# 平台在线体验
在线体验地址:[www.scuzfy.com](http://www.scuzfy.com)
[Scu·Earth](http://www.scuzfy.com)
由于服务器硬件和内网穿透带宽浪费,在线体验的性能要差于本地部署,推荐在使用每个功能时,每次只上传一张或者一对遥感图像,以避免网络超时。
# 所需环境
```python
# cuda环境
CUDA == 10.2
# paddle环境
paddlepaddle == 2.3
paddlers == 1.0b0
# 前端环境
vue == 3.0
# 数据库环境
MySQL == 8.0.14
# 后端环境
python == 3.7
Django==3.2.13
djangorestframework==3.13.1
numpy==1.19.3
opencv_python==4.5.5.64
paddlers==1.0b0
Pillow==9.1.1
PyMySQL==1.0.2
```
# 环境配置
## paddlepaddle安装:
### CUDA安装:
paddlepaddle安装需要依赖CUDA环境.,本次开发的环境是CUDA10.2。
如果您使用的是安培架构的GPU(NVIDIA GeForce 30系列),推荐使用CUDA11以上,非安培架构CPU推荐使用CUDA10.2。
CUDA各版本下载地址:(paddlepaddle目前支持快速安装的CUDA版本为10.1—11.2,其他版本需自行下载源码编译)
[CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)
下载完成后依照默认安装程序逐步执行即可。
### cuDNN安装:
下载地址:
[](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)
登录或注册账号后,下载与CUDA相对应版本的cuDNN,得到一个压缩包,将压缩包中的bin,include,lib目录下的文件复制到CUDA安装目录下的同名文件夹内。
### 验证安装:
控制台执行 `nvcc -V` 显示版本号则安装成功。
### 安装paddlepaddle:
- 确认python版本:
- 使用以下命令确认python版本为3.7/3.8:
```powershell
python --version
```
- 确认pip版本是否为20.2.2或更高版本:
```powershell
python -m pip --version
```
如果pip版本不符合要求,使用如下命令更新:
```powershell
python -m pip install --upgrade pip
```
- 使用以下命令确认python和pip是64bit,并且处理器是x86_64:
```powershell
python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
```
输出结果的第一行为64bit,第二行输出为”x86_64”、”x64”或”AMD64”即可
- CUDA安装成功后,根据安装的CUDA版本,执行对应的安装指令(以CUDA 10.2为例)
```powershell
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
其它CUDA版本安装指令见paddlepaddle官网:
[开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html)
### 验证安装:
安装完成后您可以使用 `python` 进入python解释器,输入`import paddle` ,再输入 `paddle.utils.run_check()` ,如果出现`PaddlePaddle is installed successfully!`,说明您已成功安装。
## paddlers安装:
### 方式一:
依次执行下列指令:
```bash
git clone https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS
cd PaddleRS
git checkout develop
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
```
### 方式二:
windows同样可以通过下列链接,选择与自己对应的python和系统版本的二进制文件:
[Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal)
以 *`GDAL‑3.3.3‑cp37-cp37‑win_amd64.whl`*为例,下载完成后进入下载目录并执行安装指令
```bash
cd {download} #download代表本机的下载保存目录
pip install GDAL‑3.3.3‑cp37-cp37‑win_amd64.whl
```
## vue 3.0安装:
### 安装node.js
进入Node.js官网下载稳定版本的64位Node.js的windows安装包(.msi):
[下载](http://nodejs.cn/download/)
逐步按照默认安装程序完成安装。
### 安装npm国内镜像cnpm
```bash
npm install -g cnpm --registry=registry.npm.taobao.org
```
### 安装vue及相关工具
```bash
cnpm install -g vue
cnpm install -g webpack
cnpm install -g express
