润乾v5

LPL夏季赛季后赛回顾，哪场比赛和瞬间让你记忆犹新

每年的夏季赛季后赛和冒泡赛算得上是LPL最激励残酷的比赛了，每年都会有难以预料的惊喜和难以复刻的奇迹，而今年似乎又格外不同：逆袭成功的V5、少年Bin的奇妙冒险、卧薪尝胆的LGD，及又诞生了TES与JD

惊鸿的读书笔记·2025-07-23 00:34

Android Camera内核级驱动程序设计

Camera内核级驱动程序设计一硬件抽象层HAL分析——分析打开设备流程和拍照流程二Ov5640摄像头驱动程序一、硬件抽象层HAL分析——分析打开设备流程和拍照流程首先找到摄像头代码——在vendor…

荣敢飞·2025-07-22 21:25

第十周。

第十周了，这周没什么特别的事情，但是我们迎来了校5v5篮球赛，在这次5v5篮球赛中我们机械幺八幺的五个同学表现十分的出色，以十分完美的配合与整容打赢了这一场比赛，并得到了下一场比赛的入场券。

e6439601d21e·2025-07-22 17:02

遥控精灵v5.3.5国际版，支持控制全球7000+种电器 38MB

遥控精灵v5.3.5国际版（安卓）可能有朋友对“遥控精灵”并不陌生，也有可能用过同类型App，但这款堪称遥控类APP中的标杆，官方宣称支持全球7000+种电器的控制。

VB594·2025-07-22 16:50

SIMATIC Step 7授权书的含义与应用

此外，Step7V5.4版本可能表示软件的某个特定版本，包含新特性和性能优化。用户可以通过授

·2025-07-22 14:38

基于深度学习的手写数字和符号识别系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型（YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y

YOLO实战营·2025-07-22 06:42

YOLOv5改进策略|YOLOv5 ⾃主检查和跟踪相关的任务|基于视觉的⽆⼈⽔⾯舰艇⾃主导航极端海洋条件

目录介绍解决方案目标检测的视觉结论视觉感知是无人水面舰艇(USV)自主导航的重要组成部分，特别是与自主检查和跟踪相关的任务。这些任务涉及基于视觉的导航技术来识别导航目标。海洋环境中极端天气条件下的能⻅度降低使得基于视觉的方法难以正常工作。为了克服这些问题，本文提出了一种基于视觉的自主导航框架，用于在极端海洋条件下跟踪目标物体。所提出的框架由一个集成感知管道组成，该管道使用生成对抗网络(GAN)来消

斌擎人工智能官方账号·2025-07-21 18:23

智慧城管新突破：陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍

开篇痛点深夜暴雨中的违规占道经营检测误报率超60%，光照反射干扰导致传统YOLOv5召回率暴跌——这是某省会城市智慧城管项目的真实困境。

2501_92487735·2025-07-21 15:59

华为服务器2258X V5裸机安装Ubuntu及配置

2258XV5基本信息配置信息：型号2288XV5BIOS版本：8.02/ReleaseDate:04/14/2021处理器型号：Intel®Xeon®[email protected]版本

ghsshou·2025-07-21 02:51

yolov5推理简单代码（网上找了好多，最终找到了）

#yolov5#导包importtorchimportcv2frommultiprocessingimportProcess,Manager,Value#下面两个是yolov5文件夹里面的代码fromutils.generalimportnon_max_suppressionfrommodels.experimentalimportattempt_load

a2488220557·2025-07-20 08:14

手绘电路图的节点和端点检测一个简化版的算法实现框架

以下代码结合了YOLOv5目标检测和传统图像处理技术，符合论文中提到的98.2%mAP和92%节点识别准确率的关键指标。

zhangfeng1133·2025-07-20 05:01

目标检测-YOLOv5

YOLOv5介绍YOLOv5是YOLO系列的第五个版本，由Ultralytics团队发布。

wydxry·2025-07-20 04:48

仓库货物检测：基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面开发

本博客将介绍如何使用YOLOv5进行仓库货物检测，

YOLO实战营·2025-07-20 00:50

工服误检率高达40%？陌讯改进YOLOv7实战降噪50%

环境干扰：强光/阴影导致工服颜色失真目标微小：安全帽反光标识仅占图像0.1%像素遮挡密集：工人簇拥时漏检率超35%（数据来源：CVPR2023工业检测白皮书）行业真相：某安监部门实测显示，开源YOLOv5

