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时间序列分析——基于R
Python
基于
YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测
使用YOLOv8(YouOnlyLookOnce)和OpenCV实现车道线和车辆检测,目标是创建一个可以检测道路上的车道并识别车辆的系统,并估计它们与摄像头的距离。该项目结合了计算机视觉技术和深度学习物体检测。1、系统主要功能车道检测:使用边缘检测和霍夫线变换检测道路车道。汽车检测:使用YOLOv8模型识别汽车并在汽车周围绘制边界框。距离估计:使用边界框大小计算检测到的汽车与摄像头的距离。2、环境
old_power
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2025-01-17 05:50
计算机视觉
YOLO
opencv
计算机视觉
python
在 MoonBit 实现线段树(二)
在本节当中我们将
基于
上次的线段树继续加深抽象,引入LazyTag的概念来解决区间修改的问题,完成一棵功能基本完备的线段树。怎么做到区间修改?先设想如果我们在线段树上给一个区间都加上某个数会发生什么?
·
2025-01-17 04:55
编程语言
OpenCV相机标定与3D重建(59)用于立体相机标定的函数stereoCalibrate()的使用
它通过一组已知的3D点及其在两个相机中的对应2D投影,来估计两个相机之间的相对位置和方向(旋转矩阵
R
和平移向量T),
jndingxin
·
2025-01-17 04:17
OpenCV
3d
opencv
面向对象-
它是一种编程范式,
基于
“对象”这一概念,将数据和处理数据的方法结合在一起。那么,为什么我们要采用面向对象的方法呢?这主要是因为它能够更自然地模拟现实世界中的实体及其交互方式。
不会打代码呜呜呜呜
·
2025-01-17 04:17
CPP
c++
开发语言
读书笔记(SRE:Google运维解密):第17章 测试可靠性
前者可以通过抓取和分析历史性监控信息来获得,后者可以用
基于
历史数据的预测来量化。为了让这些预测信息足够准确,必须满足下列条件中之一:(a)在这段时间内,该系统完全没有改变。
github_37320188
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2025-01-17 04:45
运维
中间件 MetaQ
•高可用:
基于
其物理部署架构实现高可用性。生产者为消息定义topic后,消费者可以订阅该top
Zero_pl
·
2025-01-17 04:43
中间件
2025/1/13 笔记——动态路由
一.动态路由1.动态路由的优势可以
基于
拓扑的变化而进行实时更新2.动态路由的缺点①占用额外的链路资源②安全风险③选路错误的风险3.动态路由的分类(1)
基于
AS进行的分类AS:自治系统标准编号:0-65535
Y淑滢潇潇
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2025-01-17 04:42
云计算
笔记
通用仓库管理系统开发书 Pyside6 + Sqlite3
1.2项目目标本项目旨在开发一个
基于
PySide6和SQLite3的通用仓库管理系统,主要功能包括:商品信息管理库存管理入库和出
PieroPc
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2025-01-17 04:12
数据库
sqlite
数据库
ui
pyside6
SOA介绍以及微服务对比
这些服务通过定义良好的接口相互通信,接口通常
基于
标准协议(如HTTP、SOAP、REST等)。
2501_90241293
·
2025-01-17 04:11
系统架构
架构
数据结构知识点
std::stack是
基于
其他容器(如std::vector、std::deque或std::list)实现的适配器类。
*TQK*
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2025-01-17 04:39
编程语言知识点
数据结构
算法
电商项目-
基于
ElasticSearch实现商品搜索功能(三)
本系列文章主要介绍
基于
SpringDataElasticsearch实现商品搜索的后端代码,介绍代码逻辑和代码实现。
kong7906928
·
2025-01-17 03:07
项目功能
Java框架
elasticsearch
电商项目
商品搜索
Harmony Next开发手册:学写一个NAPI子系统
NAPI框架简介NAPI(NativeAPI)组件是一套对外接口
基于
Node.jsN-API规范开发的原生模块扩展开发框架。
小小煤球
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2025-01-17 03:31
HarmonyOS
鸿蒙开发
OpenHarmony
鸿蒙
harmonyos
前端
华为
鸿蒙系统
开发语言
android
Linux驱动学习--DRM框架介绍及
基于
DRM框架的HDMI开发
目录一、引言二、DRM框架介绍三、DRM框架的使用四、源码分析一、引言Android4开始,hdmi等视频输出框架开始由framebuffer想DRM迁移,今天我们就来简单分析下DRM框架二、DRM框架介绍DRM是一个内核级的设备驱动,具体的说是显卡驱动的一种架构源码位置因为Linuxkernel内部接口和数据结构可能随时发生变化,所以DRI模块要针对特定的内核版本进行编译。kernel2.6.2
文艺小少年
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2025-01-17 02:57
linux
android
hdmi
驱动程序
drm
频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现
FECAM模型的开发正是
基于
这一背景,旨在结合频域分析和通道注意力机制,以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法,FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
呆头鹅AI工作室
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2025-01-17 01:20
深度学习算法详解及代码复现
深度学习
人工智能
神经网络
conda
python
Node.js、Vue 和 React 的关系和区别
1.Node.js:厨房的后台Node.js是一个
基于
JavaScript的运行时环境,主要用于构建服务器端应用程序。它就像餐厅的厨房,负责处理数据和逻辑。
佐木宥轩
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2025-01-17 01:50
node.js
Restful风格
后端开发人员:必须严格遵守提供的接口文档进行后端功能开发(保障开发的功能可以和前端对接)而在前后端进行交互的时候,我们需要
基于
当前主流的REST风格的API接口进行交互。什么是REST风格呢?
