安全帽佩戴检测数据集

Python实现三维空间中的RRT避障路径规划算法

文章目录前言一、算法原理二、代码实现1.定义节点2.碰撞检测3.RRT算法4.完整代码运行结果前言基于快速随机搜索树（Rapidly-exploringRandomTree,RRT）的优化算法，通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测
C_mony·2025-03-02 12:26

Linux下网络运维命令总结

一、网络连通性测试ping作用：检测目标主机是否可达，并测量网络延迟。示例：pingwww.example.com持续发送ICMP报文，按Ctrl+C停止。
C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-02 10:40

python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类

1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y
邀_灼灼其华·2025-03-02 09:00

mysql 视图调用函数_MySQL视图，函数，触发器，存储过程

1.视图视图是一个虚拟表，它的本质是根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名，用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集，可以将该结果集当做表来使用。
丛子涵·2025-03-02 09:59

学习笔记：java的23种设计模式总结

的自动注入就是最生动的实践单一职责原则：一个人只做一件事，别乱套了接口隔离原则：和单一职责类似合成复用原则：尽量先通过组合等来实现，而非通过继承来实现优先考虑hasA而非isA设计模式（1）单例模式饿汉式懒汉式DCL双重检测锁
SJLoveIT·2025-03-02 09:27

001-51单片机概述

它具有体积小，价格便宜，易于编程等特定，广泛应用于家用电器，的智能控制模块，无人售卖系统，医疗设备中的检测系
wind_one1·2025-03-02 08:52

高效空间编码技术：SPD-Conv在目标检测中的创新应用

SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测
向哆哆·2025-03-02 08:17

【大模型】什么是蒸馏版大模型

流程：训练Teacher模型：在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型：固定其参数，作为监督信号源。
深度求索者·2025-03-02 07:12

模拟器多开窗口单IP与代理IP关系

一旦检测到一个IP地址下登录了过多的账号，系统很可能会将这些账号视为作弊行为，进而采取封禁等处罚措施。这不仅影响了玩家的游戏体验，更可能导致珍贵账号的丢失。
九州ip动态·2025-03-02 04:52

模拟器游戏多开为什么需要单窗口单IP

模拟器游戏多开时采用单窗口单IP的主要目的是为了规避游戏运营商的反作弊检测机制，降低账号关联风险，并确保多开行为的隐蔽性。
xxtzaaa·2025-03-02 04:18

yolo目标检测项目

一、前言（一）、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤：目标分类：确定图像中出现的物体属于哪一类别，例如汽车、行人、狗等。
m0_75047393·2025-03-02 03:12

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3
盼小辉丶·2025-03-02 02:39

轻松连接MySQL与Oracle：Spoon(Kettle)配置指南

Resource-Bundle-Collection/3c3aa项目介绍在数据处理和ETL（Extract,Transform,Load）领域，Spoon(Kettle)是一款功能强大的开源工具，广泛应用于数据集成和数据转换任务
黄豪宙·2025-03-02 01:00

游戏开发领域 - Hitbox、Hurtbox、Priority 极简理解

引入在电子游戏中，Hitbox、Hurtbox、Priority，是三个与碰撞检测和攻击判定密切相关的核心概念Hitbox、Hurtbox、Priority共同构成了游戏中的物理交互和战斗系统一、Hitbox
我命由我12345·2025-03-02 00:25

nuxt常用组件库html-validator应用解析

html-validator主要用于自动验证nuxt服务器呈现的HTML(SSR和SSG)，以检测可能导致水合错误的HTML常见问题，有助于减少水合错误，检测常见的可访问性错误。
垣宇·2025-03-02 00:23

Redis系列之进阶篇（下）

1.布隆过滤器布隆过滤器是一种高级数据结构，专门用于解决去重和检测某个对象是否存在的问题。布隆过滤器就像一个不怎么精确的set结构，当你使用它的contains方法判断某个对象是否存在时，它可能会误
可乐不渴了·2025-03-01 23:13

STM32之按键检测

KEY是按键，接PE2口，LED灯，接PC0口，使用STMF103ZET6，则用按键控制小灯亮灭的标准库程序如下：#include"led.h"//Deviceheader#include"key.h"#include"SysTick.h"intmain(){SysTick_Init(72);Led_Init();Key_Init();while(1){if(GPIO_ReadInputDataB
最爱是生活·2025-03-01 22:36

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

主要介绍了如何将英特尔开发板（小挪吒）与OAK深度相机结合使用，并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机：作为深度数据采集的核心设备，其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合，实现了高效的目标检测和深度信息处理
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

OAK相机：纯视觉SLAM在夜晚的应用

现在袁博士团队进一步挖掘了纯视觉的潜力，于是又专门录了一段夜间的演示给我们展示了在完全黑暗及光线变化的环境中可靠工作的VIO、回环检测及适用于大场景的内存管理技术。
OAK中国_官方·2025-03-01 20:26

linux shell编程

linuxshell编程1.shell脚本概述2.脚本的调用形式3.shell脚本语法3.1脚本开头标识3.2脚本注释3.3给脚本加上可执行权限3.4shell脚本的运行方式3.5检测脚本是否正确3.6
野生java研究僧·2025-03-01 20:53

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。
qq924711725·2025-03-01 20:22