2501_92487859·2025-07-19 17:22

考场/工厂违规用机难捕捉？3维度优化方案部署成本直降40%

某安检企业反馈，开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。

2501_92487762·2025-07-19 16:21

传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战

然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。

2501_92473147·2025-07-12 17:53

模型训练与部署注意事项篇---resize

两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸

Atticus-Orion·2025-07-12 12:56

Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)

关于在执行pythonsetup.pydevelop#or"pipinstall-v-e."时poly_nms_cuda.cu报错问题。前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时（我的是1.10）：poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“，删除“constdoubleeps=1E-8;”这句2.pytorch版本较高时（我用的是1.27）h

·2025-07-12 01:04

街道垃圾识别难？陌讯视觉算法实测准确率突破95%

传统视觉算法（如YOLOv5、FasterR-CNN）在复杂街道场景下表现不佳，主要面临以下问题：光照干扰：早晚光线变化导致误检（如阴影被识别为垃圾）小目标漏检：饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占

2501_92487900·2025-07-11 17:16

占道识别漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化

某一线城市试点数据显示，基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起，人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单

2501_92487926·2025-07-11 17:16

重型机械识别漏检率高？陌讯算法实测降 35%

某港口集团曾反馈，其基于开源YOLOv5部署的机械监控系统，在暴雨天气下误报率飙升至37%，直接影响作业调度效率[实测数据来源：某港口2024年Q1运维报告]。

·2025-07-11 16:09

react create-react-app v5 从零搭建项目（不暴露 eject）_create-react-app 搭建移动端h5(1)

cnpminstallaxios--save2.src/utils新建一个request.js文件(没有utils就新建一个目录然后再建一个request.js)3.request代码如下：这个是最简单的配置了，你可以根据自己的需求配置请求拦截里的东西。importaxiosfrom‘axios’//axios的配置文件,可以在这里去区分开发环境和生产环境等全局一些配置constdevBaseUr

·2025-07-11 15:32

YOLOv5基础 | 万字长文带你深度解析yolov5s.yaml配置文件

配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！

小哥谈·2025-07-11 06:56

万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试

一、与yoloV4相比，yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的

起个别名·2025-07-11 05:24

海思平台ISP系列从零开始：一、PQTools工具的使用总结

里边有很多图像分析的工具，下面就开始介绍：工具入式如何使用：在海思的SDK开发包中，包含了PQTools使用的软件，以我使用的Hi33516DV300为例，PQTools工具包的目录如下：Hi3516CV500R00

斟茶兵·2025-07-11 02:35

Magma代数软件利用KroneckerProduct扩展矩阵

1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];v2:=[0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0];v3:=[0,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0];v4:=[0,0,0,1,0,1,0,1,0,0,0];v5

黎玥烟·2025-07-10 22:33

人人视频android资源比ios多,人人视频

魑魅丶小鬼·2025-07-10 14:44

【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- 实例化 OCR 对象的 predict() 方法介绍

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、

·2025-07-08 13:26

yolov5训练失败总结

yolov5训练失败总结版本原因：在进行训练时，出现如下报错：UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater

BTU_YC·2025-07-07 16:52

ESP32-S3开发板麦克风录音到SD卡存储测试

硬件版本：ESP32-S3-EYE-MB_V2.2软件版本：esp-idf-v5.4.1实测ESP的DEMO，无法正常运行。测试修改验证：实现麦克风录音到SD卡存储。

xu_wenming·2025-07-07 15:13

一、react18+项目初始化（vite）

react19使用antd兼容问题npminstall@ant-design/v5-patch-for-react-19--save//入口处引用import‘@ant-design/v5-patch-for-react

小白变怪兽·2025-07-07 09:30

YOLO学习笔记｜从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进

从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能

北斗猿·2025-07-07 02:18

yolov5/v7/v8/v9/v10环境详细配置教程（Windows+conda+pycharm）

一、所需环境配置1.1.虚拟环境创建首先，打开AnacondaPrompt命令窗口，创建一个新的虚拟环境，后面的包都在这个环境中安装。创建命令是：我的习惯是使用3.8版本的python，你也可以换成更高版本；condacreate-nyolopython=3.8输入命令后，运行结果如下：输入y即可；1.2.激活虚拟环境安装完成后，即可激活虚拟环境，输入以下命令即可；condaactivateyol

视觉算法er·2025-07-06 12:48

ppocrv5训练参数设置完整配置(实测在2080ti可成功运行且f1＞85%)

Global:model_name:PP-OCRv5_server_det#Tousestaticmodelforinference.debug:falseuse_gpu:trueepoch_num:&

·2025-07-06 01:37

40 岁想学中医怎么开始？过来人的经验分享问止精一书院

问止精一书院链接：https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts不少人到了40岁，对中医产生浓厚兴趣，却不知该如何起步。

