爬虫——服务器渲染和客户端渲染 目录 爬虫——服务器渲染和客户端渲染 服务器渲染 客户端渲染 服务器渲染 专业解释服务器渲染（Server-SideRendering，SSR）是一种在服务器端完成页面渲染的网页处理技术。具体来说，就是服务器在响应客户端请求时，会生成页面的HTML代码，并将其返回给客户端。这种方式的优点包括更好的搜索引擎优化（SEO）、更快的首屏加载速度、更容易的服务器缓存等 通俗理解在服务器那边直接把数据和html整合在一起，统一返回给浏览器，在页面源代码能看到数据 有图有真相 客户端渲染 专业解释客户端渲染（Client-SideRendering...

Ubuntu屏幕小解决办法——安装vmtools工具 若图片加载有误，原地址：https://blog.csdn.net/weixin_59605625/article/details/128750037?spm=1001.2014.3001.5501 发现问题：安装好ubuntu后，开机后会出现屏幕太小或没有占满全屏，如下图所示：解决问题：为了解决这一问题，可以通过安装VM虚拟机软件自带的VMTools工具。接下来是该工具的安装流程：1、进入ubuntu桌面后，右键上面的虚拟机，左键单击安装【VMwareTools】。2、左键单击安装【VMwareTools】后的效果如下。3、将CD驱动器中...

👇踩坑指南——onnx系列 目录 👇踩坑指南——onnx系列 🕳1：转onnx时protobuf库报错 🕳2：训练时protobuf库相关错 🕳3：torch转onnx：转整个模型好？还是转参数好？ 🕳4：如何使python调用torch和onnx模型的输出一致？ 🕳5：如何使java、python加载onnx模型的输出一致？ 注： 🕳1：转onnx时protobuf库报错 描述：当运行torch转onnx的代码时，出现ImportError:cannotimportname'builder'from'google.protobuf.internal'，如...

AI实战营环境配置-快速安装 目录 AI实战营环境配置-快速安装 📕前言 🔧本地配置环境 mmpretrain mmsegmentation mmdetection mmpose mmagic 补充说明 OpenMMLab1.0与2.0系列区别 💻服务器配置环境 📕前言 介绍如何快速配置实战营实战项目的所依赖环境，分本地配置和服务器配置。 🔧本地配置环境 mmpretrain github：https://github.com/open-mmlab/mmpretrain 快速安装：1、创建python环境，并安装pytorch（使用anaconda管理环境）...

openmmlab实战营二期-openmmlab概述课（一） 点我：视频地址 openmmlab概述 点我：openmmlabgithub 各种各样的深度学习框架不断出现，openmmlab以pytorch为底层框架开发出了openmmlab算法框架。 openmmlab的发展历程如下： openmmlab的总体框架如下： openmmlab现状： openmmlab各算法库详细介绍 介绍了openmmlab各大算法库 目标检测算法库MMDetection 点我：mmdection mmdetection概述： mmdetection支持的modelzoo： mmdetection的应用场景...

opennmmlab实战营二期-mmpretrain代码课（五） 点我：视频课程 代码课写代码最重要（相关代码见:点我），笔记的话就简单进行总结，大致如下： 一、安装mmpretrain 二、调用mmpretrain的模型进行推理 图像分类 图像描述 三、在新分类数据集进行resnet18微调训练 1、准备猫狗数据集 2、介绍配置文件（resnet18_8×32_link.py) 模型配置（resnet18.py） 数据集配置（imagenet_bs32.py） schedules配置（imagenet_bs256.py） 运行配置（default_runtime.py） 3、编写...

opennmmlab实战营二期-mmsegmentation理论课（八） 视频链接 前言 mmsegmentation算法库的介绍比如特点、模型库、数据集、应用场景（医疗、遥感、生活、工业） 什么是语义分割将图像按照物体的类别分割成不同的区域对每个像素进行分类应用：无人驾驶汽车、人像分割（抠图）、卫星遥感、医疗影像分析（x光、ct片分割病灶区域） 语义分割vs实例分割vs全景分割 语义分割的基本思路 按颜色分割，但存在一些问题： 逐像素分类： 深度学习下的语义分割模型 全卷积网络 升采样：双线性插值：使用卷积实现双线性插值：转置卷积：全卷积网络的预测与训练：基于多层级特征的上采样：un...