!!!525
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2025-01-17 01:48
springboot
restful
后端
mindspeed-llm源码解析(一)preprocess_data
这篇文章带大家阅读一下数据处理脚本preprocess_data.py(
基于
1.0.0分支),数据处理是模型训练的第一步,经常会用到。文章中贴的源码加了相关注释,同学们可以把源码和注释结合起来看。
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2025-01-17 01:48
人工智能
vue3中的provide和inject实用案例之
基于
el-dialog的命令式弹框,直接一行js代码打开
需求场景某些情况下,我们要使用一个弹框组件的时候一般都是这样使用:Thisisadialogimport{ElDialog}from'element-plus'import{ref}from"vue";constdialogVisible=ref(false)constopen=()=>{dialogVisible.value=true}也就是说,每次想要有一个弹框打开功能都需要引入ElDialo
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2025-01-17 00:44
手把手教你学simulink(79.1)--智能家居窗帘与窗户控制场景实例:
基于
Simulink设计和仿真一个智能窗帘与窗户控制系统,以实现对室内环境的有效管理
目录智能窗帘与窗户控制系统场景下的天气适应性操作建模项目实例项目背景介绍系统架构1.传感器模块(Sensors)2.控制器模块(Controller)3.执行器模块(Actuator)4.通信模块(Communication)仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加传感器模块光照传感器温度传感器天气传感器在Simulink中实现传感器模块3.添加控制器模块天气分析算法决策算法在Simu
小蘑菇二号
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2025-01-17 00:40
手把手教你学
MATLAB
专栏
手把手教你学
Simulink
matlab
simulink
基于
JavaScript的网页设计案例分析:打造现代化、交互性强的网站体验
引言随着互联网的快速发展,网页设计的要求也在不断提升。从最初的静态页面到如今的动态、交互式网页,JavaScript作为一种重要的前端开发语言,已成为现代网页设计中不可或缺的一部分。它能够为网页带来更强的交互性、灵活性和动态效果,不仅提升用户体验,也能在设计过程中实现更复杂的功能。本文将通过一个具体的JavaScript网页设计案例,来展示如何利用JavaScript打造现代化、交互性强的网站,并
冷夜雨.
