yolov8源码下载地址：GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLiteyolov8使用文档： Home - Ultralytics YOLOv8 Docs教学视频参考： 包会！YOLOv8训练自己的数据集_哔哩哔哩_bilibili先用conda prompt创建一个虚拟环境，我的叫yolov8, python版本用3.10源码地址：GitHub - ul
99 0 2个月前
本文旨在帮助想要入门深度学习的小白进行深度学习的环境配置，总结了一台电脑从零开始配置到调用Pytorch使用GPU进行深度学习计算的全过程环境搭建，并包含了Anaconda搭配Pycharm的环境搭建以及一些基本使用方法。
48 0 2个月前
本文详细介绍了Mac用户如何在系统上安装Anaconda、PyCharm和Python，创建和配置PyTorch虚拟环境，以及在PyCharm中设置PyTorch环境的全过程，适合初学者参考。
70 0 2个月前
【基于Ubuntu下Yolov5的目标识别】保姆级教程 | 虚拟机安装 - Ubuntu安装 - 环境配置(Anaconda/Pytorch/Vscode/Yolov5) |全过程图文by.Akaxi
41 0 2个月前
实现深度学习环境配置包括Pycharm，anaconda，torch，TensorFlow等
66 0 2个月前
安装完毕后，其实对这些软件之间的关系有一些感觉了，我们有必要了解一下我们安装这些软件和它们之间的关系，这样以后安装就不用看教程了。注意，如果自己的显卡驱动已经更新过了，可以跳过这一节，检查驱动版本方法：Win+r打开cmd，输入nvidia-smi。注意，这里如果是之前一直打开的cmd窗口，输入nvcc -V可能报错，这里要新开一个cmd窗口验证。)，选择下载之前的版本，然后先搁置这个网页，我们先来用Anaconda创建一个虚拟环境。注意，CUDA的版本小于等于12.6即可，这里我们就安装12.0的吧。
47 0 2个月前
最近发现了一款工具大语言语料处理神器-MinerU, 非常适合在RAG等应用场景中使用, 开源免费MinerU其中的一个功能是将 PDF 转化为 markdown 格式的工具, 对PDF文档提取的效果目前是市面上效果比较好的, 最新的版本还支持了PDF中表格的识别MinerU 官方仓库： https://github.com/opendatalab/MinerU装环境相对麻烦, 为此我制作了环境一键包, 下面就介绍下环境一键包的使用。
89 0 2个月前
