在AI项目中，训练好模型只是第一步，下一步是部署到其他的环境中！ 但PyTorch模型（.pth）在手机/服务器上跑不动？别急！ONNX格式来救场。
为什么必须转ONNX？3大痛点
问题
后果
ONNX解决
框架依赖
PyTorch跑不动TensorFlow环境
跨框架通用，到处跑！
部署慢
手机/边缘设备卡顿
体积小50%，速度快2倍
不稳定
不同硬件报错
标准化，一次转换到处用
除这三点之外，个人认为，我需要pth模型文件转换为ONNX文件的最大需求是：隐藏神经网络模型的细节，不需要把python源代码交付出去，这样做相当于简单伪装，很多事情都是防君子不防小人。
超简单3步转换法Step 1：准备模型# 加载你的.pth模型
model = YourModel() # 替换成你的模型类
checkpoint = torch.load('your_model.pth')
model.load_state_dict(checkpoint) # 加载权重
model.eval() # 评估模式
Step 2：创建假输入# 根据你的输入尺寸创建（比如 ...
普通人买新电脑一定要有一个心理价格预算，选电脑配件就按照这个预算去买。
一台新的台式电脑，最贵的就是显卡。在预算有限的前提下，普通人选显卡买英伟达的5060就够了。
很多东西都是一分钱一分货，显卡更是如此，等级森严。你不能把5060和5090比，毕竟价格不一样。同样的，你不能用2000元的安卓机和6000元的苹果机比，要比也是用6000元的安卓机和6000元的苹果机进行性能对比。
十月初，我趁着放假回老家，自购了一些电脑配件，花几个小时自装电脑。这算是我的第二台 台式电脑。
我不是装机老杆子，我是装机小白，装配新台式机的一大需求是，帮助我处理一些视频任务，并且要求新电脑要稳定，一年不关机的那种。
我的预算是5000元到7000元，我不要颜值，只要求稳定。
实际上，我的总花费不止6284元，因为我加购了一块4T的机械硬盘。
那么，电脑八大件我是怎么选的？
首先是 硬盘，硬盘我是 1tb 固态 + 4tb的机械，这配置够用5年。
内存条是2x16G，暂时够用。内存条是很难坏的，可当传家宝。
散热器稍微选个好点的，200元差不多了。毕竟我要长时间不关机。
而cpu和板子，我选的ADM的9 ...
python
未读方法1：克隆环境并删除旧环境这是最常用且安全的方法，适用于所有Conda版本：
克隆旧环境到新名称：
conda create --name new_name --clone old_name
这会创建一个名为new_name的新环境，内容与old_name环境完全相同
验证新环境：
conda info --envs
删除旧环境：
conda remove --name old_name --all
确保先退出旧环境(conda deactivate)再执行删除操作
方法2：使用conda rename命令从Conda 4.14版本开始，可以使用更简洁的命令：
conda rename -n old_name new_name
这个命令实际上是方法1的简化版，内部仍然使用克隆和删除的组合方式
验证修改结果无论使用哪种方法，修改完成后都应验证：
conda info --envs
以上方法中，方法1（克隆+删除）是最推荐的，因为它安全可靠且适用于所有情况
深度学习图像处理一般分为三个步骤：标签制作、模型训练、推理预测。
现在我准备做是目标检测，使用的框架是yolov8。
使用yolov8并不是代表落后，而是yolov8足够实用，你们当然可以使用最新的yolov26，在这一点上是无所谓的。
由于目标检测的篇幅很长，我打算分块写。所以今天的主题是标签制作。
别急哈，我们一步步来。
那么我们得先知道什么是yolov8标签格式。这时候问下大模型，快速过一哈。
以下是 YOLOv8 标签格式的详细说明：
1. 标签文件格式
文件扩展名：.txt
命名规则：标签文件的名称需要与对应的图像文件名一致（扩展名除外）。例如，图像文件为 image1.jpg，则标签文件为 image1.txt。
文件内容：每行表示图像中的一个目标对象，格式如下：
text
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
：目标类别的索引（从 0 开始的整数，基于数据集中的类别顺序）。
：边界框中心点的 x 坐标（归一化，范围 [0, 1]，相对于图像宽度） ...
这个问题是关于在无conda、无网络的Linux机器上使用打包的conda环境压缩包（假设是tar.gz格式），以避免重新安装Python库，并用于后续模型训练。直接解压是否可运行取决于打包方式：如果使用conda-pack工具打包的，那么是的，可以直接解压并激活环境运行；如果只是简单压缩了conda环境目录（例如/path/to/envs/myenv），则可能不行，因为conda环境通常包含绝对路径依赖，解压后路径变化会导致问题（如Python解释器或库无法加载）。
以下是一个可行的完整方案，基于标准的最佳实践（推荐使用conda-pack，因为它专门设计用于环境移植，包括处理路径重定位和二进制兼容）。如果你的压缩包已经是conda-pack生成的，直接跳到目标机器步骤；否则，需要在源机器重新打包。
1. 在源机器（有conda和网络的机器）上打包环境
确保源机器和目标机器的架构相同（例如都是x86_64 Linux），否则二进制不兼容。
安装conda-pack（如果未安装）：conda install -c conda-forge conda-pack。
打包指定环境（假设环境名 ...
