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基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型，结合云计算与自动化图像处理技术，实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。

FL1623863129·2024-08-31 06:05

设计模式-单例模式

单例模式详解及Spring框架中的应用引言单例模式是一种常用的软件设计模式，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。

SheldonChang·2024-08-31 06:34

Java 中的 AOP（面向切面编程）与 IoC（控制反转）解析

Java开发中，AOP（Aspect-OrientedProgramming，面向切面编程）和IoC（InversionofControl，控制反转）是两个非常重要的概念，特别是在使用Spring框架时

小于负无穷·2024-08-31 05:32

graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder

知识图谱的生成上，利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱，包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG（以下简称MS-GRAG）有很多相似和同源之处，但也有很多的不同。

赖皮猫·2024-08-31 05:32

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归

婉妃·2024-08-31 05:05

第65期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2024-08-31 05:26

一篇文章教会你如何用 Axure 画原型图

它可以帮助产品经理和UX设计师测试产品的逻辑框架、交互体验和创造性表达。以最低的成本，既节省了时间和成本，又

未来的嗒嘀嗒·2024-08-31 04:26

Hi式复盘Day88/365 偏题的作文。

【反思】：效果图画的慢一个原因是注意力不集中，还有一个原因就是自己没有一个完备的素材库，我几乎所有的东西都要去网上找，连一个贴图库都没有，这当然会花费很多的时间去找贴图、找模型。

陆文博·2024-08-31 04:12

在Spring Cloud中使用Consul的服务健康检查与监控

SpringCloud作为一套流行的微服务开发框架，提供了丰富的服务治理功能，而Consul作为一种强大的服务发现和配置管理工具，能够帮助实现对服务的健康检查和监控。

勤劳兔码农·2024-08-31 04:25

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务

目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中，我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数，它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法

E寻数据·2024-08-31 04:54

1-pipeline()函数-transformers-python库

Transformer模型用于解决各种NLP任务，Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。

Flora-pi·2024-08-31 04:53

基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果

创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

第二次复盘

(按照框架罗列具体，至少5点进步，改变和成长)1、不害怕在人多的地方打卡2、面对客户的时候自信了很多3、更加注重自己的外在形象和内在表现2、回顾自我剖析离自己的期望还有多远？

宇儿可可·2024-08-31 04:20

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础

石溪·2024-08-31 04:51

Datawhale AI夏令营

frame_id：不同帧event_id：一帧里面出现的不同车辆idbbox：车辆位置模型输入输出猜测1）如果识别车辆很容易，那么输入原始音频x，标出每帧的位置作为输出，记为y。放进

于弋gg·2024-08-31 04:21

OpenCV小练习：人脸检测

OpenCV自带人脸检测模型，拿来就能用。所以“人脸检测”这个任务对于OpenCV而言真是太简单了——感叹一下：OpenCV太强大了！相关的介绍文章在网上可以搜到很多，原本我觉得没必要再写一篇了。

happydeer·2024-08-31 04:20

onnx转tensorRT模型出现错误 This version of TensorRT only supports input K as an initializer

问题onnx模型转tensorRT模型时，出现错误。

lainegates·2024-08-31 04:49

[模型部署] ONNX模型转TRT模型部分要点

本篇讲“ONNX模型转TRT模型”部分要点。以下皆为TRT模型的支持情况。模型存为ONNX格式后，已经丢失了很多信息，与原python代码极难对应。

lainegates·2024-08-31 04:19

高鸿业宏观经济学第七版课后答案

97adebda-f4df-4cf8-bdc2-e5e4a690128a第12章宏观经济的基本指标及其衡量12.1 复习笔记12.2 课后习题详解12.3 名校考研真题详解第13章国民收入的决定：收入-支出模型

zgxxw·2024-08-31 03:18

【flask框架搭建服务器demo】Python 使用轻量级 Flask 框架搭建 Web 服务器可视化数据库数据demo

本文适合刚入门flask框架用来熟悉项目的开发人员，关于flask框架的组成概念一些用法请参考下面的文章https://blog.csdn.net/qq_47452807/article/details

嘻嘻仙人·2024-08-31 03:15

通过RN框架实现跳转到微信落地页

在使用Expo搭建的ReactNative应用中，要实现分享到微信后点击分享链接进入指定落地页，需要做如下几个步骤：1.**创建分享链接**：当用户点击分享按钮时，生成一个特定的分享链接，该链接应该包含信息用于标识用户点击的是哪个内容或页面。2.**设置落地页**：确保你有一个可以处理这个分享链接的落地页或路由。当用户点击链接时，应用能够识别并导航到相应的页面。3.**获取分享链接**：使用Exp

番茄小酱001·2024-08-31 03:41

linux：网络编程之TCP

一、三个模型1.B/S（Browser/Server）模型定义：B/S模型是一种网络架构模式，其中用户通过网页浏览器（如Chrome、Firefox等）来访问和使用服务器上的应用程序或数据。

htx nb·2024-08-31 02:10

破解赚钱两级化

赚钱的本质还是稀缺，占据资源稀缺处的好事当然是知道的越少越好，等到竞争激烈、市场饱和，那就利润稀薄了，所以最好是有强大的壁垒，能参与的少，技术要做专利布局，比如高通，商业模式要做势能布局，强者越强，而金融市场有数据模型

尘世知行者·2024-08-31 02:52

【ShuQiHere】用类来实现LSTM：让你的模型拥有更强的记忆力

【ShuQiHere】欢迎回到ShuQiHere！今天我们要来聊一聊LSTM（LongShort-TermMemory），一种非常流行的循环神经网络（RNN）变种。LSTM以其卓越的记忆能力和处理长序列数据的强大性能而闻名。今天，我们将用类的方式来实现LSTM，并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM？LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入“门”的机制，能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】微调与训练恢复：理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法

