《鸟哥Linux私房菜》之linux命令复习

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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分类专栏： Linux
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/lyzx_in_csdn/article/details/83214928
版权

vim的高级玩法

|| vim 编辑模式下
|| ctrl+u 向上移动半页
|| ctrl+b 向上移动一页
|| 
|| ctrl+d 向下移动半页
|| ctrl+f 向下移动一页
|| 
|| /  进入命令模式,向下搜索键入的文本
|| ? 进入命令模式,向上搜索键入的文本
|| n 进行搜索时,可以按下键盘的n字母以向上或者向下继续执行搜索操作
||       >方向取决于进入命令模式时是使用/还是?

|| 	>如果按下的是/则往下搜索，否则反之 
|| N 进行搜索时,可以按下键盘的n字母以向下或者向上继续执行搜索操作(方向与n相反)
|| 
|| n1和n2都为数字,标识在n1和n2之间查找word1并将期转换为word2,
|| c 标识是否需要确认,可以使用$s标识最后一行
|| :n1,n2s/word1/word2/g
|| :n1,n2s/word1/word2/gc
|| eg:    :1,200s/mm/XX/g  在1到200航之间把mm转换为XX
|| 
|| 普通模式下的快捷键
|| 	dd 删除
|| 	ndd n表示数字 在普通模式下删除光标所在行向下n行(包括当前行)
|| 	u   重复前一个动作(在普通模式下)
||      shift + ^     移动到一行的最前端
||      shift + $     移动到一行的最后端
||    1+shift+g                    （功能描述：移动到页头，数字）
||    shift+g                 （功能描述：移动到页尾）
||    数字N+shift+g     （功能描述：移动到目标行）


|| 退出
|| :w fileName 把修改的文本保存到另一个文件中,类似于另存为
|| :r fileName 把flieName的内容加载到该文本的当前行位置
|| :n1,n2 w fileName 将 n1 到 n2 的内容储存成 filename 这个档案
|| 
|| :set nu 设置行号
|| :set nonu 取消行号

cat常用玩法

cat 查看文件内容
查看文件内容，从第一行开始显示。
1）基本语法
	cat  [选项] 要查看的文件
选项：
-A ：相当于 -vET 的整合选项，可列出一些特殊字符而不是空白而已；
-b ：列出行号，仅针对非空白行做行号显示，空白行不标行号！
-E ：将结尾的断行字节 $ 显示出来；
-n ：列出行号，连同空白行也会有行号，与 -b 的选项不同；
-T ：将 [tab] 按键以 ^I 显示出来；
-v ：列出一些看不出来的特殊字符

 

tac 也是用来查看文件内容的命令，只是它是从文件的末尾显示，即倒着显示文件，注意tac倒过来就cat
head -n 10 文件      （功能描述：查看文件头10行内容，10可以是任意行数）

文件权限相关命令

修改权限			chmod (u/g/o/a)(+-)(r/w/x) 文件名
	第一个括号内的 		u代表用户    g代表组     o代表其他    a代表所有
	第二个括号内的 		+代表加权限     -代表减权限
	第三个括号内的		r代表读   w代表写		x代表执行
	eg:    chmod g+x 1.txt			给1.txt所属组添加执行权限
		   chmod a+w 1.txt   		给1.txt的所属者 所属组 以及其他人员加上写权限
	当然chmod也可以使用数字的方式
		其中r=4 w=2 x=1 即读代表4 写代表2 执行代表1
		chmod 777 1.txt 代表给所有者所属组和其他人员都赋予读写执行的权限
		chmod 666 1.txt 代表给所有者所属组和其他人员都赋予读写的权限
	修改所有者
		chown  lyzx 1.txt   把1.txt的所有者改为lyzx
	修改所属组
		chgrp  lyzx 1.txt   把1.txt的所属组改为lyzx

 

