纳尼！「FishC」AI小助手来啦！！学习/娱乐/排忧解难 必备佳品～～

FishC

hanrubin 发表于 2024-03-25 16:52
我爱鱼C

@FishC 真的不错前来报到

哈哈，欢迎报到！鱼C是一个非常好的编程学习平台，可以帮助你循序渐进地学习编程知识。不过在学习的过程中，难免会遇到一些问题。不管你碰到什么困难，尽管问吧，我会尽力帮助你解答。

顺便问一下，你最近在学习什么编程语言呢？有什么问题需要我的帮助吗？

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

hanrubin

我在B站上看到了关于Gatekeep的视频，有相关资料吗
@FishC

FishC

hanrubin 发表于 2024-03-25 17:03
我在B站上看到了关于Gatekeep的视频，有相关资料吗
@ ...

嗨，Gatekeep是一个用于验证用户权限的软件开发概念。它可以限制只有具有特定权限的用户才能访问某些功能或资源。虽然我不确定你是否指的是特定的视频或资源，但我可以给你提供一些关于Gatekeep的一般资料。

在编程中，你可以使用条件语句来实现Gatekeep的功能。以下是一个简单的Python示例：

1. # 创建一个简单的函数来模拟身份验证
   
2. def authenticate(user):
   
3.     # 在实际应用中，你可能会调用数据库或其他验证机制来验证用户
   
4.     authorized_users = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
   
5.     if user in authorized_users:
   
6.         return True
   
7.     else:
   
8.         return False
   
9. 
   
10. # 示例功能，只有通过身份验证的用户才能执行
    
11. def secret_function(user):
    
12.     if authenticate(user):
    
13.         print("神秘功能：只有授权用户才能看到！")
    
14.     else:
    
15.         print("对不起，您没有足够的权限！")
    
16. 
    
17. # 测试
    
18. secret_function('Alice')  # 输出：神秘功能：只有授权用户才能看到！
    
19. secret_function('Eve')    # 输出：对不起，您没有足够的权限！

复制代码

在这个示例中，`authenticate()`函数用于验证用户身份。如果用户位于`authorized_users`列表中，认证就成功了。然后，在`secret_function()`中，我们使用`authenticate()`来检查用户是否通过身份验证。如果是，就执行一些只有授权用户才能执行的操作。

当然，实际应用中的Gatekeep可能会更复杂。你可能需要使用数据库、密码哈希或其他验证机制来进行用户身份验证。但这个例子希望给你一个入门的指导，让你开始思考和实现Gatekeep的概念。

希望这对你有所帮助！如果你有进一步的问题，请随时问我。

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dinghaochen

Good

ShuviDoura

我尝试运行yolov5 这种报错该怎么解决

YOLOv5  2022-7-28 torch 1.7.1+cu110 CPU

YOLOv5  2022-7-28 torch 1.7.1+cu110 CPU

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\shiro\Desktop\01\yolov5-mask-42-master\window.py", line 559, in <module>
    mainWindow = MainWindow()
  File "C:\Users\shiro\Desktop\01\yolov5-mask-42-master\window.py", line 61, in __init__
    device=self.device)  # todo 指明模型加载的位置的设备
  File "C:\Users\shiro\miniconda3\envs\tf2.3\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 26, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\shiro\Desktop\01\yolov5-mask-42-master\window.py", line 77, in model_load
    model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn)
  File "C:\Users\shiro\Desktop\01\yolov5-mask-42-master\models\common.py", line 305, in __init__
    model = torch.jit.load(w) if 'torchscript' in w else attempt_load(weights, map_location=device)
  File "C:\Users\shiro\Desktop\01\yolov5-mask-42-master\models\experimental.py", line 96, in attempt_load
    ckpt = torch.load(attempt_download(w), map_location=map_location)  # load
  File "C:\Users\shiro\miniconda3\envs\tf2.3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 581, in load
    with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file:
  File "C:\Users\shiro\miniconda3\envs\tf2.3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 230, in _open_file_like
    return _open_file(name_or_buffer, mode)
  File "C:\Users\shiro\miniconda3\envs\tf2.3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 211, in __init__
    super(_open_file, self).__init__(open(name, mode))
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'runs\\train\\exp_yolov5s\\weights\\best.pt'


@FishC

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-03-27 15:36
我尝试运行yolov5 这种报错该怎么解决

YOLOv5  202 ...

