硬盘识别检测

嵌入式就业方向

嵌入式简单介绍定义：用软件驱动硬件的一种方式嵌入式无处不在：涉及的领域包括家电（智能冰箱、空调）、手机（安卓、iOS设备）、汽车（无人驾驶、车载系统）、工业（工业控制、智能设备）、医疗（CT、心率检测设备

Volatile_·2025-03-26 18:53

基于深度学习的水果识别系统

1.引言随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的水果识别系统在农业、超市等场景中具有广泛的应用前景。

A等天晴·2025-03-26 17:51

Goroutine 泄漏问题

以下是Goroutine泄漏的原因、检测方法和解决方案。

九班长·2025-03-26 17:19

Java 中 `throw` 和 `throws` 的区别详解

1.2使用场景当程序检测到某种错误条件时，可以手动抛出异常。通常用于自定义异常或特定条件下的异常抛出。1.3语法thrownewExceptionType("Err

梦幻南瓜·2025-03-26 17:47

虚拟化数据恢复—ESX SERVER常见故障数据恢复秘籍

◆检测流程：a、检测是否存在硬件故障，如存在硬件故障，让硬件工程师处理；b、检测故障表现是否与用户描述相同。◆恢复流程：a、备份：以只

·2025-03-26 16:41

服务器数据恢复—raidz阵列多块硬盘离线导致服务器不可用的数据恢复

服务器数据恢复环境&故障：一台配有32块硬盘的服务器在运行过程中突然崩溃不可用。经过初步检测，基本上确定服务器硬件不存在物理故障。管理员重启服务器后问题依旧。需要恢复该服务器中的数据。

·2025-03-26 16:10

快速了解手机硬件，这款工具让你的设备信息一目了然

这款工具能够自动识别并展示手机的各种硬件信息，让你无需繁琐设置即可轻松了解自己的手机。

网络安全天地·2025-03-26 16:11

服务器数据恢复—Raid5热备盘同步失败导致阵列崩溃的数据恢复案例

服务器数据恢复环境：某公司一台存储上有一组由15块硬盘组建的raid5阵列。raid5阵列上层是一个xfs裸分区，起始位置是0扇区。

·2025-03-26 16:37

【OpenCV_python】噪点消除（滤波）边缘检测Canny算法轮廓绘制

图片降噪均值滤波blur中心点的像素值等于核值区域的平均值importcv2img_gs=cv2.imread('./media/lvbo2.png')#高斯噪声img_jy=cv2.imread('./media/lvbo3.png')#椒盐噪声defbuler():img_jz1=cv2.blur(img_gs,(3,3))img_jz2=cv2.blur(img_jy,(3,3))cv2.i

de-feedback·2025-03-26 15:34

Stable Diffusion绘画插件（ControlNet ）

二、ControlNet中模型的区别1.canny.pth输入条件：Canny边缘图特点：通过边缘线条控制生成图像结构场景：需要保留清晰轮廓但可以自由上色时使用2.mlsd.pth输入条件：MLSD检测出来的直线信息

Allen-Steven·2025-03-26 15:33

物联网平台架构介绍

物联网是连接物理设备、传感器、软件等的网络系统，使设备能够自动收集、交换和处理数据，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

云腾五洲·2025-03-26 13:20

用OpenCV实现图像识别的10个基础算法

通过OpenCV，你可以轻松实现图像识别、处理等任务。2.图像读取与显示用OpenCV读取和显示图像非常简单！只需要几行代码就能加载并展示一张图片。来看个例子：impor

欧子有话说·2025-03-26 13:50

智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取

本文将详细讲解如何利用大模型实现知识图谱的自动化构建，包括实体识别、关系抽取和图谱更新，并提供可运行的示例代码和相关配图。引言

·2025-03-26 12:04

【AI】【AIGC】降低AIGC检测率：技术、挑战与应对策略

然而，随着这些技术的普及，如何有效识别并检测AIGC生成的内容，也成为了一个紧迫的问题。论文AIGC检测链接：http://ai.detectaigc.com/?

丶2136·2025-03-26 11:10

TI单芯片毫米波雷达代码走读（十九）—— 多普勒维CA-CFAR检测之雷达参数与数据获取

我们先来看下CA-CFAR的一些参数，这些参数还是从上位机配置的，如下图所示，在Plots标签页的右下方。从图中可以看出可以设置不少东西，静态杂波滤除我们之前讲过了，勾选上，这个功能就会有了。这次我们主要看的是两个阈值，一个是距离维的CFAR阈值，一个是多普勒维的CFAR阈值，默认值都是15dB。我们还是打开之前的.cfg文件：%**********************************

lightninghenry·2025-03-26 10:30

【今日半导体行业分析】2025年3月24日

它如同一位精密的“电子医生”，在芯片封装前对其进行全面的电性能检测，确保只有高质量的芯片进入后续环节。今天，让我们一同深入剖析半导体探针卡行业的核心动态与趋势，为行业从业者提供有价值的参考。