RT-DETR训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）
Limiiiing的博客
09-14 1万+
在Windows10上配置CUDA环境教程是百度提出的一种实时目标检测模型。RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化，在保持较高检测精度的同时，实现了实时目标检测，为目标检测领域提供了一种新的有效解决方案，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。以上是RT-DETR官方的论文和代码，详细介绍了RT-DETR的构成和实现。在YOLOv10中也实现了RT-DETR的代码，所以本文使用YOLOv10的项目文件进行RT-DETR的训练和测试。YOLOv10。
RT-DETR改进策略【Neck】| SEAM：分离和增强注意模块，解决复杂场景下的小目标遮挡问题
最新发布
Limiiiing的博客
04-17 236
本文记录的是利用 SEAM 模块优化 RT-DETR 的目标检测网络模型。的设计出发点在于解决复杂场景下的人脸遮挡问题，相当于是小目标被其他物体部分遮挡时，传统方法因特征缺失导致检测精度下降的问题。该模块通过增强未遮挡区域的特征响应并补偿被遮挡区域的信息损失，提升模型对遮挡小目标的检测能力。YOLO-FaceV2: A Scale and Occlusion Aware Face DetectorSEAM模块（Separated and Enhancement Attention Module）的设计出发点
RT-DETR代码详解（官方pytorch版）——参数配置（1）
小小老大MUTA的博客
01-07 6085
RT-DETR代码详解（官方pytorch版）参数配置
RT-DETR论文解读与代码
qq_52053775的博客
06-15 5595
目前以大名鼎鼎的YOLO为代表的基于CNN的实时监测网络需要NMS进行后处理，导致不能很好的优化网络，并且网络不够健壮，从而导致检测器的推理速度出现延迟。研究者也分析了Anchor-based和Anchor-free的YOLO的性能，发现Anchor并不是影响实时监测的关键要素，而NMS后处理彩色。DETR很好的解决了后处理对于模型的限制，却受限于Transformer巨大的计算量，无法发挥实时监测性。因此，作者想要重构detr,使其具有实时性。
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
Limiiiing的博客
12-03 423
一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的RT-DETR轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_m1_1、repvit_m1_5和repvit_m2_3五种模型，以满足不同的需求。 模型 参数量 计算量
RT-DETR模型源码解析
weixin_58429528的博客
08-07 984
"""目的是将特定的函数（如 to(), cpu(), cuda(), half(), float() 等）应用到模型的张量上，但这些张量不能是模型的参数或已注册的缓冲区。'''举个例子，如果args = {'imgsz': 416, 'data': 'coco128.yaml', 'task': 'detect', 'batch_size': 8}，这里有一个明显的错误，'grfc' 很可能是一个拼写错误，应该是 'grpc'，这是一种常用于微服务架构的通信协议。
RT-DETR部分源码解析
weixin_58429528的博客
08-07 766
RT-DETR源码解析
RT-DETR详解之 Decoder 层
pengxiang1998的博客
06-11 3662
在上一篇博客中，博主已经讲解了如何利用选择出好的特征，接下来便要将这些特征输入到Decoder中进行解码，需要注意的是，在RT-DETR的Encoder中，使用的是标准的自注意力计算方法，而在其Decoder中，则使用的是可变形自注意力（deformable attention)，可变形自注意力能够大幅的降低计算量，同时该部分还使用到了CUDA算子，能够加快运行速度，当然，这个可变形自注意力计算并非是RT-DETR的创新点，但其作用却是极大，在DINO，DN-Deformable-DETR中都有使用。
RT-DETR推理详解及部署实现
周同学的博客
11-12 1万+
RT-DETR推理详解及部署实现
详解RT-DETR网络结构/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署
热门推荐
Snu77的博客
11-27 4万+
