要验证是否成功安装 CANN（Ascend Computing Language Neural Network）工具包（在 ARM Linux 系统上，用户模式安装），可以按照以下步骤检查安装状态和环境配置。以下是具体方法，确保你已完成 CANN toolkit 的安装（如 ~/ascend/cann 目录）：
1. 检查安装目录确认 CANN toolkit 是否正确安装到指定目录（例如 ~/ascend/cann）：ls ~/ascend/cann
预期输出：目录包含 toolkit、bin、lib、include 等子目录，可能还有 set_env.sh 等脚本。
如果目录为空或不存在，说明安装失败，需重新运行安装命令（如 ./Ascend-cann-toolkit_8.0.0_linux-aarch64.run --install --install-path=~/ascend/cann）并检查日志（通常在安装目录或 /tmp 下，文件名如 Ascend*.log）。
2. 验证环境变量CANN 工具包依赖环境变量（如 PATH、LD_LIBRARY_PATH）正确配置。运 ...
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未读Failed to import pytorch fbgemm.dll or one of its dependencies is missing
这往往是你的电脑缺少了某些微软的dll文件。所以报错了。
解决办法前往https://www.dllme.com/dll/files/libomp140_x86_64?sort=upload&arch=0x8664
点击。
按照你的电脑是否为64位进行选择
下载到本地。
把上图中的dll文件复制到你的电脑C:\Windows\System32 文件夹下面。
然后再进入命令行python环境，
输入import torch
测试是否可以成功加载torch
Failed to import pytorch fbgemm.dll or one of its dependencies is missing
这往往是你的电脑缺少了某些微软的dll文件。所以报错了。
解决办法前往https://www.dllme.com/dll/files/libomp140_x86_64?sort=upload&arch=0x8664
点击。
按照你的电脑是否为64位进行选择
下载到本地。
把上图中的dll文件复制到你的电脑C:\Windows\System32 文件夹下面。
然后再进入命令行python环境，
输入import torch
测试是否可以成功加载torch
不报错则说明万事大吉！
RLE (Run-Length Encoding) 是一种简单的无损数据压缩算法，常用于压缩图像数据。在图像处理中，特别是位图图像的存储和传输方面，RLE 可以有效地减少存储空间或带宽需求。
RLE 的基本思想是将连续出现的相同数据用一个计数和该值来代替。例如，在黑白图像中，如果有一系列连续的白色像素（假设用数字 1 表示），那么这一系列的像素可以用一个计数和数字 1 来表示。
RLE 编码示例rle = "1 2 4 3 7 1 9 5"
shape = (10, 10) # 图像尺寸为 10x10
这里的 RLE 编码 "1 2 4 3 7 1 9 5" 表示如下信息：
从位置 1 开始有 2 个连续的像素；
从位置 4 开始有 3 个连续的像素；
从位置 7 开始有 1 个连续的像素；
从位置 9 开始有 5 个连续的像素。
模拟实战import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def rle_decode(rle, shape, colors):
"""
解码 RLE 编码到彩色图像。
:p ...
今天读到一篇2017年的综述文章，虽然至今有7年之久，但这篇文章的一些内容值得参考、思考。
一、查看cuda版本
在命令行中输入nvidia-smi
nvidia-smi
得到cuda版本为12.4，主要关注该版本是否大于10.2即可。
二、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件
以python3.11为例，当然其他版本也适用。
经验：
安装cuda12.4（又写作cu124）版本对应的三个组件，是比较稳妥的
国内源容易在安装时自动替换为cpu版本，因此从pytorch官网下载较稳妥
建议使用pip安装，conda安装很可能会安装为cpu版本
下面为具体步骤：
（1）打开网址：https://download.pytorch.org/whl/
首先选择torch，ctrl + F 搜索 [cu124-cp311-cp311-win] 这里cu124 是我们下载的 CUDA 12.4 版本，cp311-cp311 是说我们的 Python 版本是 3.11。如果要安装python3.12那将cp3.11改为cp3.12即可。
单击即可下载。
我们继续查找该版本对应的torchvision 和torchaudio版本。
在之前的网址 ...
