程式狂想曲

最近網路出現了幾篇 OpenAI Codex 串接 Ollama 的教學，但Ollama的底層其實就是 llama.cpp,

心想，那應該是有機會讓 Codex串接llama.server 才對

經過一番實作，與AI協助，果然 找出可以串接的方法

所使用的各項元件版本

llama.server：version: 9272

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到了這一步，基本上才正式進入訓練，沒法  不知為何 Yolo v9 rd 的官方設定，Mosaic 與 RandomCrop 都設置成 1，在底層演算法中，Mosaic的演算法，對於類別很少甚至只有1種類別

或者訓練的目標影像的位置太固定，在經過Mosaic的4分隔拼接後，很容易在新拼接的影像是沒任何訓練目標

基本上不建議 Mosaic 與 RandomCrop 同時開啟

增強訓練的概念是用較少的影像，在每一輪的訓練前，調整影像，避免訓練過程中，AI學習太過單調，導致分數高但實際運用卻不佳的狀況，也可以用較少的影像數量得到較佳的訓練結果

如果影像數量很多，收集到各種不同角度與位置，亮度變化，其實不開啟影像增強模式也無仿，畢竟很多影像增強不一定對於後續的使用有實際作用

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再來是開啟 VS Code，選擇先前安裝設定的 Yolo 資料夾

再來需要設定編譯的環境

>python select Interpreter

選擇預計要使用的 開發環境

在訓練自己的資料前，需要手動設定一些檔案與參數

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Yolo 的系列在 2024年 發布了 Yolo V9，由於 Ultralytic 公司 將先前的 Yolo v5 改成了 AGPLv3，導致了 Yolov9 雖然是台灣工研院團隊在開發，但由於使用了一部分Ultralytic 的 code，最後另外發佈另一個 MIT Yolo 的版本。不否認 Ultralytic 的版本很好用，實測過 yolo12 的確是很好上手，畢竟是商業化的公司，真的部屬很快，速度也很不錯，但這商業化的方法不是很認同，剛好又看到 中研院發佈的 MIT YoloV9的版本,目前測試 訓練、推理、轉成 onnx 檔案、使用 onnx檔案推理  也都能順利做到，在此預計做個系列分享。一方面感謝中研院的團隊，另一方幫忙補上一些目前官方網站缺少的資訊

Yolo v9 目前有哪些優點?

Yolo 基本上可以說是分兩大分支在開發

(1)首先分支就是中研院這分支，最初Yolo 的原創者 Joseph Redmon 發布到v3後由  Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao 發布 yolov4

Alexey Bochkovskiy

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windows 11  把疑難排除功能的修改權限功能默認移除了

需要執行以下幾個步驟才˙能 修改 visual studio 的默認啟動權限

1.啟動控制台

2.啟動程式集

3.執行程式相容疑難排解員

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最近發生一件很怪異的問題，在公司的無線網路是 DHCP，在工廠端無線網路是固定IP設定，只要連線到工廠網路，回到公司的無線網路就會發生異常。

DHCP、分配的IP  、DNS 都正常，內網使用也都沒問題，但就是沒對外連線

最後排查,居然是在 Regedit中的設定，出現異常

電腦\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ControlSet001\Services\Tcpip\Parameters\Interfaces\

在 ProfileNameServer 在這個的數值內 出現了 工廠端的 DNS設定資料，最後將此數值清除 重新連線後正常

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回顧一下  先前的文章

台灣房價開始起跌 (青壯年人口與結婚人數會影響買房的需求)

已經過了4年，來探討一下 最近的房市狀況。

這次用的數據
一樣是台灣政府統計的數據　https://www.ris.gov.tw/zh_TW/346

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