我修改了external_url為“192.168.11.12”，端口是默認(rèn)的80，也重啟樂(lè)，也重新配置樂(lè)gitlab
但是在宿主機(jī)上使用http://192.168.11.12無(wú)法訪問(wèn)，但是使用127.0.0.1卻可以訪問(wèn)，進(jìn)去后的clone也是192.168.11.12但是無(wú)法正?？寺?，顯示連接失敗，請(qǐng)問(wèn)是什么問(wèn)題呢？
docker下gitlab安裝配置使用(完整版)docker 安裝gitlab以及使用 一、安裝及配置 1.gitlab鏡像拉取 2.運(yùn)行g(shù)itlab鏡像 運(yùn)行成功后出現(xiàn)一串字符串 3.配置 按上面的方式，gitlab容器...
您好，這個(gè)其他電腦要如何訪問(wèn)呢？
手把手教你 GitLab 的安裝及使用前言 新入職公司，發(fā)現(xiàn)公司還在使用落后生產(chǎn)工具 svn，由于重度使用過(guò) svn 和 git ，知道這兩個(gè)工具之間的差異，已經(jīng)在使用 git 的路上越走越遠(yuǎn)。于是，跟上級(jí)強(qiáng)烈建...
博主您好，想請(qǐng)教您一個(gè)問(wèn)題。對(duì)于樣條曲線的端點(diǎn)。原本可以使用三維空間坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行描述，能否只是用一個(gè)double值進(jìn)行描述？
B-樣條曲線(B-spline Curve)總結(jié)概述 B-樣條曲線，是B-樣條基函數(shù)的線性組合，是貝塞爾曲線的一般化。給定n+1個(gè)控制點(diǎn)，P0,P1, ..., Pn以及一個(gè)節(jié)點(diǎn)向量U = { u0,u1, ..., um...
您好，最近也在研究模型在C++ 上的部署。這種方式會(huì)有功能上的缺失么，對(duì)一些網(wǎng)絡(luò)層會(huì)不會(huì)出現(xiàn)不支持的問(wèn)題，這方法好像也是剛出來(lái)的。期待您的回復(fù)。
C++部署pytorch模型（一）————將pytorch模型轉(zhuǎn)化為torchscript模型Pytorch官方提供的C++API名為libtorch，在Pytorch1.0版本之后開(kāi)始支持windows，以后就可以直接用libtorch來(lái)部署Pytorch模型了。在...
@公輸睚信 非常感謝您的回復(fù)
TensorFlow 訓(xùn)練自己的目標(biāo)檢測(cè)器本文主要描述如何使用 Google 開(kāi)源的目標(biāo)檢測(cè) API 來(lái)訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)器，內(nèi)容包括：安裝 TensorFlow/Object Detection API 和使用 Tens...
博主您好，請(qǐng)教一個(gè)問(wèn)題。同樣使用object-detection進(jìn)行模型訓(xùn)練，預(yù)加載模型使用的是faster-rcnn-resnet這個(gè)，訓(xùn)練過(guò)程都很順利，問(wèn)題是，訓(xùn)練完成后，通過(guò)tensorboard進(jìn)行查看發(fā)現(xiàn)，mAP在下降，total loss在上升，image選項(xiàng)中的檢測(cè)結(jié)果卻還正確。訓(xùn)練時(shí)終端的tensorflow的信息輸出顯示loss為0.00幾這個(gè)級(jí)別，偶爾還會(huì)出現(xiàn)0.0幾的浮動(dòng)。這是什么問(wèn)題？使用的訓(xùn)練集有兩類(lèi)圖片，每類(lèi)1000張，使用的測(cè)試集每類(lèi)100張
TensorFlow 訓(xùn)練自己的目標(biāo)檢測(cè)器本文主要描述如何使用 Google 開(kāi)源的目標(biāo)檢測(cè) API 來(lái)訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)器，內(nèi)容包括：安裝 TensorFlow/Object Detection API 和使用 Tens...
博主您好，我同樣使用tensorflow+object detection進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，預(yù)訓(xùn)練模型同樣時(shí)faster-rcnn-resnet，訓(xùn)練一切正常，但是是以使用tensorboard進(jìn)行查看時(shí)發(fā)下，mAP在下降，total loss反而在上升，查看檢測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)都還正確。訓(xùn)練集是兩類(lèi)，每類(lèi)1000張，測(cè)試集是200張，每個(gè)100張。訓(xùn)練時(shí)tensorflow的INFO輸出顯示loss基本穩(wěn)定在0.00幾這個(gè)量級(jí)，會(huì)有偶爾的0.0幾出現(xiàn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)tensorflow object detection 實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別object detection是Tensorflow很常用的api，功能強(qiáng)大，很有想象空間，人臉識(shí)別，花草識(shí)別，物品識(shí)別等。下面是我做實(shí)驗(yàn)的全過(guò)程，使用自己收集的胡歌圖片，...
1995年，我出生在廣東揭陽(yáng)的一個(gè)普通家庭，父母白手起家，供我上學(xué)；2014年，我離開(kāi)家來(lái)到廣州讀大學(xué)。 2018年，我畢業(yè)了。 畢業(yè)后，我給自己定了兩個(gè)必須要完成目標(biāo)：辦一...
博主您好，我同樣遇到了轉(zhuǎn)換后的TFRecord文件大小為0kb的問(wèn)題，即使加上了image_relative_path = image_relative_path.replace('\\', '/')語(yǔ)句，也還是一樣。麻煩指點(diǎn)迷惑。期待您的回復(fù)。謝謝
TensorFlow 訓(xùn)練 Mask R-CNN 模型前面的文章 TensorFlow 訓(xùn)練自己的目標(biāo)檢測(cè)器 寫(xiě)作的時(shí)候，TensorFlow models 項(xiàng)目下的目標(biāo)檢測(cè)專(zhuān)題 object_detection 還沒(méi)有給出用于...
