吸烟行为检测

《Hello YOLOv8从入门到精通》4， 模型架构和骨干网络Backbone调优实践

YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。
Jagua·2025-03-16 10:54

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型
小彭律师·2025-03-16 09:21

华为OD机试 - 核酸检测人员安排 - 动态规划（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述在系统、网络均正常的情况下组织核酸采样员和志愿者对人群进行核酸检
哪 吒·2025-03-16 09:49

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

其在处理离散数据（如文本数据中的词频）时表现优异，可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。
鱼弦·2025-03-16 09:16

信息学奥赛一本通C++语言-----1119：矩阵交换行

【输入】输入共66行，前55行为矩阵的每一行元素,元素与元素之间以一个空格分开。第66行包含两个整数m、nm、n，以一个空格分开（1≤m,n≤5）（1≤m,n≤5）。
宝祺祺吖·2025-03-16 06:31

Android StrictMode 使用与原理深度解析

AndroidStrictMode是Android系统提供的一种开发者工具，用于检测应用主线程中不合理的耗时操作（如磁盘I/O、网络请求等）和内存泄漏问题。
伟江.Zeng·2025-03-16 06:00

串排序（信息学奥赛一本通-2048）

【输入】第一行为国家的个数n；以下n行为国家的名字。【输出】n行，排序后的国名。
Doopny@·2025-03-16 05:27

Certbot实现SSL免费证书自动续签（CentOS 7版 + Docker部署的nginx）

前置安装，可参考Certbot实现SSL免费证书自动续签（CentOS7+nginx/apache）如果是通过Docker运行Nginx，certbot无法直接检测到本地的Nginx配置。
程序猿S先森丶·2025-03-16 05:26

前端开发：Web蜜罐详解

在网络安全领域，Web蜜罐作为一种主动防御技术，正逐渐受到关注，它通过模拟真实的Web应用程序，吸引攻击者并记录其行为，为安全专家提供了宝贵的情报。
三掌柜666·2025-03-16 03:10

使用 Python 编写网络爬虫：从入门到实战

一、原理介绍网络爬虫是一种自动化程序，通过模拟浏览器的行为向网络服务器发送HTTP请求，获取网页内容并进一步提取所需信息的过程。网络爬虫主要用于数据采集
Manaaaaaaa·2025-03-16 02:33

NPU的应用场景：从云端到边缘

2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾
绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

4.结果输出·计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下，NPU的任
绿算技术·2025-03-16 02:28

焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程

一、系统硬件配置与视觉系统搭建1.硬件组成焊接机器人系统通常由以下模块构成：线激光视觉传感器：用于发射线激光并采集焊缝图像（如英莱科技PF系列传感器，支持4K视频监控与微间隙焊缝检测）。
自动化专业爱好者·2025-03-16 01:23

以下列举了一些典型的JavaScript网页设计实例，它们展示了多样化的功能和交互体验，非常适合初学者及中级开发者学习借鉴如下:

-`IntersectionObserver`检测元素是否进入视口。-示例代码：```javascriptwindow.addEventListener('scroll',()=>{cons
一一代码·2025-03-16 01:52

3D FFT在波束形成中的详细解释

波束形成可以理解为一种通过数字信号处理手段，将天线阵列（或传感器阵列）接收的多路信号进行加权和，形成对特定方向（或多个方向）的增强或抑制，从而实现对目标/信号的方位估计与检测的技术。
DuHz·2025-03-16 00:49

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。
trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用，重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发，逐步构建一个完整的图像处理应用，并通过优化技巧提升性能。
·2025-03-16 00:16

基于Java的家居设备控制系统设计与实现

目录项目目标设计思路系统架构核心实现运行演示存在问题与优化总结项目目标实现四种家居设备（灯/空调/电视/洗衣机）的智能控制系统，要求：统一管理设备开关状态支持状态反转操作提供简洁的控制接口具备扩展性支持新设备接入设计思路面向对象设计原则抽象原则：通过接口定义通用行为继承机制
不知江月待何人..·2025-03-15 23:11

Java的面向对象

以下是Java面向对象编程（OOP）的主要知识点和总结：1.类和对象类：类是对象的蓝图或模板，定义了对象的属性（成员变量）和行为（方法）。对象：对象是类的具体实例，通过类创建。
一朵忧伤的蔷薇·2025-03-15 22:34

