使用python部署yolov9的onnx模型

【框架地址】 https://github.com/WongKinYiu/yolov9 【yolov9简介】 在目标检测领域，YOLOv9 实现了一代更比一代强，利用新架构和方法让传统卷积在参数利用率方面胜过了深度卷积 因此，YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。 对于新发布的 YOLOv9，曾参与开发了 YOLOv7、YOLOv4、Scaled-YOLOv4 和 DPT 的 Alexey Bochkovskiy 给予了高度评价，表示 YOLOv9 优于任何基于卷积或 【效果演示】 【代码演示】 from Yolov9Onnx import * weight_path = "weights/yolov9-c.onnx" image = cv2.imread("images /bus.jpg") detector = Yolov9Onnx(model_path=f"{weight_path}", names=Yolov9Onnx.load_labels('labels.txt

.NET9 AOT部署

C# AOT部署和JIT部署两种不同的编译和部署方式对比 AOT（Ahead-of-Time）部署： AOT是将C#程序提前编译为机器代码（通常为平台特定的二进制文件），在应用程序启动之前完成编译过程。 缺点： 编译时间长：AOT需要在部署前进行编译，可能导致部署的时间较长。 平台依赖：AOT编译会生成特定平台的机器码，因此跨平台部署需要针对每个平台生成不同版本的代码。 选择AOT还是JIT部署，需要根据具体的应用场景、性能需求、开发周期和平台要求来权衡。 tabs=dotnet9&pivots=os-linux-ubuntu-2204 添加存储库 sudo add-apt-repository ppa:dotnet/backports 安装SDK sudo tabs=linux-ubuntu%2Cnet9plus sudo apt-get install clang zlib1g-dev 4、把解决方案代码上传到Linux系统某个文件夹上并转到要发布的项目

python练习9

题目：要求输出国际象棋棋盘。 1.程序分析：用i控制行，j来控制列，根据i+j的和的变化来控制输出黑方格，还是白方格。 2.程序源代码：

python笔记9

value in dict1.items(): print(f'{key} = {value}') # f进行格式化输出 总结 定义字典 dict1 = {'name': 'Python

Python入门（9）

Python入门（9/18） 第九节 数据结构：列表 大家好，在我们学习了python的模块以后，我们几乎可以编写完整的Python应用程序，甚至面对一些相对复杂的应用需求，我们还能通过包和模块来搭建一个漂亮的系统架构 所以，今天的课程，我们开始重点介绍Python的数据结构。 下面我们来看看Python都有些什么样的数据结构？ 除了无处不在的常量和变量作为最基本的数据类型以外，Python 中还有四种内置的数据结构。 （9）、list.extend(seq)：在列表末尾追加另一个序列中的值。 8、列表的合并与追加 1、list列表的合并运算使用“+”号，它将生成一个新的列表。 小结 这一节，我们开始深入接触和了解Python的数据结构，并重点介绍了列表及其创建和使用的方法。 预告 下节课，我们继续介绍Python数据结构：元组，它也是Python中最常用的数据结构之一。

玩转Rocky Linux 9 部署Redis指南

玩转Rocky Linux 9 部署Redis指南大家好，我是星哥。今天，咱们来盘一盘Redis，Redis作为高性能的键值数据库，在缓存、消息队列、实时数据处理等场景中扮演着举足轻重的角色。 功能介绍功能介绍：Rocky Linux 9系统中源码包安装 Redis 的shell脚本安装版本：redis-7.4.1端口：63920配置所在的目录： /data/conf/密码： YpassWord666 redis_端口号.log快速安装使用：gitee:wget https://gitee.com/funet8/Rocky-Linux-Shell/raw/main/shell/Rocky_Linux_9_ Install_Redis.shsh Rocky_Linux_9_Install_Redis.sh​github:wget https://raw.githubusercontent.com/funet8 /Rocky-Linux-Shell/refs/heads/main/shell/Rocky_Linux_9_Install_Redis.shsh Rocky_Linux_9_Install_Redis.sh1

opencloudos9安装NGINX部署证书

一、安装 Nginx在 OpenCloudOS 9 系统上，首先使用以下命令更新系统的软件包列表：yum update -y这个步骤确保系统的软件包索引是最新的，以便安装最新版本的 Nginx。 二、部署证书（以 SSL 证书为例）准备证书文件通常，您需要从证书颁发机构（CA）获取 SSL 证书文件。 重新加载 Nginx 配置在修改完 Nginx 配置文件后，需要重新加载配置使新的 SSL 配置生效：systemctl reload nginx 验证证书部署可以使用在线的 SSL 检查工具（如 SSL Labs 的测试工具），输入您的域名，检查证书是否正确部署，以及 SSL 配置是否安全。