机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型

在机器视觉系统中，线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度，实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果，从而提升缺陷检测效率并降低成本。
视觉人机器视觉·2025-03-01 19:51

python数据分析之爬虫基础：爬虫介绍以及urllib详解

也可以补充数据集、检测动态变化等一系列作用。可以说在数据分析中有着相当大的作用！页面结构介绍这里主要介绍HTML的一些简单结构，需要一点前端的知识，可以根据情况直接跳过。
web13765607643·2025-03-01 19:19

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。
念九_ysl·2025-03-01 19:48

（图像梯度处理、图像边缘化检测、图像轮廓查找和绘制、透视变换、举例轮廓的外接边界框）

梯度处理的Sobel算子函数功能：Sobel算子是一种用于边缘检测的梯度计算方法，它通过计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度来增强边缘信息。参数：src：输入图像。
GWY_uu·2025-03-01 17:08

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

主要参数包括datase`（数据集）batch_size（批量大小）、shuffle（是否打乱数据）、num_workers（加载数据的线程数）等。
不要不开心了·2025-03-01 16:59

JavaScript--核心语法基础

6.2创建变量6.3变量命名规则7、数据类型（重难点）7.1分类7.2基本数据类型7.3引用数据类型--对象（object）7.4数据类型的检测8.数据类型的转换8.1隐式转换8.2强制转换9.运算符9.1
丿狴犴λ·2025-03-01 15:56

基于 Linux 系统（迅为 iTOP-4412）设计的倒车雷达系统

go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于Linux系统（迅为iTOP-4412）设计的倒车雷达系统介绍倒车雷达系统是一种辅助驾驶系统，它通过超声波传感器检测车辆后方障碍物
鱼弦·2025-03-01 15:50

网络配置的常用命令及其具体操作

1.通过ping命令检测网络故障正常情况下，当用ping命令来查找问题所在或检验网络运行情况时，需要使用许多ping命令，如果所有都运行正确，就可以相信基本的连通性和配置参数没有问题；如果某些ping命令出现运行故障
富褸陶白·2025-03-01 14:49

【北京迅为】iTOP-RK3568OpenHarmony系统南向驱动开发-第5章 UART接口运作机制

RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2025-03-01 14:19

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术
那年一路北·2025-03-01 14:16

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

文章目录一、YOLOv8在道路状况检测中的原理与优势（一）检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程
他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。
jarreyer·2025-03-01 14:15

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。
FL1623863129·2025-03-01 13:10

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。
那年一路北·2025-03-01 13:09

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weixin_aaa722509·2025-03-01 12:06

0004-Ultralytics YOLOv10

YOLOv10由清华大学的研究人员基于UltralyticsPython包构建，引入了一种实时对象检测的新方法，解决了之前YOLO版本中发现的后处理和模型架构缺陷。
熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

SQL JOIN：内连接、外连接和交叉连接（代码+案例）

在SQL中，JOIN操作用于合并来自两个或多个表的数据集。通过JOIN，可以根据指定的条件检索数据库中相关记录。以下是内连接、外连接和交叉连接的深入解释以及它们的区别与应用。
m0_74825466·2025-03-01 11:53

sql专题 之 sql的执行顺序

文章目录sql的执行顺序sql语句的格式实际的执行顺序：虚拟表vs数据集虚拟表结果集总结嵌套查询在sql查询中的执行顺序前文我们了解了sql常用的语句，这次我们对于这些语句来个小思索戳这里→sql专题之常用命令
m0_67265654·2025-03-01 11:23

《OpenCV》——人脸检测

人脸检测级联分离器具体实现实例（人脸检测）本实例对合照图片进行人脸检测，并圈出人脸位置，使用的OpenCV自带的级联分类器可从OpenCV源文件的data目录下，加载不同的级联分类器的XML文件对不同对象的检测
Kai HVZ·2025-03-01 11:22

Canvas绘制简易雨滴碰撞效果

Canvas绘制简易雨滴碰撞效果基本概念与作用说明示例一：基本的雨滴生成与移动HTML结构JavaScript逻辑示例二：添加碰撞检测更新JavaScript示例三：动态改变雨滴的速度和大小更新JavaScript
DTcode7·2025-03-01 11:50

【模块】Non-local Neural

这种方法对于视频分类、对象检测/分割以及姿态估计等任务表现出了显著的改进。机制非局部操作通过在输入特征图的所有位置上计算响应的加权和来实现，其中权重由位置之间的关系（如
dearr__·2025-03-01 10:48

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。
qq1309399183·2025-03-01 09:12

【C++】——精细化哈希表架构：理论与实践的综合分析

2.2哈希冲突的本质：问题与应对策略2.3开散列与闭散列：两大解决方案的比较3.闭散列的精确实现：从设计到优化3.1整体框架设计：面向扩展的架构3.2仿函数的灵活性：高效哈希的关键3.3插入操作：冲突检测与位置分
vip1024p·2025-03-01 09:39

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

训练数据‌：使用LAION-5B数据集过滤后的子集，文本编码器为CLIPViT-L/14‌34。‌局限性‌：对复杂光影和材质的细节刻画能力较弱，高分辨率生成需依赖外部放大工具‌28。
Liudef06·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法，根据聚
乔大将军·2025-03-01 08:59

java 心跳检测

今天再看SpringCloudEureka的时候，提到了心跳检测。之前也在某个地方看到过这个概念。但是一直没有深究。找到了这篇文章。写的很不错。
还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:51

【学习笔记】Kubernetes

1.1Kubernetes控制平面和工作节点的组件及其作用控制平面组件控制平面组件负责管理集群的全局决策（如调度），以及检测和响应集群事件。
还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:20
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