DINOv3是什么？DINOv3解决了遥感中哪些难点？
在计算机视觉领域，预训练模型的发展正快速演进。Meta 最新发布的 DINOv3，成为了自监督视觉模型中的新里程碑。它最大的亮点是：冻结主干（frozen backbone）即可在密集预测任务中达到最先进的效果，让团队能够“少折腾大模型，多专注小任务头（head）”。
为什么 DINOv3 值得关注？
大规模无标签预训练 DINOv3 使用自监督学习（SSL），在两个超大规模数据集上训练：
LVD-1689M（16.89 亿张网络图像）
SAT-493M（4.93 亿张卫星图像） 不依赖人工标注，就能充分利用数十亿张图像。
开箱即用的密集特征 主干冻结后，仅用简单的线性或轻量级 head，就能在分割、深度估计、图像检索等任务中拿到 SOTA 结果。
跨领域的单一主干 一个 DINOv3 主干即可跨越自然图像、卫星遥感、工业检测等领域，性能超过很多专门微调的模型。
生态支持完善 已经登陆 Hugging Face，配备官方 API、模型卡和示例代码，可以即刻上手。
DINOv3 的技术升级（相对 DINOv2）
训练目标改 ...
选择学习哪种编程语言主要取决于你的目标和兴趣。
如果你想开发网站，JavaScript、HTML 和 CSS 是前端开发的首选，Python 、PHP 、go、java则适合后端；
想做数据分析或机器学习，Python 和 R 是不错的选择；
如果目标是移动应用开发，Swift（iOS）或 Kotlin（Android）更合适；
对于系统编程或高性能应用，C++ 或 Rust 是不二之选。
每种语言都有其独特生态和适用场景，明确你的项目需求后，选择一门易上手且社区活跃的语言，能让你事半功倍。
我目前的主力编程语言是 Python，其他语言虽然接触过，但还谈不上熟练。
实际上，最近这两个月，我越来越多地使用自然语言来“写”代码，而不是直接手写编程语言。回想起2024年刚开始接触 GitHub Copilot 的时候，我还不太理解为什么微软把它叫做 “Copilot”。但现在回过头看，不得不佩服老外起名字的精准——AI 编程助手所扮演的角色，确实就是“副驾驶”。
而我是主驾驶，它则辅助我完成整个编程过程。
甚至有时，是倒反天罡，我只管输入和输出，中间过程代码编写，debug等等全程它自己 ...
选择学习哪种编程语言主要取决于你的目标和兴趣。
如果你想开发网站，JavaScript、HTML 和 CSS 是前端开发的首选，Python 、PHP 、go、java则适合后端；
想做数据分析或机器学习，Python 和 R 是不错的选择；
如果目标是移动应用开发，Swift（iOS）或 Kotlin（Android）更合适；
对于系统编程或高性能应用，C++ 或 Rust 是不二之选。
每种语言都有其独特生态和适用场景，明确你的项目需求后，选择一门易上手且社区活跃的语言，能让你事半功倍。
我目前的主力编程语言是 Python，其他语言虽然接触过，但还谈不上熟练。
实际上，最近这两个月，我越来越多地使用自然语言来“写”代码，而不是直接手写编程语言。回想起2024年刚开始接触 GitHub Copilot 的时候，我还不太理解为什么微软把它叫做 “Copilot”。但现在回过头看，不得不佩服老外起名字的精准——AI 编程助手所扮演的角色，确实就是“副驾驶”。
而我是主驾驶，它则辅助我完成整个编程过程。
甚至有时，是倒反天罡，我只管输入和输出，中间过程代码编写，debug等等全程它自己 ...
要将Python 代码打包成 .so 文件，通常使用 Cython 工具，通过编写一个 setup.py 文件来指定需要编译的Python 文件，然后在命令行中使用 python setup.py build_ext --inplace 命令来编译。编译完成后，即可像普通模块一样在Python 中导入并使用生成的 .so 文件。
具体步骤：
安装Cython
如果尚未安装Cython，请先安装它：
pip install cython
根据您的操作系统，可能还需要安装C 语言编译器，例如在Linux 上使用 gcc 和 python-devel。
编写Python 源文件
创建您需要打包的Python 文件，例如 hello.py。
创建 setup.py 文件
在与Python 源文件相同的目录下，创建一个名为 setup.py 的文件。文件内容如下：
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules = cythonize([" ...
