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使用Appium自带的元素定位代替uiautomatorviewer
Song • 20 次浏览 • 0 个回复 • 2020年12月03日在以前的使用中我一直使用uiautomatorviewer定位APP元素，有些时候uiautomatorviewer和Appium会冲突使用起来非常麻烦。后来发现Appium也可以定位元素。方法如下 -首先我们点击Appium中的搜索，如下图所示： ![Appiu... 阅读全文
Appium-Server与Appium-Desktop安装、区别与用法
Song • 31 次浏览 • 0 个回复 • 2020年12月03日 Appium-Server与Appium-Desktop的区别 AppiumServer就是Appium的服务端——一个web接口服务，使用Node.js实现,没有界面，可以用代码启动session;Appium-desktop可以在界面上启动session... 阅读全文
Python + appium使用get_attribute等方法获取uiautomatorviewer的所有参数
Song • 25 次浏览 • 0 个回复 • 2020年12月03日 python中使用appium的get_attribute方法不是我们在uiautomatorviewer看到的所有属性都能获取的（此处的名称均为使用get_attribute时使用的属性名称）可获取的：字符串类型： -name(返回co... 阅读全文
Appium 下配置ANDROID_HOME和JAVA_HOME环境变量
Song • 48 次浏览 • 0 个回复 • 2020年12月01日新安装最新版本的Appium出现如下错误！ [W3C]Encounteredinternalerrorrunningcommand:Error:NeitherANDROID_HOMEnorANDROID_SDK_ROOTenvironmentvariab... 阅读全文
【解决】PyTorch不再支持此GPU，因为它太旧了；源代码编译PyTorch
不二 • 105 次浏览 • 0 个回复 • 2020年11月27日用户提问内容： PyTorchnolongersupportsthisGPUbecauseitistooold. 请问如何能知道pytorch支持哪些显卡？如何解决：根据官方的回答,具体可以前往[PyTorch不再支持此G... 阅读全文
如何列出所有pytorch能用的GPU？pytorch查看GPU列表
Song • 107 次浏览 • 0 个回复 • 2020年11月27日你可以使用下面的方法列举出来可用的GPU列表: importtorch available_gpus=[torch.cuda.device(i)foriinrange(torch.cuda.device_count())] available_... 阅读全文
关于GPU训练时出现的错误（请大佬帮忙解析一下，跪谢）
yimu8888 • 56 次浏览 • 0 个回复 • 2020年11月26日下面是运行时的错误大概意思就是训练数据在cpu，网络权重在GPU，但是要求其二者都应该在GPU trainingoncuda Traceback(mostrecentcalllast): File"D:/python1/VGG5_7/GOOGLENET5... 阅读全文
基于Pytorch实现Retinanet目标检测算法(简单,明了,易用,中文注释,单机多卡)
牙疼 • 5017 次浏览 • 0 个回复 • 2019年10月29日一.项目简介针对单机多卡环境的Retinanet目标检测算法实现(简单,明了,易用,中文注释) 该项目是在[SSD-Pytorch](https://github.com/yatengLG/SSD-Pytorch)项目基础上修改而来. 相关文章见:[针对单机多卡环... 阅读全文
基于Pytorch实现Focal loss.(简单、易用、全中文注释、带例子)
牙疼 • 7341 次浏览 • 0 个回复 • 2019年10月28日 [retinanet](https://arxiv.org/abs/1708.02002)是ICCV2017的BestStudentPaperAward(最佳学生论文),何凯明是其作者之一.文章中最为精华的部分就是损失函数Focalloss的提出. 论文中提出类别失衡是造成... 阅读全文
基于Pytorch实现 SSD目标检测算法(Single Shot MultiBox Detector)(简单,明了,易用,中文注释)
牙疼 • 4862 次浏览 • 2 个回复 • 2019年10月28日一.项目简介项目是在实际项目上整理精简而来,主要针对单机多卡环境实现. 项目整体结构清晰明了,对训练过程在不失灵活性的前提下进行了包装.训练,测试,检测过程均只需简单几行即可实现. 如需深入了解,可对照项目文件结构进行理解,项目整体均有详细中文备注. ... 阅读全文