SAM2（Segment Anything 2）是 Meta 推出的一款新模型，旨在分割图像中的任何内容，而不局限于特定的类别或领域。该模型的独特之处在于其训练数据规模：1100 万张图像和 110 亿个掩码。这种广泛的训练使 SAM2 成为训练新图像分割任务的强大起点。
您可能会问，如果 SAM 可以分割任何东西，为什么我们还需要重新训练它？答案是 SAM 非常擅长处理常见物体，但在罕见或特定领域的任务上表现不佳。但是，即使在 SAM 给出的结果不足的情况下，仍然可以通过在新数据上对其进行微调来显著提高模型的能力。在许多情况下，这将比从头开始训练模型需要更少的训练数据并获得更好的结果。本教程演示了如何在仅 60 行代码（不包括注释和导入）中对新数据上的 SAM2 进行微调。
完整的训练脚本可以在以下位置找到：
https://github.com/sagieppel/fine-tune-train_segment_anything_2_in_60_lines_of_code/blob/main/TRAIN.py?source=post_page-----928dd29a63b3--- ...
https://readmedium.com/zh/create-geo-spatial-visualization-using-manim-2d179b2c21b9
使用 Manim 创建动态地理空间可视化开始之前，我们需要安装两个主要软件包。以下是软件包名称和安装文件：
Manim
Geopandas
现在，让我们收集一些数据来进行可视化，我将以 2017 年美国各州人口数据为例，但你也可以使用任何数据。
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from manim import *
us_population_2017 = gpd.read_file("https://services.arcgis.com/P3ePLMYs2RVChkJx/arcgis/rest/services/USA_States_Generalized/FeatureServer/0/query?outFields=*&where=1%3D1&f=geojson")
us_population_2017.head() ...
最新的SAM2分割大模型（Segment Anything Model 2）是由Meta开发的一个先进的图像和视频分割模型。相比于第一代SAM模型，SAM2在多个方面实现了显著的改进。
下面记录一下我是怎么安装sam的，在这个过程中遇到的问题及解决方案。我已经安装好了conda。
要求系统安装有 Python ≥ 3.10、PyTorch ≥ 2.3.1 和与PyTorch 安装相匹配的torchvision。
步骤下载sam2的文件，要么是git下载，要么在github下载zip
我是直接在github下载的，因为这台电脑没有安装git，也懒得安装。
下载好之后，对这个压缩进行解压，激活项目环境。
使用conda建立一个python版本大于3.10的虚拟环境。sam2要求python版本大于等于3.10.0
不然会报错：
ERROR: Package 'sam-2' requires a different Python: 3.9.19 not in '>=3.10.0'
所以我们建立一个3.11版本的python虚拟环境就好。
conda create --name sam ...
对于大的遥感影像文件，在QGIS或ArcGIS中，都可以通过建金字塔的方式，提供其加载速度。通常情况，将遥感影像加载到ArcGIS中，软件会提示是否构建金字塔，同意构建金字塔后，影像的对应文件夹下会生成一个ovr类型的影像金字塔文件，提高影像加载速度。
什么是遥感影像金字塔文件呢？如何通过代码建立金字塔文件呢？
什么是影像金字塔在GDAL中，金字塔（Pyramids）是一种用于栅格数据的方法，它通过创建原始影像数据的缩略图来加快显示和分析速度。每个金字塔层级都是原始影像的一个较小版本，具有更少的像素和较低的分辨率。
金字塔的主要用途包括：
快速浏览：在查看大尺寸影像时，金字塔允许用户快速浏览而不需要加载整个高分辨率影像。
地理空间分析：在进行某些地理空间分析时，可能不需要最高分辨率的数据，金字塔可以提供足够用的数据而减少计算量。
改善性能：使用金字塔可以改善地图渲染和地理信息系统（GIS）软件的性能。
对于未经压缩的栅格数据，.ovr 文件大小约为原始栅格数据集大小的 8%。
实现可以用GDAL中的gdaladdo方法，内建金字塔，或者建外部金字塔。
内建金字塔gdaladdo ...