2501_92067291·2025-07-06 00:00

YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南

YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南1.引言在边缘计算和移动设备上部署目标检测模型时，模型大小和推理速度是关键考量因素。

神经网络15044·2025-07-05 20:32

YOLOv7 技术详解（Real-Time Dynamic Label Assignment + Model Scaling）

Real-TimeDynamicLabelAssignment+ModelScaling）一、前言YOLOv7是AlexeyBochkovskiy团队后续维护者提出的一种高性能目标检测模型，在YOLOv5

要努力啊啊啊·2025-07-05 16:59

第十一节：Vben Admin 最新 v5.0 (vben5) + Python Flask 快速入门 - 角色菜单授权

Vben5系列文章目录基础篇✅第一节：VbenAdmin最新v5.0(vben5)+PythonFlask快速入门✅第二节：VbenAdmin最新v5.0(vben5)+PythonFlask快速入门-

锅锅来了·2025-07-03 15:26

用这些中医 APP，开启免费自学之旅!问止精一书院

问止精一书院链接：https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts在众多中医学习网站中，问止中医凭借专为零基础者打造的免费课程脱颖而出，成为中医入门者的理想之选。

2501_92057656·2025-07-03 14:22

45 岁学医晚吗？告诉你最晚不能超过的年龄

问止精一书院链接：https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts常有45岁的朋友问：“现在学医晚吗？”作为一名46岁才开始接触中医的学习者，我可以肯定地说：不晚！

2501_92275177·2025-07-03 14:22

免费学中医，这些优质资源不容错过

问止精一书院链接：https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts想入门中医却担心成本太高？

少林659·2025-07-03 13:47

基于深度学习的草莓成熟度检测系统：YOLOv5 + UI界面 + 数据集

引言随着农业科技的发展，智能化的农业生产方式正逐步替代传统农业。果实的成熟度检测对于农业生产的管理至关重要，尤其是在果蔬的采摘、分拣和运输过程中。草莓作为一种广泛种植且受消费者喜爱的水果，其成熟度检测一直是农业智能化的重要研究方向。传统的草莓成熟度检测方法大多依赖人工经验，劳动强度大且容易出现误差，因此，基于计算机视觉和深度学习的草莓成熟度自动检测系统成为了一种理想选择。深度学习技术，尤其是卷积神

YOLO实战营·2025-07-03 12:38

【V5.0 - 视觉篇】AI的“火眼金睛”：用OpenCV量化“第一眼缘”，并用SHAP验证它的“审美”

系列回顾：在上一篇《给AI装上“写轮眼”：用SHAP看穿模型决策的每一个细节》中，我们成功地为AI装上了“透视眼镜”，看穿了它基于数字决策的内心世界。但一个巨大的问题暴露了：它的世界里，还只有数字。它能理解“时长60秒”，却无法感受画面的震撼。它是一个强大的“盲人数学家”。计算机视觉我们没有必要为每个视频进行切帧，可以针对开头的视频或者中间关键点视频进行切帧，让计算机识别。承上启下：“现在，我们来

爱分享的飘哥·2025-07-03 07:31

4，STM32CubeMX配置UART串口工程

1，前言单片机型号：STM32F407编程环境：STM32CubeMX+Keilv5硬件连接：PF9--->LED0，PF10--->LED1注：本工程在1，STM32CubeMX工程基础（配置Debug

·2025-07-03 01:08

116-基于5VLX110T FPGA FMC接口功能验证6U CPCI平台

一、板卡概述本板卡是Xilinx公司芯片V5系列芯片设计信号处理板卡。

Anin蓝天（北京太速科技-陈）·2025-07-03 00:07

Proteus仿真——STM32按键

并利用了延时函数来进行消抖主要用到的函数CubeMX的配置用PB8和PB9当作灯泡的引脚，设置初始为上拉PC13为按钮输入，设置为上拉电阻，处于高电平状态时钟树不变，同样的配置配置完成后直接生成代码即可，记得编译器点MDK-V5Keil

m0_46321169·2025-07-02 16:03

【Linux】Ubuntu中，如何创建软件的快捷方式放到桌面上

本文主要介绍Ubuntu中，如何创建软件的快捷方式放到桌面上首先进入到/usr/share/applications/路径下，找到自己想要的软件，这里以我的vim为例子ricardo@DESKTOP-8T8LHV5

lijiatu10086·2025-07-02 03:03

第十三节：Vben Admin 最新 v5.0 (vben5) + Python Flask 快速入门 - 接口操作审计日志功能