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2025-01-17 00:39
javascript
经典约瑟夫环问题(多种解法)
约瑟夫环(猴子选大王问题)前言本文是
基于
懒猫老师的数据结构课程所编写,我在这里直接给上地址:课程链接1.循环链表实现具体算法思想的文字图片描述后面补:…可以去看懒猫老师课程·或者我下面代码中的笔记去理解
曦月逸霜
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2025-01-17 00:09
数据结构
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【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:
基于
原型引导的领域感知渐进表示学习(一)
【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:
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努力学习的大大
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2025-01-17 00:38
论文推荐
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
变化检测
SeaTunnel 增强对 Excel 读取能力,支持xlsx、xls、公式单元格
本次修改
基于
SeaTunnel-2.3.4版本,包括:自动识别.xlsx和.xls文件类型,不再依赖文件后缀名判断;新增对公式单元格的值解析支持;优化数据类型转换的容错性。
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2025-01-17 00:36
数据库
华为od题库E卷练习二:完全二叉树非叶子部分后序遍历(100分)
此完全二叉树并非满二叉树,可能存在倒数第二层出现叶子或者无右叶子的情况其他说明:二叉树的后序遍历是
基于
根来说的,遍历顺序为:左-右-根输入描述一个通过空格
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2025-01-17 00:04
c++
vSAN数据恢复—vSAN存储中虚拟机无法启动的数据恢复案例
后续的数据分析和数据恢复操作都
基于
镜像进行,避免对原始磁盘数据造成
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2025-01-17 00:03
数据恢复
PyTorch FlexAttention技术实践:
基于
BlockMask实现因果注意力与变长序列处理
本文介绍了如何利用torch2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论,本文将详细阐述一种实现方法,该方法同时涵盖了因果注意力机制的实现。本文不会详细讨论FlexAttention的理论基础,如需了解更多技术细节,建议参考PyTorch官方
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2025-01-17 00:31
XSAN数据恢复-数据从XSAN迁移到STORNEXT过程中丢失的数据恢复案例
XSAN数据恢复过程:1、将昆腾存储的存储空间以只读方式进行完整镜像,后续的数据分析和数据恢复操作都
基于
镜像文件进行,避免对原存储
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2025-01-16 23:27
数据恢复
多维偏好分析及其在实际决策中的应用:
基于
PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法
多维偏好分析(MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)和K均值聚类算法对鸢尾
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2025-01-16 23:25
MongoDB 学习指南与资料分享
学习指南入门基础核心概念掌握MongoDB
基于
分布式文件存储,采用文档型数据模型。它将数据以
来恩1003
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2025-01-16 23:02
MongoDB
mongodb
数据库
Apache SeaTunnel如何实现MongoDB到Doris无缝数据同步?
这些步骤
基于
ApacheSeaTunnel的官方文档和社区提供的最佳实践:一、环境准备下载并安装SeaTunnel:访问SeaTunnel的官方GitHub页面,下载最新稳定版本的SeaTunnel。
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2025-01-16 23:52
数据库
基于
微信开发的家政小程序源码预约上门|家政接单
家政小程序是一个
基于
微信平台的应用程序,旨在为用户提供便捷的家政服务预约和管理功能。该小程序包含用户注册与登录、家政服务浏览与选择、预约下单、订单管理等功能模块。
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2025-01-16 23:51
小程序
Linux shell 使用 trap 命令优雅处理程序中断: shell 中的回调、锁与事务、以及 debug 调试
cp-
r
/path/to/data"$
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2025-01-16 23:18
在VScode中配置Python开发环境
2、测试按键盘win+
r
,在左下角运行窗口里输入cmd,回车。在弹出的窗口里输入python,回车。
Python_魔力猿
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2025-01-16 23:00
vscode
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基于
微信小程序的面向企事业单位的项目申报评审系统(源码+文档+运行视频+讲解视频)
文章目录系列文章目录目的前言一、详细视频演示二、项目部分实现截图三、技术栈后端框架SSM前端框架vueSSM框架详细介绍系统测试微信小程序介绍四、代码参考源码获取目的摘要:
基于
JavaSSM与微信小程序的项目申报评审系统
QQ2279239102
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2025-01-16 23:29
SSM
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微信小程序
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SSM
开发语言
vue.js
[Python数据可视化] Plotly:交互式数据可视化的强大工具
它是一个开源的交互式图表库,支持多种编程语言,包括Python、
R
和JavaScript。Plotly的强大之处在于它能够创建出既美观又具有高度交互性的图表,使得数据探索和分析变得更加直观和有趣。
William数据分析
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2025-01-16 23:27
python
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数据分析
数据可视化
硬件实现:如何在ESP32-C6单片机上运行MoonBit WASM-4小游戏?