基于 AlmaLinux 9 部署 GitLab Runner 实战

前言本文是一个系列，本篇为系列文章的第五篇：基于 AlmaLinux 9 部署 GitLab Runner 实战第一篇：基于 AlmaLinux 9 安装 GitLab 社区版实战第二篇：基于 AlmaLinux 真实升级经历结尾提及下一篇文章开始介绍 GitLab CI/CD 的相关实践，计划从部署GitLab Runner 说起没错，这篇文章就从部署 GitLab Runner 讲起0x01. 安装计划公司团队里分前端和后端项目，自己是后端开发，就拿后端举例子，我们用的语言是 Python跑测试：代码 Lint 用的是 PEP8跑构建：生成镜像用的是 docker build跑质检：查看代码质量报告用的是 注册 Runner因为可以在不同于 GitLab 安装的机子上部署 GitLab Runner，所以安装后需要配置接入哪个 GitLab也就是注册的意思，可以参照官方文档的命令示例参照官方文档：https Runner 注册到团队里，而不是每个项目一个这里贴一下团队内部在注册完成后的样子，执行 gitlab-runner list可以看出我们的命名规范是【组名】-【IP】-【功能】-【序号】，实际上对应上文就是python3.6

Day9、Python

测试： >>>L = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] >>>L[::-1] [9,8,7,6,5,4,3,2,1] 2、程序实现 #Topic : 利用filter

python基础-函数(9)

如果在开发程序时，需要某块代码多次，但是为了提高编写的效率以及代码的重用，所以把具有独立功能的代码块组织为一个小模块，这就是函数 函数的语法格式： def 函数名(): 函数的功能代码 注意：python 不像其他编程语言使用{}控制作用域，python严格使用缩进控制作用域，所以在python中使用，函数要严格的控制缩进。 定义一个具有两个形式参数的函数 def sum(a,b):#a,b就是形参 result = a+b print(result) #sum()函数的调用 sum(4,5)#4,5就是真实参数 运行结果为：9 def sum(a,b): result = a+b return result#result就是程序要返回出去的值 res = sum(4,5) print(res) 运行结果为：9

Python基础-9 类

9. 类 类中的概念比较多，初学者掌握面向对象、定义和使用类、单继承、类变量和实例变量即可。迭代器和生成器是Python中迭代利器，推荐掌握。 ---- 面向对象有一些特定的术语，如类、方法、数据成员等，Python3 面向对象 | 菜鸟教程 (runoob.com)。可以搜索面向对象等关键字找到这些概念。 9.3.2 多继承 Python 也支持多重继承。但是用的很少，而且有可能造成名称混乱，不推荐。 初学者可以跳过9.3.2多继承这部分。 要了解更多细节，请参阅 The Python 2.3 Method Resolution Order | Python.org。 9.4 类变量与实例变量 类中有两种变量：实例变量和类变量。 名称改写：Python通过 名称改写对私有变量提供有限支持。

(9)Python循环结构

winform部署yolov9的onnx模型

C# WinForms 部署 YOLOv9 ONNX 模型简介 在当今的计算机视觉领域，目标检测是不可或缺的一项技术。 为了在C# WinForms应用程序中部署YOLOv9模型，我们首先需要将其转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。 这使得YOLOv9模型可以在C#环境中得到高效利用。 在部署过程中，我们可以使用ONNX Runtime这一跨平台的库来加载和运行ONNX模型。 通过C# WinForms部署YOLOv9的ONNX模型，我们可以为用户提供一个功能强大的目标检测工具。 、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：C++使用纯opencv部署yolov9的onnx模型，将yolov8

