windows如何配置自定义环境

时间: 2023-07-31 09:06:31 浏览: 90
在Windows中配置自定义环境变量的步骤如下: 1. 打开“控制面板”并选择“系统和安全”。 2. 选择“系统”,然后在左侧的菜单中选择“高级系统设置”。 3. 在“高级”选项卡下选择“环境变量”。 4. 在“用户变量”或“系统变量”下,单击“新建”按钮。 5. 输入变量名称和变量值,并单击“确定”按钮。 在用户变量下创建的环境变量只对当前用户有效,而在系统变量下创建的环境变量对所有用户都有效。可以通过编辑或删除环境变量来修改或删除环境变量的值。注意,修改或删除系统变量可能需要管理员权限。 配置自定义环境变量可以方便地设置常用的路径、配置文件等信息,在开发和运行程序时非常有用。
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windows服务器配置java环境

在Windows服务器上配置Java环境可以按照以下步骤进行: 1. 下载Java Development Kit(JDK):访问Oracle官方网站(https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk11-downloads.html),选择适合您服务器操作系统的JDK版本,并下载安装程序。 2. 安装JDK:运行下载的安装程序,并按照提示完成JDK的安装。在安装过程中,可以选择自定义安装路径,或者使用默认路径。 3. 配置环境变量:打开“控制面板” -> “系统和安全” -> “系统”,点击“高级系统设置”,在弹出的窗口中点击“环境变量”按钮。在“系统变量”部分,找到名为“Path”的变量,点击“编辑”按钮,在变量值的末尾添加JDK的安装路径(例如:C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_221\bin)。点击“确定”保存修改。 4. 验证Java安装:打开命令提示符(CMD)窗口,输入“java -version”命令,如果成功显示Java版本信息,则表示Java安装成功。 5. 配置JAVA_HOME变量(可选):在“环境变量”窗口中,点击“新建”按钮,在变量名中输入“JAVA_HOME”,在变量值中输入JDK的安装路径(例如:C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_221)。点击“确定”保存修改。 6. 配置其他Java相关环境变量(可选):根据需要,可以配置其他Java相关的环境变量,例如CLASSPATH等。

windows anaconda 配置环境

您可以按照以下步骤配置环境: 1. 下载Anaconda:从Anaconda官方网站(https://www.anaconda.com/products/individual)下载适用于Windows的Anaconda安装程序。 2. 安装Anaconda:运行下载的安装程序并按照向导进行安装。选择合适的安装路径和选项。 3. 创建新环境(可选):如果您希望在Anaconda中创建独立的Python环境,可以使用以下命令创建一个新环境: ``` conda create --name myenv ``` 其中"myenv"是您自定义的环境名称。您可以在创建环境时指定所需的Python版本和其他软件包。 4. 激活环境:要开始使用Anaconda环境,请在命令提示符或Anaconda提示符中运行以下命令来激活所需的环境: ``` conda activate myenv ``` 其中"myenv"是您创建的环境名称。 5. 安装额外的软件包:您可以使用conda命令安装其他需要的软件包。例如,要安装numpy,可以运行以下命令: ``` conda install numpy ``` 6. 配置Jupyter Notebook(可选):如果您想在Anaconda中使用Jupyter Notebook进行交互式编程,可以使用以下命令安装Jupyter Notebook: ``` conda install jupyter ``` 7. 启动Jupyter Notebook:在命令提示符或Anaconda提示符中运行以下命令来启动Jupyter Notebook: ``` jupyter notebook ``` 这将在浏览器中打开Jupyter Notebook界面,您可以在其中创建和运行Python笔记本。 希望这些步骤可以帮助您配置Anaconda环境!

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1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R
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