport cv2 as cvimpor

故事背景今天在用python自带的库heapq做堆排序的时候遇到了一个问题，在heapq中初始化堆列表heapq.heapify(arr)的时候由于arr是个二维数组[[1,3],[5,7],[9,6]]我想让这个函数根据每个元素里面的第二个元素为key来做排序,但是heapq.heapify(arr)又没有key参数。 深究细节在我们平常对两个数组的做判断的时候用得最多的时候就是==和!=但是大

题目:给定一个候选人编号的集合 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用 一次 。注意：解集不能包含重复的组合。 实例112345678输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5], target = 8,输出:[[1,1,6],[1,2,

今天的每日一题给定一组 n 人（编号为 1, 2, …, n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。 给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。 示例1：

假设有以下情形，有一天你在打英雄联盟，你打的是辅助泽拉斯，你对线的是大嘴，你发现你的qwer无论如何都打不中对面的大嘴，直到最后游戏结束，你输的一败涂地，然后你决定用编程的力量应用到游戏里面，所以你设计了一个程序 这个程序可以用来判断你对线的召唤师是否开了挂，你的程序从一下两个方面去分析对方 走位的时候有没有鬼畜摇摆（也就是外挂程序和召唤师的操作有冲突，外挂程序向往左边走位但是召唤师却想往右边走

邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法————百度百科 数据集首先我们先来看一下数据集长什么样子KNN目录下跟为两个文件夹testDigits顾名思义是测试及，trainingDigi