知梦EDA·2025-03-26 09:22

漏洞检测革命！安几天鉴携DeepSeek黑科技，让漏洞挖掘效率飙升300%！

在2025年春节期间，安几大模型漏洞挖掘系统——安几天鉴，通过创新的技术架构和强大的模型能力，成功地在漏洞检测领域取得了令人瞩目的成果。

安几网安·2025-03-26 08:15

美摄科技智能汽车视频延迟摄影解决方案，开启智能出行新视界

通过智能算法驱动，方案能够实时检测并优化画面中的各类问题，如过曝、

美摄科技·2025-03-26 08:09

智能汽车图像及视频处理方案，支持摄像头实时增强处理能力

1、实时增强，洞见不凡想象一下，在晨曦初露或是夜幕低垂的复杂光线环境中，你的智能汽车依然能够精准识别路况，无论是细小的路标还是远方的行人，一切尽在掌握。

美摄科技·2025-03-26 08:39

python标准异常

try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。如果

weixin_30907935·2025-03-26 07:04

Python-异常处理

若程序没有处理它，则会抛出该异常，程序的运行也随之终止），在python中,错误触发的异常如下二）异常分为两种：1、代码自身的错误：语法错误和逻辑错误语法错误（不能发生的:根本过不了python解释器的语法检测

happy_king_zi·2025-03-26 07:28

电力系统仿真：电力系统保护仿真_18.电力系统保护案例分析

本节将通过具体的案例来分析电力系统保护的仿真过程，探讨保护装置的配置、动作时间和故障识别等方面的关键问题。

kkchenkx·2025-03-26 06:27

YOLO11改进-注意力-引入自调制特征聚合模块SMFA

随着深度学习在计算机视觉中的不断进展，目标检测任务也在快速发展。YOLO系列模型（YouOnlyLookOnce）一直因其高效和快速而备受关注。

一勺汤·2025-03-26 06:54

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角

特别是在糖尿病视网膜病变等疾病的早期检测中，如何有效分割血管并准确测量其特征，成为了研究人员关注的重点。

RockLiu@805·2025-03-26 06:24

深度学习目标检测中的创新：从 PKINet 看高效模型的设计

深度学习目标检测中的创新：从PKINet看高效模型的设计在深度学习领域，目标检测一直是研究的热点和难点。为了在精度和效率之间取得平衡，研究者们不断探索新的网络结构和算法。

RockLiu@805·2025-03-26 06:23

OpenAI推出新一代语音与转录AI模型

这些模型在语音识别准确率、噪声环境适应性及多语言处理能力上实现突破，标志着AI语音技术从实验室走向规模化商业应用的步伐进一步加快。

未来智慧谷·2025-03-26 05:47

Pytorch入门实战 | 第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

YOLOv5是目标检测算法，是否可以尝试将其网络结构用在目标识别上，或进行改进形成一个全新的算法（类似之前介绍过的VGG1-6）。

K同学啊·2025-03-26 04:42

YOLOv5改进策略|YOLOv5草莓成熟度检测,YOLOv5s-Straw在未成熟模型中的平均精度为82.1% 其中，近成熟级为73.5%，成熟级为86.6%，分别提高2.3%和3.7%

草莓检测是视觉引导机器人采摘过程中的关键步骤之一，为采摘操纵系统提供水果的精确位置、姿态和成熟度。

人工智能_SYBH·2025-03-26 04:41

Vosk-Server: 高精度离线语音识别服务器

Vosk-Server:高精度离线语音识别服务器vosk-serveralphacep/vosk-server:VoskServer是一个基于Vosk语音识别引擎的服务端实现，可以部署为HTTPAPI服务

柯茵沙·2025-03-26 04:10

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

全自动蓝光三维扫描测量仪汽车零部件3D自动检测尺寸-CASAIM IS

汽车零部件种类繁多，且呈现形状复杂、曲面多、孔位细节多的特征，在设计端、模具制造、冲压成型、焊装、首件检测、系列检测等环节，批量化检测发挥着至关重要的作用，需要高精度、高效率、检测结果直观的质量控制方式

CASAIM·2025-03-26 03:05

田间机器人幼苗视觉检测与护苗施肥装置研究（大纲）

田间机器人幼苗视觉检测与护苗施肥装置研究基于多光谱视觉与精准施肥的农业机器人系统设计第一章绪论1.1研究背景与意义农业智能化需求：传统幼苗检测依赖人工，效率低且易遗漏弱苗/病苗施肥不精准导致资源浪费和环境污染技术挑战

superior tigre·2025-03-26 03:30

python基础之--人机大战，编程思维

importpygameimporttime#循环里面要sleep一下，不然一会儿就将内存占满了frompygame.localsimport*#检测键盘importrandomimportsys#退出系统