cnpm install @vue/cli -g
```
### 验证安装
```bash
vue -V
```
## Django及其它python依赖安装:
进入到 `requirements.txt` 所在目录,执行下列命令:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
# 项目运行
## 前端启动:
进入到frontend文件夹,执行下列命令:
```bash
npm install
npm run serve
```
## 后端启动:
### 数据库配置
在MySQL中新建数据库,修改项目`backend/backend` 目录下`settings.py` 文件第118行——127行配置项
```python
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'paddle',
'USER': 'root',
'PASSWORD': 'goodnight',
'HOST': '127.0.0.1',
'PORT': '3306',
}
}
```
将 `name`, `user` , `password` , `port` 分别修改为您自己的 `前面新创建的数据库名` , `登录mysql的用户名` , `mysql登陆密码` , `mysql运行端口`
> 如果您不想修该源代码配置,可以直接将新建的数据库命名为paddle,数据库密码设置为goodnight
### 运行项目
进入到backend文件夹,执行下列命令:
```bash
# 执行数据迁移
python [absolute path]/manage.py makemigrations
python [absolute path]/manage.py makemigrate
# 运行项目
python [absolute path]/manage.py runserver 0.0.0.0:8000
#[absolute path]/manage.py为项目文件中manage.py文件的绝对路径
```
## 访问网站
浏览器中访问 `127.0.0.1:8080`

程序员无锋
- 粉丝: 3714
- 资源: 2696
最新资源
- ASP.NET MVC 程序设计.zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)
- GRU-Attention混合模型MATLAB代码实现:基于门控循环单元与注意力机制融合的数据分类预测技术,便捷读取EXCEL数据的主程序解决方案,基于GRU-Attention融合机制的数据分类预测
- 基于Python3.8.2+PyQt5 5.14.2开发的跨平台(MacOS、Windows、Linux)的简单文件加解密工具。采用RSA非对称加密算法,使用公钥加密私钥解密(毕设&课设&实训&大作业
- Matlab中的函数寻优方法:结合遗传算法与非线性规划算法的优点实现全局最优解,结合遗传算法与非线性规划的全局与局部搜索最优解求解方法实践,Matlab基于遗传算法和非线性规划的函数寻优方法 本案例
- THREE 平台化的项目,目前已适配微信,淘宝,头条小程序,微信小游戏.zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)
- 基于Unity的2D动作平台游戏。.zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)
- DeepSeek 总是提示“服务器繁忙”怎么办?10余种方法超详细图文教你一步到位使用DeepSeek-R1-满血版
- 基于边缘计算的资源卸载与群智能优化算法定制设计,基于边缘计算的资源卸载与群智能优化算法设计研究,基于边缘计算的资源卸载 群智能优化算法定做,算法设计 ,基于边缘计算的资源卸载; 群智能优化算法; 算法
- 基于CNN,RNN 和NLP中预训练模型构建的多个常见的文本分类模型。(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)
- 汽车稳定性滑模控制系统的MATLAB仿真研究:含不同控制器效果、参数对比及整车动力学模型m文件与参考资料分析,汽车稳定性滑模控制系统的Matlab仿真研究:不同控制器效果与参数对比分析,附整车动力学模
- 基于grpc+dubbo+springboot开发的分布式服务.zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)
- chrome 最新133.0.6943.99稳定版.zip
- 光热电站考虑N-K安全约束的风电、光伏电力系统优化调度模型研究与实践(仿真测试表现良好),光热电站下的风电-光伏电力系统N-k安全优化调度策略与实战案例解析:弃风弃光问题及调度策略对比,含风电-光伏
- 基于SpringBoot+MyBatis Plus++Shiro+jwt+redis+rabbitMQ+ElasticSearch+vue+ElementUI的个人博客项目(毕设&课设&实训&大作业&
- 仿OFO官网的HTML+CSS项目训练.zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)
- 基于S7-200 PLC与MCGS组态的苹果分拣机控制系统设计与实现:探究程序设计与组态王的应用,基于西门子S7-200 PLC与MCGS组态王的苹果分拣机控制系统设计与实现,41#西门子S7-200
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈


