1.手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)
2.python怎么学习？
3.Pytorch笔记(十四:继承nn.Module定义MLP,GPU加速&Visdom)(1.1版本)
手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)
手部关键点检测第二部分：使用YOLOv5进行手部检测（附带训练代码和数据集）
本篇将专注于手部检测模型的开发，采用自上而下的方法，分为两阶段：首先进行手部检测，然后估计手部关键点。所采用的框架是基于开源的YOLOv5项目。
项目成果包括一个精度高达mAP_0.5=0.，问答抽奖小程序源码是什么mAP_0.5:0.=0.的手部检测模型，以及轻量化版本的yolov5s_和yolov5s_模型，均适用于普通Android手机，CPU(4线程)约ms左右，GPU约ms左右。
手部检测结果和手部关键点检测效果已经展示，并提供了Android手部关键点检测APP的下载链接。
1.1 手部检测数据集说明
收集了三个手部检测数据集：Hand-voc1，Hand-voc2和Hand-voc3，总共有+张，标注格式统一为VOC数据格式，便于深度学习手部目标检测模型算法开发。
1.2 自定义数据集
如果需要调整数据集进行训练，或自定义数据集，可以参考相应步骤。
2. 基于YOLOv5的迷你坐骑源码手部检测模型训练
训练Pipeline基于YOLOv5进行，使用GitHub上的YOLOv5项目，需要将原始数据集转换为YOLO的格式。项目代码已在Ubuntu和Windows系统上验证，确保无误。
训练数据准备、配置数据文件、模型文件，选择轻量化的yolov5s模型，该模型计算量减少了倍，参数量减少了7倍，适应手机端性能。
训练过程可视化使用Tensorboard，训练结果输出包括各种性能指标。
3. Python版本手部检测效果展示
项目提供demo.py文件用于测试模型效果，兼容Windows系统。展示手部检测结果。
4. 提升模型性能的建议
通过调整数据集、参数配置，可进一步提高模型性能。
5. 手部检测与手部关键点检测
项目已实现Android版本的手部检测与关键点检测，应用在普通Android手机上达到实时效果，新征途源码满足业务性能需求。
6. 项目源码下载
项目包含手部检测数据集、训练代码和测试代码，支持Android应用开发。
完成的手部检测与关键点检测，可应用于多种场景，提供高性能、实时的手部检测解决方案。
python怎么学习？
学习Python编程技术的流程与步骤，自学与参加培训学习都适用。一、清楚学习目标
无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断的提升，享受python学习计划的过程。
虽然目前的编程语言有很多，但是基础语法上的概念，本质上都是相通的。可以做到一通百通。源码象科技所以没有必要为了学哪门语言纠结太多。
python是目前市面上，我个人认为是最简洁&&最优雅&&最有钱途&&最全能的编程语言，没有之一。所以既然你决定了要学习python，那么就需要先下一个决心，至少决定要作为自己的主力语言。
python是全能语言，社区庞大，有太多的库和框架。你只需要找到合适的工具来实现想法，省去了造轮子的精力。
coder可以写尽可能少的代码来实现同等的功能。“人生苦短，我用python”是至理名言。
如果实现一个中等业务复杂度的项目，在相同的时间要求内，用java实现要4-5个码农的话，用python实现也许只需要1个。这就是python最大的优势了。
二、tnn管理源码基本python 知识学习
1. 了解Python是什么，都能做些什么？
2. 知道什么是变量、算法、解释器
3. Python基本数据类型
4. 列表和元组的操作方法
5. 字符串操作方法
6. 基本的字典操作方法
以上这些可以略微掌握之后就进行下一步，遇到忘记不会的可以再参考一下书和笔记。
虽然看书学编辑是效率最低的事情。且不说书的内容基本过时。就是比较较的翻译也很晦涩，照书写了代码跑不通，不断报错。是很打击学习积极性的。
不过，介绍语法的基础书，还是可以买一本，作为手册查阅之用。这类基础书籍买一本就好，找个周末休息时间，一天便可看完。
三、掌握Python的条件、循环和相关的执行语句
任何知识它的基础知识都是有些枯燥的，现在我们就可以动手来做一些逻辑层面的东西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break和列表推导式等这些语句的使用，还有程序中的异常处理。
四、面对对象知识
面对对象OOP，更高层次的Python程序结构，代码的重用避免代码冗余，打包你的代码，函数的参数、作用域等。
类，可以帮助我们减少大量的开发时间，提高编程的效率，对中大型项目十分关键。
五、项目实践
在这个阶段，一定要多动手实践，查找和处理过程中遇到的错误和异常，遇到问题多上网搜索，也可以参考公众号内的一些文章，或者加上咱们文章下方的老师领取合适的项目实例。
在成功的解决了这些问题之后，会有一种很大的成就感，这样一个良性循环，才是你学习Python这类程序语言的最大动力。
以上是**姐总结学习Python的步骤和流程。当然参加我们的Python培训课程，可以更快速、系统全面地掌握Python的各种知识。通过课后习题，让大家动手动脑的参与，课后问题解答会让你茅塞顿开。
培训班还会有很多实用的Python项目，从零开始带领大家一块解决项目遇到的问题，避免浪费大量精力和时间。最终让大家可以自行编写想要的各种Python程序。
六：缺点
当然任何一门语言都有缺点，Python也不例外。**姐认为学习一门语言不仅需要清楚的知道学习步骤，做到心中有规划。也需要适当的了解一下他的缺点，也是为了更好的掌握、完善。
1、第一个缺点就是运行速度和C程序比要慢很多，因为Python是解释型语言，代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。
2、第二个缺点就是代码不能加密。如果要发布你的Python程序实际上就是发布源代码，还好我们大部分用python是来写应用程序,给用户提供服务的，用户其实不需要也不关心你的源码。
Pytorch笔记(十四:继承nn.Module定义MLP,GPU加速&Visdom)(1.1版本)
PyTorch笔记（十四：深度学习实践与优化） 1. 模块化网络构建在上一节中，我们手动构建了用于MNIST分类的简单网络，网络参数需自行管理。在深度学习框架中，推荐使用nn.Module继承来构建网络，这样可以隐藏参数细节，自动处理初始化问题，使网络设计更加简洁。
2. ReLU与F.relu的区分PyTorch提供了两种API风格：nn.ReLU作为类，位于torch.nn模块，以大写字母开头；F.relu作为函数，存于torch.nn.functional模块，全小写字母。理解这两种形式的区别有助于高效使用库功能。
3. GPU加速通过torch.device()函数选择GPU设备，然后在定义的网络或Tensor后面添加.to(device)即可实现数据在GPU上的运行。例如，训练和损失计算时，确保数据在GPU上进行。
4. Visdom可视化与tensorboardX相比，Visdom在可视化上更直观，尤其对图像数据支持直接使用Tensor。安装Visdom可通过pip install或从源码编译。运行visdom.server进行测试，以便实时监控训练和测试过程。
5. 训练过程可视化在自定义网络代码中加入Visdom的可视化，导入Visdom库并在训练过程中实时绘制训练曲线和验证结果，通过设置窗口和更新模式动态展示数据变化。
6. 正则化技术正则化如L2或L1，用于防止过拟合。在训练时，L2正则化通过设置optimizer的weight_decay参数实现，而L1正则化需在loss计算前手动添加。注意，L1正则化可能需要更小的系数以避免under-fitting。