向测开进阶·2025-03-26 02:56

如何利用多张 GPU 高效运行 Ollama

1.确认GPU环境在开始配置之前，首先要确保多张GPU已经被系统正确识别，并且驱动程序已经安装妥当。我们可以使用nvidia-smi命令来进行确认。

刘怼怼·2025-03-26 01:20

2025年渗透测试面试题总结-某360-企业蓝军面试复盘（题目+回答）

目录360-企业蓝军一、Shiro绕WAF实战方案二、WebLogic遭遇WAF拦截后的渗透路径三、JBoss/WebLogic反序列化漏洞原理四、Fastjson漏洞检测与绕过五、PHP文件下载漏洞深入利用六

独行soc·2025-03-26 01:19

QT串口助手（五）：文件操作

：zzssdd2E-mail：[email protected]一、前言开发环境：Qt5.12.10+MinGW功能文件的发送数据的保存知识点QFile类的使用QTimer类的使用文本的转码与编码识别

树哥·2025-03-26 01:47

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

通过实战案例，我们将使用MNIST数据集构建一个手写数字识别模型，帮助您掌握TensorFlow的基本用法。核心

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

Python中self的理解

使用一个标准的名称有很多优点——你的程序读者可以迅速识别它，如果使用self的话，还有些IDE（集成开

lengyue_wy·2025-03-26 00:41

传感器研习社：臭味传感器（Odorant Sensor）

臭味传感器（OdorantSensor）作为气体检测技术的核心工具，可实时监测如硫化氢、氨气、挥发性有机物等特定异味成分，在环境保护、工业安全、智能家居等领域发挥关键作用。

传感器研习社·2025-03-25 22:57

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms#datasets模块封装

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

黄仁勋GTC大会对AI的展望-英伟达进入Agentic AI时代

主要内容AgenticAI的兴起技术范式转移：黄仁勋指出，AI已经经历了三代技术范式的转移，从判别式AI（如语音识别、图像识别）到生成式AI，再到如今的AgenticAI。未来将是影响物理世界的

帅森森聊AI和职场(公众号同名)·2025-03-25 21:45

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域中的一个经典问题。

2301_79809972·2025-03-25 20:12

Java后端中的链路追踪：使用OpenTelemetry实现全链路监控

通过链路追踪，我们可以跟踪请求在系统中的流转，识别性能瓶颈，定位问题根源。本文将介绍如何在Java后端应用中使用OpenTelemetry实现全链路监控，包括具体的实现步骤和代码示例。一

weixin_836869520·2025-03-25 20:40

AutocadCad 2025新增功能

对象检测技术预览：同样利用AutodeskAI自动识别要转换为块的对象，提高设计效率，节省清理图形的时间。该功能是技术预览版，会不断发展和改进。

小魚資源大雜燴·2025-03-25 19:30

对递归的深度理解及详细示例

**识别递归的三个关键部分**3.**逐步分析递归函数**分析4.**手动模拟递归调用**5.**可视化递归**6.**调试和打印**7.**从简单的递归问题开始**8.

嘤国大力士·2025-03-25 18:27

在 QT 中使用 libusb 检测 MAC 上的 USB 设备

最近在用QT做一个MAC上的Kindle批注管理软件，遇到的第一个问题就是检测MAC上连接的USB设备的状态。

冰水比水冰·2025-03-25 18:27

使用 ByteDance 的 UI-TARS Desktop 探索 AI 驱动的 GUI 自动化新前沿

与其他技术的对比未来展望结语随着人工智能技术的快速发展，AI正在从单纯的文本生成和图像识别迈向更复杂的交互场景。

码事漫谈·2025-03-25 18:26

sql注入空格被过滤_SQL注入：各种绕过检测的姿势

这一篇主要总结一下sqlilabs中advancedinjection中的用到的各种绕过，也就是less21-less38。目录1）数据编码2）特殊字符、语法关键字过滤3）存储型注入4）特殊字符转义与宽字节注入5）防火墙保护与http参数污染数据编码http://111.231.88.117/sqli_lab/sqli-labs-php7/Less-21/http://111.231.88.117

weixin_39874589·2025-03-25 18:52

YashanDB故障状态

YashanDB检测到异常故障时，防止扩散影响，会将数据库的状态置为ABNORMAL，数据库处于故障只读状态，可以查询，不能执行写的业务。

·2025-03-25 18:00

NLP高频面试题（十三）——什么是大模型幻觉，如何解决大模型幻觉

本文将深入分析大模型幻觉产生的原因、分类与检测方法，并提出有效的解决策略，帮助更好地理解并应对这一挑战。一、什么是大模型幻觉？大模型幻觉（Hallucination）是指大型语言模型在生成文本时，

Chaos_Wang_·2025-03-25 17:47

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