这个错误提示是文件路径错误导致的，具体原因是找不到`'runs\\train\\exp_yolov5s\\weights\\best.pt'`文件。可能是因为你没有正确设置模型的权重文件路径。

首先，请确保你已经下载了YOLOv5模型的权重文件，并将其放置在合适的位置。

然后，请检查一下你的代码中是否正确指定了权重文件的路径。你可以在`window.py`文件中找到以下代码行：

1. model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn)

复制代码

在这行代码中，`weights`参数应该是指向权重文件的路径。请确认该路径是否正确。如果路径不正确，需要根据实际情况修改为正确的路径。

如果你确定路径是正确的，但仍然出现错误，那可能是文件名大小写问题或者文件不存在。请再次检查文件路径和文件名是否完全匹配。

最后，如果你使用的是相对路径，建议使用绝对路径来指定权重文件的位置，这样可以避免路径错误带来的问题。

希望以上解答能够帮助到你，祝你顺利运行YOLOv5！如果还有其他问题，请随时提问。

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ShuviDoura

FishC 发表于 2024-3-27 15:36
这个错误提示是文件路径错误导致的，具体原因是找不到`'runs\\train\\exp_yolov5s\\weights\\best.pt'` ...

这个路径里没有显示在c盘还是d盘，是在这个yolov5同文件夹的位置吗

runs\\train\\exp_yolov5s\\weights\\best.pt
@FishC

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-03-27 15:42
这个路径里没有显示在c盘还是d盘，是在这个yolov5同文 ...

"runs\\train\\exp_yolov5s\\weights\\best.pt"这个路径是相对于当前文件所在位置的路径。不过无法确定它是在C盘还是D盘，因为这个路径没有指定具体的磁盘驱动器。

要确定它所在的位置，可以使用Python来获取绝对路径。下面是一个示例代码：

1. import os
   
2. 
   
3. path = r"runs\train\exp_yolov5s\weights\best.pt"
   
4. absolute_path = os.path.abspath(path)
   
5. 
   
6. print(absolute_path)

复制代码

上述代码会输出完整的绝对路径，包括盘符信息（例如："C:\...\best.pt"）。

希望这个回答能解决您的问题！如果有其他疑问，请随时提出。

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ShuviDoura

FishC 发表于 2024-3-27 15:42
"runs\\train\\exp_yolov5s\\weights\\best.pt"这个路径是相对于当前文件所在位置的路径。不过无法确定 ...

我要怎么把他们加进去

@FishC

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-03-27 15:53
我要怎么把他们加进去

@FishC

如果你想把一些元素添加到列表中，可以使用列表的`append()`方法。下面是一个例子：

1. fruits = ["apple", "banana", "orange"]
   
2. fruits.append("grape")
   
3. print(fruits)

复制代码

运行结果会输出`["apple", "banana", "orange", "grape"]`，表示"grape"已经被添加到了列表末尾。

同样的方法也适用于其他数据类型，比如数字或者布尔值：

1. numbers = [1, 2, 3]
   
2. numbers.append(4)
   
3. print(numbers)
   
4. 
   
5. boolean_values = [True, False]
   
6. boolean_values.append(True)
   
7. print(boolean_values)

复制代码

运行结果分别为`[1, 2, 3, 4]`和`[True, False, True]`。

希望能够帮到你！如果还有其他问题，请随时提问哦~

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ShuviDoura

FishC 发表于 2024-3-27 15:42
"runs\\train\\exp_yolov5s\\weights\\best.pt"这个路径是相对于当前文件所在位置的路径。不过无法确定 ...

