Ubuntu换源（本地）作者原文链接：https://blog.csdn.net/MacWx/article/details/137689898查询系统版本lsb_release-a系统版本是Ubuntu20.04.6LTS，注意这个开发代号Codename，Ubuntu每一个版本都有一个代号，这个一定要跟国内源对应，否则会出问题。阿里云Ubuntu镜像：https://devel

此篇文章在2023年5月24日被记录全志H3直播推流1、系统镜像烧录系统镜像尽量使用linux或者ubuntu原版镜像，不要使用不安全的三方镜像，我在这里使用friendlycore的卡刷包，代号focal，实际上就是ubuntu20.04，先使用工具烧录到内存卡里，然后插在机器上，使用eflash命令行或者图形化界面

为了学习Linux+Docker，同时方便多用户远程登录，将图形服务器系统改装为Ubuntu（尝试过CentOs，因安装阶段未选择图形界面导致部分软件装不上），安装中的坑另外记录原系统Windows，装机尝试过PE安装不成功（DiskGenus没支持XFS文件系统格式），只能U盘镜像安装U盘系统安装需要联网，否会卡住安装前

AutoDL离线下载Docker正常的docker安装方式需要访问docker官网但是docker官网需要VPN才可以上有些服务器上无法连接外网就无法访问到docker的官网→离线下载Docker出现报错:1.换源(换成清华源)注意比正常的多一步2.lsb_release-a查看系统型号NoLSB

参考链接：https://midoq.github.io/2022/05/30/Ubuntu20-04%E6%9B%B4%E6%8D%A2%E5%9B%BD%E5%86%85%E9%95%9C%E5%83%8F%E6%BA%90/更换方法Ubuntu采用apt作为软件安装工具，其镜像源列表记录在/etc/apt/source.list文件中。首先将source.list复制为source.list.bak备份，然后将source.

随着llama.cpp对LoRA支持的重构，现在可以将任意PEFTLoRA适配器转换为GGUF，并与GGUF基础模型一起加载运行。为简化流程，我们新增了一个名为GGUF-my-LoRA的平台。什么是LoRA？LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适配）是一种用于高效微调大型语言模型的机器学习技术。可以将LoR

FocalLoss详解及其pytorch实现文章目录FocalLoss详解及其pytorch实现引言二分类与多分类的交叉熵损失函数二分类交叉熵损失多分类交叉熵损失FocalLoss基础概念关键点理解什么是难分类样本和易分类样本？超参数

日期：2024年08月05日目录前言论文摘要FocalLossCrossEntropyLossBalancedCrossEntropy FocalLossRetinaNet网络架构ResNet FeaturePyramidNetwork(FPN)ClassSubnetBoxSubnet前言一般来说，one-stage的目标检测器在检测速度上有着明显优势，而two-stag

文章目录1.背景介绍2.Loss计算公式3.使用场景4.代码样例5.总结1.背景介绍在深度学习的目标检测任务中，类别不平衡问题一直是提升模型性能的拦路虎。FocalLoss损失函数应运而生，专为解决这一难题设计。本文将深入探讨FocalLoss的背景、计算方法、应用场景以及如

1!aptlist--installed2Listing...Done3accountsservice/now0.6.55-0ubuntu12~20.04.5amd64[installed,upgradableto:0.6.55-0ubuntu12~20.04.6]4acl/focal,now2.2.53-6amd64[installed,automatic]5adduser/focal,now3.118ubuntu2all[in

在Ubuntu虚拟机上更换软件源可以提高软件包下载和更新的速度。以下是更换软件源的步骤：备份现有的软件源列表：bash复制代码sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.bak编辑软件源列表：bash复制代码sudonano/etc/apt/sources.list替换默认的软件源为国内镜像

备份你的源，然后替换你的Linux主机上/etc/apt/source.list即可。笔者用的源如下：点击查看代码#debcdrom:[Ubuntu20.04.4LTS_FocalFossa_-Releaseamd64(20220223)]/focalmainrestricted#Seehttp://help.ubuntu.com/community/UpgradeNotesforhowtoupgra

最小化安装Ubutun后的初始化操作由于Ubutub相关配置路径与红帽系操作系统有些差异，这边进行一些简单初始化记录。使用的操作系统镜像为：ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso1.root账户配置使用该镜像安装系统，没有红帽系安装过程中对root用户的配置。需要进入系统后使用sudopassw

ChapterOneEnglishChinesewavefront波面[\('weɪvfrʌnt]\)ray光线\([reɪ]\)normal法线\([ˈnɔrm(ə)l]\)reflection反射\([rɪˈflekʃ(ə)n]\)refraction折射\([rɪ'frækʃ(ə)n]\)refractiveindex折射率\([rɪ'fræktɪv]~[ˈɪnˌ

在看RAM++模型的时候，看到了用的损失函数是asymmetricloss，称为非对称损失。以二分类问题为例，正类别和负类别的损失权重可以不相等。这样设计的目的是使模型更关注于对某一类别的正确分类，尤其是当某一类别的错误分类可能带来更严重后果时。这个损失常常与focalloss一起做对比，"不

sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.baksudovim/etc/apt/sources.list#zhongkedasourcedebhttps://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiversedeb-srchttps://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/focalmainrestricteduniver

原始题目：GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection中文翻译：GeneralizedFocalLoss：学习用于密集目标检测的QualifiedandDistributedBoundingBoxes发表时间：2020年6月8日平台：arxiv来源：南京理工-李翔文章

 Focal交叉熵：上面式子是一个交叉熵的改进版本，多了一个权重系数pos_weight，表示图像中，正例、负例的比例，那个越少，就越重视哪一个。好好感受下，loss|y_pred=0.8  loss|y_pred=0.2应该是“相等”的，这是上面式子设计的初衷！下面是Focalloss的式子：式中，α就是上面

欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos本机情况省吃俭用入手了ThinkPadT14，打算装好Linux后作为开发机器使用，本文记录了安装过程，以便将来在新系统上用到作为参考，机器软硬件情况如下接下来就是安装wsl2的过

kaiming！！！神一样的存在！！！论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002MXnet代码地址：https://github.com/miraclewkf/FocalLoss-MXNet知乎讨论：如何评价Kaiming的FocalLossforDenseObjectDetection？记得查看；http://www.sohu.com/a/225849848_473283论文内容摘要目前准确度最高的目标

ubuntu初始环境配置ROS11.换源并更新数据库ubuntu2004换源#备份原来的源并且另存sudocp-v/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.backup#执行chmod命令更改文件权限使软件源文件可编辑sudochmod777/etc/apt/sources.list#通过gedit命令编辑软件源：sudoged