【智能考试系统源码】【java 读取源码文件】【薪帮客源码】cmd源码安装
1.cmdԴ?码安밲װ
2.pythoncomå®è£
(pythonå®è£
)
3.怎么用cmd编写代码?
4.DragGAN官方代码手把手安装部署教程
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要使用Qt与Windows上的OpenCV,当默认的码安msvc版本不满足需求时,需要通过源码编译安装,码安并配合cmake工具。码安以下是码安详细的步骤:
首先,下载OpenCV sources版本,码安智能考试系统源码同时确保已经安装了cmake编译工具,码安这里推荐选择对应版本的码安MinGW版本。在Qt的码安mingw环境中,需将mingw的码安bin路径(例如:D:\Programs\Qt\Qt5..\Tools\mingw_\bin)添加到环境变量,验证配置成功可通过在cmd中输入gcc -v。码安
解压OpenCV到指定位置,码安创建一个build文件夹。码安使用cmake-gui,码安设置源码路径和build文件夹,码安配置为MinGW Makefiles。初次配置可能遇到问题,如ffmpeg下载失败,这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt,java 读取源码文件修改其中的下载地址为/。
在cmake-gui中,勾选with_qt和with_opengl,取消opencv_enable_allocator_stats和与python相关的选项。如果需要python支持,可以使用pip安装。配置完成后,再次点击configure并生成makefile,确保所有路径正确。
在build文件夹中,通过mingw-make -j(根据你的CPU核心数设置线程数,例如)开始编译,最后执行mingw-make install。安装后,别忘了将安装路径(如D:\Programs\opencv3.4.\build\install\x\mingw\bin)添加到系统环境变量。
通过这些步骤,你就可以在Qt环境中成功安装并使用OpenCV处理视频了,无需担心ffmpeg下载失败的薪帮客源码问题。
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怎么用cmd编写代码?
1. 首先,在命令提示符(cmd)中导航至保存代码的文件夹。
2. 接着,在cmd窗口输入`javac`命令后,按下空格键,然后选择包含文件扩展名的代码文件,以编译Java代码。确认后,系统将在代码文件所在目录生成对应的.class文件。
3. 最后,在cmd中输入`java`命令后,按下空格键,输入上述编译得到的class文件名(不包含扩展名),然后确认运行。
代码是程序员使用开发工具支持的语言编写的源文件,它由字符、符号或信号码元组成,以离散形式表达信息,江湖到家cms源码并遵循明确的规则体系。计算机代码通常称为源代码,与目标代码和可执行代码相对。源代码是用汇编语言或高级编程语言编写的原始代码,而目标代码是源代码经过编译程序转换后,CPU可以直接识别的二进制代码。
DragGAN官方代码手把手安装部署教程
在StableDiffusion尚未问世的时期,DragGAN是生成领域的领头羊。四年前,StyleGAN的发布以其“超高清且逼真”的效果震惊了众人。
当时,我的公众号"托尼是塔克"上发布了一系列关于该项目的文章。时光荏苒,没想到这个项目还能焕发新生。
回到正题,今天我将带领大家一步一步完成DragGAN的安装部署。
StyleGAN的安装过程繁琐,需要安装VS、淘宝客海报源码cudnn、cuda等软件,还要修改代码并配置路径等等。相比之下,DragGAN的环境配置几乎与StyleGAN3完全一致,安装过程自然也不会简单。
我将分享我的安装流程,并记录下来,以供参考。
如果嫌麻烦,也可以下载离线版本,一键运行。
环境配置如下:
操作系统:Win
显卡:RTX
辅助软件: CMD、Git、Conda、VS、cudnn、cuda
显卡是GAN项目的关键硬件,不同尺寸模型所需的显存不同。RTX可完美支持x任务,一般情况下6G显存足以运行这个项目。
关于基础软件的详细安装步骤,可参考我之前关于Stylegan2和 Stylegan3的教程。
现在让我们开始今天的主题:
1. 获取源代码
由于这是一个开源项目,我们首先需要获取源代码。获取源代码有两种方式:命令行或直接下载压缩包。
命令行方式:确保安装了Git工具,然后在CMD中执行如下命令:
切换到E盘或D盘(避免C盘),进入DEV文件夹,获取DragGAN的源代码。
压缩包获取方式:点击Download ZIP下载,然后解压至磁盘,比如E盘DEV文件夹。
解压后,去除文件名中的“-main”。这个main曾用“master”命名,但因不尊重某类人而更改。
2. 创建虚拟环境
这是一个基于Python的项目,为了保证不同项目的独立性,我们将使用Conda创建虚拟环境。
在CMD中输入以下命令,创建并激活虚拟环境。
3. 修改配置文件
DragGAN包含一个Conda依赖文件,可以直接用来创建虚拟环境并安装所有依赖。
然而,这个文件在当前Windows环境下可能存在安装问题,如找不到cudatoolkit=.1。我尝试修改,但其他问题依旧。因此,我自行创建了一个requirements.txt文件,将内容粘贴其中,并放在DragGAN文件夹中,使用pip安装。
4. 下载模型
项目官方提供了一个下载模型的sh脚本,但Windows用户无法直接使用。解决方法是右键打开下载_model.sh文件,获取模型下载地址并下载,解压至DragGAN的checkpoint文件夹,并将模型文件名改为stylegan2_开头。
发现了一个叫download_model.bat的文件,可以一键下载模型。
5. 运行项目
按照上述步骤,我们就可以运行项目了。网络通畅时,一般不会出现问题。运行如下命令启动GUI界面:
在GUI界面上,只需点击“Start”按钮,拖拽狗子脸部,即可生成。GUI动态效果很酷,但菜单较小,有时会崩溃,模型切换也不方便。
启动WebUI,输出网址后,打开即可查看生成的。使用方法包括选择模型、种子、点选位置并拖拽等。
WebUI版的动态效果不如本地GUI,但最终结果相同。
项目提供了许多高质量模型,如英伟达官方的FFHQx和human模型。生成的可保存,但与真实相比,效果参差不齐。
了解了这些不足,这个项目仍然很有趣,可以可视化StyleGAN的使用,快速接入各种模型。如果有财力,可以自己训练模型。
虽然项目成本高昂,但结果值得期待。至少,它将StyleGAN的使用可视化,为用户提供了丰富的模型选择。