本文给大家带来是利用RT-DETR模训练自己的数据集，RT-DETR是一种新提出的目标检测模型，它利用的自注意力机制来处理图像数据。不同于YOLO通过连续的卷积层直接对图像区域进行分析，RT-DETR采用Transformer架构中的自注意力机制，这允许模型更有效地理解图像中不同部分之间的关系。这种方法使得RT-DETR在处理图像中的复杂场景和多对象环境时，能够展现出更高的准确性和效率。此外，RT-DETR在保持高精度的同时，也针对实时处理进行了优化，使其适合需要快速响应的应用场景。
RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
01-29 2万+
Hello，各位读者们好Hello，各位读者，距离第一天发RT-DETR的博客已经过去了接近两个月，这段时间里我深入的研究了一下RT-DETR在ultralytics仓库的使用，旨在为大家解决为什么用v8的仓库训练的时候模型不收敛，精度差的离谱的问题，我也是成功的找到了解决方案，对于ultralytics仓库进行多处改进从而让其还原RT-DETR官方的实验环境从而达到一比一的效果。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的RT-DETR文档。
目标检测+PaddleDetection+rt-detr运行代码
06-28
该代码是百度的PaddleDetection代码，包含rt-detr配置文件和相关代码，可以直接用来测试
RT-DETR模型结构详解，在Ultralytics项目中配置rtdetr-resnet18、rtdetr-resnet34
Limiiiing的博客
01-21 1325
RT-DETR是一种实时端到端的目标检测模型，主要由 骨干网络、高效混合编码器和 带有辅助预测头的 Transformer 解码器组成。本文对其进行了详细分析，并在项目中配置了结构。
RT-DETR
weixin_65802479的博客
10-18 1126
RT-DETR 的网络架构是通过结合 CNN 和 Transformer 的优势，优化了目标检测流程，能够高效、准确地完成目标检测任务。其自注意力机制和特征融合技术使得模型能够处理复杂场景中的物体检测。
目标检测算法之RT-DETR
weixin_52862386的博客
06-27 3048
对RT-DETR的encoder部分，整体看下来像是yolo的backbone+neck。RT-DETR的核心还是在增速上，所以这里它的优化思想是值得借鉴的，但是yolo结构跟DETR结构之间的界限越来越模糊了。对query的优化上，只是做了对齐，使其选择的query更加精确。整体而言模型的创新不大。虽然DETR提倡的是NMS-Free，但是对于某些对精装度要求较高的任务中，如果阈值设置过低，导致最后得出的框过多，仍然需要借助NMS的方法去改进。设置过高则存在丢框的问题。
RT-DETR代码详解（官方pytorch版）——模型加载（2）
小小老大MUTA的博客
01-08 1609
找到在RT-DETR中，模型和数据集是怎么传入train_ine_epoch中进行训练的
[转]RT-DETR推理详解及部署实现-CSDN博客
chinagudujian的专栏
01-04 4328
是由 Baidu 提出的基于 transformer 的端到端实时检测器，本篇文章主要分享博主在实现 RT-DETR 推理和部署时做的一些尝试，不涉及任何的原理性分析。若有问题欢迎各位看官批评指正😄博主在这里针对 RT-DETR 的预处理和后处理做了简单分析，同时与大家分享了 C++ 上的实现流程，目的是帮大家理清思路，更好的完成后续的部署工作😄。
RT-DETR：端到端的实时Transformer检测模型（目标检测+跟踪）
pengxiang1998的博客
05-31 8089
博主一直一来做的都是基于的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。那么RT-DETR是如何做到的呢？在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧DETRNMSDAB-DETRDETR100DETRDAB-DETRH-DETR然而，上述方法尽管已经大幅提升了检测精度，降低了计算复杂度，但其受本身高计算复杂度的制约，DETR。
RT-DETR 基于Transformer的目标检测模型介绍及微调训练
小毕超博客
11-03 3432
RT-DETR是基于Transformer的目标检测模型,DETR的基础上采用了高效的混合编码器和IoU感知,有效降低了计算成本、提高了检测精度。
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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