本次2024MoonBit全球编程创新挑战赛,我们开设了使用WASM-4开发的游戏赛道,在《
基于
Wasm4框架的MoonBit游戏开发指南》一文中,我们介绍了如何使用MoonBit在WASM-4框架中编写小游戏
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2025-01-16 22:07
编程语言
java sql语句防注入_在 Java 中防止 SQL 注入攻击(SQL Injection)的方法
由于JDBC都是
基于
接口的设计,所以对于不同的数据库,代码基本一样,下面给出一个查询范例:...Connectionconn=DriverManager.getConnection(url,user,password
大侠要瘦要瘦
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2025-01-16 22:25
java
sql语句防注入
零中频数字接收机原理
首先上图所示结构可以分解为两个相同的部分如下所示,
基于
此开展数学推导,剩下部分原理相同,可举一反三。设输入信号为,那么输入信号经过相移后得到的信号相当于其希尔伯特变换后信号的虚部,即。
beike-lucky
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2025-01-16 22:23
信号与系统
信号处理
基于
STM32的智能电表可视化设计:ESP8266、AT指令集、python后端Flask(代码示例)
一、项目概述随着智能家居的普及,智能电表作为家庭用电管理的重要工具,能够实时监测电流、电压及功率,并将数据传输至后台进行分析和可视化。本项目以STM32C8T6为核心,结合交流电压电流监测模块、ESP8266Wi-Fi模块、OLED显示屏和继电器,构建一个智能电表系统。通过AT指令实现ESP8266与Python后端的通信,使得用户能够在可视化界面上实时查看用电情况。项目目标实现电流和电压的实时监
极客小张
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2025-01-16 22:50
stm32
嵌入式硬件
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tcp/ip
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yum源介绍
基于
rpm包进行管理,能够从指定的服务器下(YUM源)自动下载RPM包并安装。可以自动管理rpm包之间的依赖关系的。
RedCong
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YOLOV8涨点技巧之MCA多维协作注意力模块
1.算法设计:
基于
MCA的YOLOv8优化1.1总体架构YOLOv8的优化算法在原有架构的基础上,引入了MCA模块,以增强特征提取能力和目标定位精度。
呆头鹅AI工作室
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2025-01-16 21:18
深度学习算法详解及代码复现
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【精选】
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RFCBAMConv与YOLOv8优化的杂草分割系统 农业智能检测平台、深度学习图像分割与注意力机制融合 杂草智能识别与分类系统、深度学习目标分割优化改、进型YOLOv8杂草图像分割系统
博主介绍:✌我是阿龙,一名专注于Java技术领域的程序员,全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师,我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时,我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导,我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。技术范围:我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nod
程序员阿龙
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2025-01-16 21:46
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感受野注意力卷积
图像分割与分类
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SMBus 协议详解
1.1SMBus与I2C协议的差别1.2SMBus应用2.协议内容2.1符号2.2操作标志和函数专栏往期内容IIC框架和协议详解资料I2C资料(yuque.com):1.介绍SMBus(系统管理总线)是
基于
憧憬一下
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2025-01-16 21:10
#
IIC子系统
嵌入式驱动开发
嵌入式
linux驱动开发
arm开发
SMBus协议
Java - 文字识别 ;示例代码
基于
SpringAI和国产大模型
文字识别在Java开发中的应用在Java开发中,将图像中的文字进行识别能力被广泛应用于多种场景,比如自动审核图片内容、商品搜索分析等。过去,这类需求主要通过OCR(光学字符识别)技术来实现,但其对于复杂图像的处理效果往往不尽人意。如今,随着大模型技术的发展,利用这些先进的AI模型进行文字识别成为可能,不仅大大提升了识别精度和速度,还能更好地理解图像中的复杂信息,为用户提供更加准确可靠的服务。本文采
沈询-阿里
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2025-01-16 19:24
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合合信息名片全能王上架原生鸿蒙应用市场,成为首批数字名片类应用
名片全能王是一款智能名片及人脉管理APP,
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合合信息的智能文字识别技术,可将复杂场景下
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2025-01-16 19:25
华为harmonyos
Cherno C++学习笔记 P53 模板
这篇文章我们会讲一下C++模板,这个是一个非常有意思的且有用的东西,我们平时使用的STL其实就是
基于
模板编写的。它几乎就像一个宏,可以去做我们想做的任何事情。
14_11
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2025-01-16 19:21
Cherno
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Svelte 最新官方文档翻译(3)—— 符文(Runes)上
目前Svelte
基于
Svelte5发布了最新的官方文档,但却缺少对应的中文
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2025-01-16 18:48
【Triton 教程】持久矩阵乘法 (Persistent Matmul)
它旨在提供一个
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Python的编程环境,以高效编写自定义DNN计算内核,并能够在现代GPU硬件上以最大吞吐量运行。
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2025-01-16 18:47
nfs-ganesha对比NFS最佳实践
NFS-Ganesha是一款
基于
用户空间的高性能网络文件系统服务器,它支持多种存储后端,并且能够提供高吞吐量、低延迟的数据访问能力。通过采用NFS-Ganesha,不仅可以显著提升文件系统
磐基Stack专业服务团队
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2025-01-16 18:13
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4(LSTM-实现糖尿病探索与预测)
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客
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