【ShuQiHere】在深度学习的世界中，训练一个模型不仅需要时间，还需要大量的计算资源。比如，你已经花了几天时间训练一个模型，但突然间，电脑崩溃了，你的所有进度都丢失了。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

Phenaki——文本描述生成动画或视频，动态视频序列。

用户只需输入一段描述，模型

爱研究的小牛·2024-08-31 02:06

WPF 界面缓存优化

在WPF中，如果你希望避免界面的频繁创建和销毁，可以通过以下几种方法来实现界面缓存：1.使用NavigationService缓存页面在使用WPF的导航框架时，可以通过NavigationService

海的那边-·2024-08-31 01:34

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

Spring Cloud Alibaba框架入门级介绍

SpringCloudAlibaba是阿里巴巴提供的微服务开发一站式解决方案，它是阿里巴巴开源中间件与SpringCloud体系的融合。目录一、概述1、定义2、背景二、核心组件三、特点与优势1、高可扩展性2、强大的生态3、灵活的服务治理4、高可用性5、安全保障四、应用场景五、发展历程1、2018年7月2、2019年7月3、2.2.x分支4、2021.x分支5、2022.x分支6、2023.x分支六

java_heartLake·2024-08-31 01:31

Spring AI

本文介绍Spring的一级项目SpringAI简介：SpringAI是一个用于AI工程的应用程序框架。

java_heartLake·2024-08-31 01:31

Java架构师最关键三个思维转变方式

很久没有写思维的文章，特别是在写完思维的逻辑和思维的框架后，对于理论层面的自己也不太想写，但是对于实际案例层面的写起来又比较花时间，而且案例基本在IT专业领域不是所有人都能看明白。

Java架构·2024-08-31 01:04

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。

小琳ai·2024-08-31 01:29

写作小白，快速走上高手之路(下)

第二课写作框架逻辑清晰地文章，两个方法。是口语化写作和三段式写作。第三课想要文章抓人需要好标题，我们一起学习了故事性标题和产品性标题。

幸福脱单导师克婷·2024-08-31 00:34

深度学习系列70：模型部署torchserve

1.流程说明ts文件夹下，从launcher.py进入，执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数，启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket

IE06·2024-08-31 00:25

Redis多线程特性

Redis6.0版本之前是用单线程模型，6.0版本为什么使用多线程？

知知之之·2024-08-31 00:53

【ERPNext】Frappe、Bench、Bench CLI、 ERPNext、Desk

文章目录Frappe：Bench：BenchCLI：ERPNext：Desk:Frappe：提示：就是一个开源的Web应用程序框架Frappe是一个开源的Web应用程序框架，用于构建数据驱动的应用。

烟话6·2024-08-30 23:22

应用程序启动配置方式

一、速通一图流二、AppStartup启动总结AppStartup是Furion框架中一种更加灵活的应用程序启动配置方式，它取代了传统的ASP.NETCoreStartup类，使得应用配置更易于管理和扩展

冰冰在努力·2024-08-30 23:50

Serve.Run功能启动和使用方法

一、速通一图流（缺图，下班了）二、六种启动方式1.配置默认启动地址/端口在使用Furion框架时，默认的Web主机端口为5000和5001。

冰冰在努力·2024-08-30 23:49

系统架构分析

一、速通一图流二、系统架构功能、作用分析1.Furion：框架核心层功能：这是Furion框架的核心层，通常包含框架本身的基本功能和配置。

冰冰在努力·2024-08-30 23:18

都2023了还不会Vue3？一篇笔记带你快速入门

Vue3简介Vue3是一款用于构建用户界面的JavaScript框架。它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助你高效地开发用户界面。

Evan-Sky·2024-08-30 23:18

初学者指南：Spring Boot入门

引言在当今快速发展的软件开发领域，SpringBoot已经成为了构建现代Java应用程序的首选框架之一。它以其简洁、易用和强大的特性，帮助开发者快速搭建起基于Spring的应用程序。

努力编程的阿伟·2024-08-30 22:46

关于springboot对接chatglm3-6b大模型的尝试

cloudai对接通义千问那么接下来我们尝试一些别的模型看一下，其实这个文章主要是表达一种对接方式，其他的都大同小异。都可以依此方法进行处理。

橘子在努力·2024-08-30 22:15

深入解析Spring Boot中的@ConfigurationProperties注解

深入解析SpringBoot中的@ConfigurationProperties注解在SpringBoot框架中，配置管理是一个核心功能。

需要重新演唱·2024-08-30 22:45

个人品牌营销思考模型是什么？

日更365第34/365天图片发自App有时候进入一个圈子，不仅仅是一个课程，有时候，通过这个圈子结识的某一个人，可能给你开启另外一扇窗，当你把这扇窗推开，可能得到的就是意想不到的收获每个人的一生，都有一些关键节点，对你的一生有着至关重要的改变和影响。有时候这个关键节点是一个人，有时候是一本书，有时候是一段视频，有时候是一部电影，有时候是一篇文章，有时候是一句话……营销，"营"的是对方的反应模式，

晰然阅读悦成长·2024-08-30 22:16

Transformer模型整体构建的实现

编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(self,encoder,decoder,source_embedding,target_embedding,generator):"""初始化函数中有5个参数,分别是编码器对象,解码器对象,源数据嵌入函数,目标数据嵌入函数,以及输出部分的类别生成器对象"""super(EncoderDecod

好好学习Py·2024-08-30 22:14

Bert中文预训练模型（Bert-base-chinese）

介绍Bert-base-chinese模型是一个在简体和繁体中文文本上训练得到的预训练模型，具有以下特点：12个隐层输出768维张量12个自注意力头110M参数量该模型的主要作用是获取每个汉字的向量表示