密码学概述及其发展简史 【一】

机密性:如何使得某个数据自己能看懂，别人看不懂认证:如何确保数据的正确来源，如何保证通信实体的真实性完整性:如何确保数据在传输过程中没有被删改不可否认性:如何确保用户行为的不可否认性密码算法密码算法的基本概念和术语包括
smilejiasmile·2025-03-15 22:32

【漏洞复现】泛微OA E-Office /iweboffice/officeserver.php 多个参数存在任意文件读取漏洞

作者对读者基于本文内容的行为不承担责任。读者在使用信息时必须遵守适用法律法规和服务协议，独自承担所有风险和责任。如有侵权，请联系删除。漏洞描述泛微OA
0x0000001·2025-03-15 20:52

Python 爬虫：一文掌握 SVG 映射反爬虫

SVG映射反爬虫的方法3.1解析SVG图像3.2处理自定义字体3.3使用OCR技术3.4动态生成SVG的处理4.实战案例4.1使用SVG映射显示价格4.2解析SVG文件并提取其中的内容和属性4.3模拟交互行为
数据知道·2025-03-15 20:50

第三方软件检测机构测试方案推荐

在软件开发周期中，很多软件测试工作与开发工作是同步进行的，人们对于软件测试流程的重视程度也不够，可能在测试工作中就容易造成很多重复性和不规范操作。实际上，理清楚软件测试流程对提高后期软件测试工作效率有很大好处。所以，卓码软件测评小编对软件测试流程进行简单梳理，供大家参考。软件测试流程步骤分析需求文档这一步需要明确用户测试需要文档，对测试业务范围、测试人员分配、测试场景等各个业务流程进行分析。尽可能
第三方软件测评·2025-03-15 20:19

态势感知产品通用的一些安全场景设计

互联网网络攻击类类别序号名称互联网络攻击类1识别DDOS攻击2web高频攻击3外网主机发起特定端口扫描4webshell攻击5xss攻击检测6SQL注入检测7网站挂马1.1识别DDOS攻击场景描述DDoS
sinfoyou·2025-03-15 19:10

Linux安全与密钥登录指南

Linux安全概述密钥登录的配置生成密钥对配置SSH密钥登录查看登录日志限制IP访问设置IP封禁允许特定IP访问查看系统可登录的账号1.Linux安全概述Linux系统安全主要依赖于控制访问权限、监控异常行为以及进行安全配置
gkfkfhk·2025-03-15 18:36

python opencv轮廓检测_python opencv中的不规则形状检测和测量

正如我在评论中提到的那样,对于这个问题,分水岭似乎是一个很好的方法.但是当你回答时,定义标记的前景和背景是困难的部分！我的想法是使用形态梯度沿着冰晶获得良好的边缘并从那里开始工作;形态梯度似乎很有效.importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread('image.png')blur=cv2.GaussianBlur(img,(7,7),2)h,w=img.shape[:
weixin_39584529·2025-03-15 18:04

Java 和 Kotlin 实现 23 种设计模式：从理论到实践

本文详细介绍了23种经典设计模式，包括创建型、结构型和行为型模式，并提供了Java和Kotlin的完整实现示例。
tangweiguo03051987·2025-03-15 18:03

C++设计模式-观察者模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

一、基本介绍1.1模式定义与核心思想观察者模式（ObserverPattern）是一种行为型设计模式，它定义了对象间一对多的依赖关系。
牵牛老人·2025-03-15 18:02

CSS:不设定高度的情况,如何让flex下的两个元素的高度一致

方法1：使用align-items:stretch（默认行为）flex容器的默认行为是align-items:stretch，这意味着子元素的高度会自动拉伸到与容器高度一致。
25号底片~·2025-03-15 16:52

计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介：玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。
喵了个AI·2025-03-15 16:48

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。
asdfg1258963·2025-03-15 16:47

算法在各领域的广泛应用：100 个实例全解析

根据用户的历史行为（购买、观看记录等）和其他相似用户的偏好，为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法：用于分析社交网络中的用户关系，如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
软件职业规划·2025-03-15 15:07