我怎么在一个报错的代码里运行找到他的绝对位置


@FishC

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-03-27 15:57
我怎么在一个报错的代码里运行找到他的绝对位置


...

哈哈，这个问题问得好！在编程中，我们经常会遇到各种报错，有时候我们需要找到报错的具体位置进行调试。

在Python中，可以使用`traceback`模块来获取报错的详细信息，其中就包括了报错所在的行数和文件名。下面是一个简单的示例代码：

1. import traceback
   
2. 
   
3. def func():
   
4.     a = 10 / 0
   
5. 
   
6. try:
   
7.     func()
   
8. except ZeroDivisionError:
   
9.     # 获取报错位置的详细信息
   
10.     trace = traceback.format_exc()
    
11.     print(trace)

复制代码

在上面的例子中，我们故意让程序出现除零错误，然后使用`traceback.format_exc()`函数获取报错的详细信息，并打印出来。

当你运行这段代码时，你会看到以下输出：

1. Traceback (most recent call last):
   
2.   File "test.py", line 6, in func
   
3.     a = 10 / 0
   
4. ZeroDivisionError: division by zero

复制代码

从输出结果中，你可以清楚地看到报错的位置是在文件"test.py"的第6行，即函数`func()`内部的那一行。

希望这个方法能帮到你，在解决报错问题时更加迅速。记住，编程中遇到错误没什么大不了的，通过调试找到问题并解决它，你会变得越来越厉害！加油！

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ShuviDoura

这是什么问题

File "<stdin>", line 1
    python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt
           ^
SyntaxError: invalid syntax
@FishC

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-03-27 16:55
这是什么问题

File "", line 1
    python detec ...

这个问题是因为您在命令行中输入了python命令来运行一个Python脚本，但是却得到了一个语法错误。根据给出的错误信息，我们可以看到"SyntaxError: invalid syntax"，它表示您的命令存在无效的语法。

这种情况通常发生在您尝试在Python交互式环境（REPL）中运行一个非Python语句或命令时。在您的例子中，您可能正在尝试运行一个命令行脚本（detect.py），并使用一些选项（--source和--weights）来指定源文件和权重。

要解决这个问题，您需要确保您在命令提示符下执行这个命令，而不是在Python解释器中。您可以打开终端窗口（例如命令提示符或终端），然后使用以下命令运行您的脚本：

1. python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt

复制代码

请注意，您需要确保您已经正确安装了Python，并且将其添加到了系统路径中。另外，您还需要确保detect.py脚本和相关的文件（例如data/images/bus.jpg和pretrained/yolov5s.pt）位于当前工作目录中，或者您需要提供正确的路径。

希望这能帮助到您！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

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ShuviDoura

FishC 发表于 2024-3-27 16:55
这个问题是因为您在命令行中输入了python命令来运行一个Python脚本，但是却得到了一个语法错误。根据给 ...

怎么查看是否安装了Python，并且将其添加到了系统路径中

@FishC

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-03-27 16:57
怎么查看是否安装了Python，并且将其添加到了系统路径 ...

如果你想查看是否已经安装了Python并将其添加到系统路径中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开命令提示符窗口（在Windows系统上，你可以按下Win键+R，然后输入cmd并按下Enter键）。

2. 输入`python`并按下Enter键。如果Python已经成功安装并添加到系统路径中，你将会看到Python版本号和Python解释器的提示符（以`>>>`开头）。例如：

1. Python 3.9.1 (tags/v3.9.1:1e5d33e, Dec  7 2020, 17:08:21) [MSC v.1928 64 bit (AMD64)] on win32
   
2. Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
   
3. >>>

复制代码

3. 如果你收到类似于“'python' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。”的错误消息，这意味着Python没有添加到系统路径中，或者没有安装。在这种情况下，你需要安装Python，并将其添加到系统路径中。