Sentry9-1-2部署

一、Sentry 介绍 Sentry 是一个开源的实时错误报告工具，支持 web 前后端、移动应用以及游戏，支持 Python、OC、Java、Go、Node.js、Django、RoR 等主流编程语言和框架 三、Docker部署Sentry服务 官方提供Docker部署配置 官方Docker部署仓库 环境要求 Docker 17.05.0+ Docker-Compose 1.17.0+ 服务器配置只少需要3G sentry-dingding~=0.0.2 # 钉钉通知插件 django-smtp-ssl~=1.0 # 发邮件支持SSL协议 redis-py-cluster==1.3.4 四、构建 Docker build 注意：部署

GLM-4-9B-Chat WebDemo 部署

pip换源和安装依赖包 # 升级pip python -m pip install --upgrade pip # 更换 pypi 源加速库的安装 pip config set global.index-url transformers_stream_generator==0.0.4 pip install tiktoken 考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题，我们在 AutoDL 平台准备了 GLM-4 的环境镜像，该镜像适用于本教程需要 GLM-4 的部署环境 并运行 python /root/autodl-tmp/download.py 执行下载，下载模型大概需要 2 分钟。 snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat " A streamlit chatbot powered by Self-LLM") # 定义模型路径 mode_name_or_path = 'autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat

AlmaLinux 9(RHEL9)下安装部署漏洞扫描系统Nessus-10.6.0

AlmaLinux 9(RHEL9)下安装部署漏洞扫描系统Nessus-10.6.0 1、获取AlmaLinux 9的ISO镜像 https://almalinux.org/get-almalinux -rw-r--r-- 1 root root 470974100 Sep 1 20:49 Nessus-10.6.0-es9.x86_64-Auto-Installer-20230831.bundle [root@almalinux opt]# chmod 777 Nessus-10.6.0-es9.x86_64-Auto-Installer-20230831.bundle [root@almalinux /Nessus-10.6.0-es9.x86_64-Auto-Installer-20230831.bundle Unpacking... Nessus 10.6 for RHEL 9 Installer ===================================== Powered by XXXXXXX Please enter

Linux下JProfiler 9安装部署及使用

软件 jprofiler_windows-x64_9_1_1.zip windows下安装使用 jprofiler_linux_9_1_1.rpm linux下安装 一、linux下安装 rpm包 rpm -ivh jprofiler_linux_9_1_1.rpm 二、windows下安装 下一步下一步即可 1、选择 新建一个连接 ? 8.png 9、监听的端口默认即可。 ? 9.png 10、设置为待会启动，点击完成 ? 10.png 这时候会在目录下生成一个start_jprofiler.sh的文件。

Python读书笔记9

我们针对列表需要进行整体的排序，今天就和大家聊一聊列表的排序应用。 一、永久性排序 什么是永久性排序呢，之前很多方法比如针对字符串的title方法，针对列表的重复用法，改变的仅仅是显示，原对象内容并没有发生变化，接下来介绍的方法是可以改变对象本身的内容。 sort方法是对某个列表进行升序排序，本案例是对数字进行排序，文本排序是一样的。 那降序如何实现呢？增加一个参数即可！ 二、临时排序 上一个分享的是永久排序，实施后改变列表排序，本方法只是改变显示的内容，列表本身顺序不做改变。 三、倒转排序列表

GLM-4-9B-Chat vLLM 部署调用

易用性：vLLM 与 HuggingFace 模型无缝集成，支持多种流行的大型语言模型，简化了模型部署和推理的过程。兼容 OpenAI 的 API 服务器。 /download/v${VLLM_VERSION}/vllm-${VLLM_VERSION}+cu118-cp${PYTHON_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-manylinux1 vLLM 部署实现 OpenAI API 协议的服务器非常方便。默认会在 http://localhost:8000 启动服务器。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat --served-model-name 速度测试 既然说 vLLM 是一个高效的大型语言模型推理和部署服务系统，那么我们就来测试一下模型的生成速度。看看和原始的速度有多大的差距。

【python】9个python进阶技巧（实用）

22) ## ******************** ## name: jack ## age 22 ## ******************** ## name: jack ## age 22 9、