机器学习_重要知识点整理

贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

AS32X601双核锁步MCU技术优势分析

当检测到错误
国科安芯·2025-03-15 15:04

雷林鹏分享：Ruby 命令行选项

[programfile][arguments...]解释器可以通过下列选项被调用，来控制解释器的环境和行为。选项描述-a与-n或-p一起使用时，可以打开自动拆分模式(autosplitmode)。
weixin_30839881·2025-03-15 14:02

Ruby学习之命令行选项&环境变量

[programfile][arguments...]解释器可以通过下列选项被调用，来控制解释器的环境和行为，来看下具体数据：选项描述-a与-n或-p一起使用时，可以打开自动拆分模式(autosplitmode
luyaran·2025-03-15 14:01

3 招学会 UI 色彩搭配，让你的设计亮眼出众

一个优秀的UI色彩搭配方案，不仅能够吸引用户的注意力，提升产品的视觉吸引力，还能引导用户行为，增强用户对产品的认知与情感共鸣。接下来，我们将详细介绍3招学会UI色彩搭配的技巧，助你让设计亮眼出众。
大千UI工场·2025-03-15 14:00

Harmonyos开发——TypeScript基础

（3）boolean型letfin:Boolean=true（4）any型：可以跳过类型检测（不建议常用）leta:an
凌煦·2025-03-15 13:21

鸿蒙NEXT开发【@ohos.arkui.observer (无感监听)】 UI界面API

提供UI组件行为变化的无感监听能力。说明从APIVersion11开始支持。后续版本如有新增内容，则采用上角标单独标记该内容的起始版本。
傲慢的螺蛳粉·2025-03-15 12:46

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，
披光人·2025-03-15 12:14

数据架构与机器学习：如何构建智能系统

1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下，通过经验的学习自动改善其行为的技术。
AI天才研究院·2025-03-15 11:41

【python】flask-Web 应用程序框架

2.2、变量规则2.3、唯一的URLs/重定向行为2.4、网址构建2.5、HTTP方法2.5、有json体返回的HTTPGET请求示例(请求中不带参数)2.6、有json体返回的HTTPGET请求示例(
3L_csdn·2025-03-15 11:08

【忍者算法】从找朋友到找变位词：一道趣味字符串问题的深入解析｜LeetCode 438 找到字符串中所有字母异位词

在实际应用中，字母异位词的检测有着广泛的用途。比如在密码学中检测可能的密
忍者算法·2025-03-15 10:32

短视频时代，普通人如何保护个人隐私？——从SSL证书看数据安全

然而，这些行为背后潜藏着隐私泄露的风险：账号密码被盗、支付信息被窃取、个人数据遭篡改……如何在这些场景中保护隐私？SSL证书作为互联网安全的基石，正扮演着关键角色。
·2025-03-15 10:54

不与最大数相同的数字之和（信息学奥赛一本通-1113）

【输入】输入分为两行：第一行为N(N为接下来数的个数，Nusingnamespacestd;constintN=1e4+10;intnums[N];intmain(){intn;cin>>n;cin>>
Doopny@·2025-03-15 10:31

信息检索系统评估指标的层级分析：从单点精确度到整体性能度量

分析用户与搜索引擎的交互模式，我们可以观察到以下行为特征：用户主要关注结果列表的前几项对顶部结果的关注度显著高于底部结果用户基于多次搜索体验形成对搜索系统整体
·2025-03-15 10:52

文献阅读 | PNAS | 经验和发育中的前额叶皮层

发表期刊：PNAS\影响因子：9.4\DOI：10.1073/pnas.1121251109:::摘要前额叶皮层（PFC）接收来自所有其他皮层区域的输入，并负责规划和指导跨时间的运动、认知、情感和社会行为
·2025-03-15 10:22

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用，重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发，逐步构建一个完整的图像处理应用，并通过优化技巧提升性能。
·2025-03-15 10:50

基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具（OmniParser）

一、技术原理1.数据集构建：从流行网页和应用中提取数据，构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集，为模型训练提供基础。
deepdata_cn·2025-03-15 09:51

从前端视角理解消息队列：核心问题与实战指南

1.前端常见场景异步任务处理：用户行为日志上报、实时通知推送流量削峰：应对秒杀活动、大文件上传等瞬时高并发场景系统解耦：前端与后端服务、第三方服务之间的松耦合通信2.前端
秋水为渡·2025-03-15 09:20
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