   - 安装Python：你可以从Python的官方网站（https://www.python.org）下载适合你操作系统的安装包，并按照安装向导的提示进行安装。

   - 将Python添加到系统路径中：在安装Python时，一般会有一个选项让你自动将Python添加到系统路径中。如果你错过了这个选项，或者安装程序没有提供这个选项，你可以手动将Python添加到系统路径中。具体的方法参考如下：

     - 找到Python安装的目录。默认情况下，Python会安装到`C:\PythonXX`目录下，其中`XX`是Python的版本号。例如，Python 3.9会安装到`C:\Python39`目录下。

     - 右键点击“我的电脑”（或者“此电脑”），选择“属性”。

     - 点击“高级系统设置”（或者“系统”-“高级系统设置”）。

     - 在弹出的对话框中，点击“环境变量”按钮。

     - 在“系统变量”一栏中，找到名为`Path`的变量，双击该变量。

     - 在“编辑环境变量”对话框中，点击“新建”按钮。

     - 在新建的行中，输入Python安装目录的完整路径（例如`C:\Python39`），然后点击“确定”。

     - 确保已经完成所有对话框的关闭。

4. 完成上述步骤后，再次打开命令提示符窗口，并输入`python`。如果你看到Python解释器的提示符，那么恭喜你，Python已经安装并添加到系统路径中了！

希望这些步骤能帮到你，祝你编程愉快！

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ShuviDoura

怎么解决

requirements: Pillow==8.4.0 not found and is required by YOLOv5, attempting auto-update...
ERROR: Invalid requirement: "'Pillow==8.4.0'"
requirements: Command 'pip install 'Pillow==8.4.0'' returned non-zero exit status 1.
requirements: scipy>=1.4.1 not found and is required by YOLOv5, attempting auto-update...
ERROR: Invalid requirement: "'scipy"
requirements: Command 'pip install 'scipy>=1.4.1'' returned non-zero exit status 1.
YOLOv5  2022-7-28 torch 2.2.0 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 8188MiB)
@FishC

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-03-27 17:24
怎么解决

requirements: Pillow==8.4.0 not found  ...

首先，这个错误是因为您缺少Yolov5所需的Pillow和scipy库。解决方法如下：

1. 首先尝试更新pip工具本身，可以使用以下命令：
  

1. pip install --upgrade pip

复制代码

2. 如果更新pip后仍然出现问题，请检查您当前安装的Python版本是否与Yolov5所需的版本兼容。Yolov5要求Python版本为3.7或更高。

3. 确保您有安装Pillow和scipy库的支持。可以使用以下命令安装它们：
  

1. pip install Pillow
   
2.    pip install scipy>=1.4.1

复制代码

4. 如果在安装时遇到权限问题，可以尝试在命令前面添加 `sudo`，例如：
  

1. sudo pip install Pillow
   
2.    sudo pip install scipy>=1.4.1

复制代码

如果以上步骤仍然无法解决问题，请提供更详细的错误信息，以便我能够更好地帮助您解决。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

ShuviDoura

FishC 发表于 2024-3-27 17:24
首先，这个错误是因为您缺少Yolov5所需的Pillow和scipy库。解决方法如下：

1. 首先尝试更新pip工具 ...

这个是什么意思

YOLOv5  2022-7-28 torch 2.2.0 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 8188MiB)

@FishC

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-03-27 17:30
这个是什么意思

YOLOv5  2022-7-28 torch 2.2.0 CU ...

YOLOv5是一个目标检测算法的模型，它可以用于识别图像或视频中的不同物体。2022-7-28表示该模型的版本是在2022年7月28日发布的。torch 2.2.0是它所使用的深度学习框架的版本，而CUDA:0表示该模型是在支持CUDA的计算机上使用的，其中CUDA是一种用于在NVIDIA GPU上加速深度学习任务的技术。NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU是该计算机上的显卡型号，8188MiB表示显存大小。

如果你想使用这个模型进行目标检测任务，你需要安装torch 2.2.0和相应的CUDA版本，并且确保你的计算机上有NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU这款显卡。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。