Studio控件集

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警，为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

qt中可以显示像excel表的控件

在Qt中，虽然没有完全与Excel功能完全一致的官方控件，但可以通过以下方式实现类似Excel表格的显示和交互：1.使用Qt自带的表格控件Qt提供了基础的表格组件，适合基本的数据展示和编辑：QTableWidget
一只小小汤圆·2025-03-10 23:47

TypeScript基础类型详解：与JavaScript的对比与核心价值

TypeScript作为JavaScript的超集，最大的特性是引入了静态类型系统。
念九_ysl·2025-03-10 23:44

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

清华 DeepSeek 1-6 册手册雷霆出击：荡尽 AI 多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途

集智成典，铸就AI知识丰碑清华DeepSeek1-
2501_90771647·2025-03-10 21:02

QGraphicsView 设置背景透明

1.QGraphicsView设置背景透明在Qt中，要使QGraphicsView的背景透明，你需要设置视图的调色板（QPalette）以使用透明背景，并且可能需要设置一些窗口属性以确保视图的父窗口或控件能够支持透明度
科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-03-10 21:30

FairyGUI 投影 图片，文本，组件

FairyGUI中，文本控件自带了投影的功能，我们可以在设置中设置投影的偏移以及颜色。但是我们的UI同学想给图片等也添加投影的效果，就无从实现了。然后就丢给我们程序帮忙解决=。
王王王渣渣·2025-03-10 21:29

Trae开发功能汇总及详细使用心得

目录1.图生代码（比较适用于前端页面的生成）1.1.简单的页面1.2.复杂的页面（例如多个跳转或动画控件）2.文生代码1.图生代码（比较适用于前端页面的生成）1.1.简单的页面经过几天的实测，搭载claude3.7
un_fired·2025-03-10 21:29

【鸿蒙南向开发】OpenHarmony MDM应用开发流程

开发环境系统版本：OpenHarmony5.0.0.27DevEcoStudio版本：OpenHarmony:DevEcoStudio4.1Release（build:4.1.0.400
「已注销」·2025-03-10 20:48

【每日学点HarmonyOS Next知识】对话框去掉圆角、数组拼接、自定义对话框依附某个控件、平移动画、页面栈管理

1、HarmonyOSCustomDialog怎么去掉左右和底部的透明以及圆角？CustomDialog怎么去掉左右和底部的透明以及圆角设置customStyle为true即可开启使用自定义样式。设置borderRadius为0去掉圆角属性。属性用法参考文档：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references-V5/t
轻口味·2025-03-10 19:17

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力，但90%的学习者卡在以下痛点：❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融
竹木有心·2025-03-10 19:16

benchmark和baseline的联系与区别

Benchmark（基准）：基准是指作为参考标准的一组算法或数据集，通常是在特定任务或领域中广泛接受的准则。基准的目标是提供一个衡量算法性能的标准，以便其他算法可以与之进行比较。
Lntano__y·2025-03-10 19:41

order by 字段没有在 select distinct 中的问题

因笛卡尔集的原因，可能导致m表的一条记录在查询结果集中会出现多次；而我只需要selectm表的字段即可，因此用distinct去除重复的行。
练川·2025-03-10 18:41

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

EDPose：探讨端到端的实时多人姿态估计

港中文博士，现已入职腾讯）单位：IDEA（深圳数字经济研究院）源码：github/ED-Pose该篇论文取得效果如下：这篇文章的优势在于：在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升，虽然在COCO等数据集上的提升不明显
烧技湾·2025-03-10 18:06

如何免费制作简历二维码，让你的简历脱颖而出

通过在简历上添加二维码，HR可以通过手机扫码，访问更多无法直接呈现在纸面上的内容——包括个人作品集、视频介绍、设计稿、详细项目经历甚至是动态的职业成长记录，让招聘者可以更全面的了解你。
·2025-03-10 18:55

浙大出DeepSeek手册了

浙江大学这版《DeepSeek行业应用案例集》，153页，干货满满，内容涵盖：农业、机器人、智能驾驶、无人快递等多个方面的实战应用。
·2025-03-10 18:55

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。
qq_29790801·2025-03-10 17:33

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式
小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

面试__八股

java解释执行，即时编译（编译成本地代码，效率高，内存占用多，C1，C2）编译优化技术：方法内联，复写传播，无用代码删除字节码就是虚拟机所使用的指令集类加载：加载(获取类的二进制流文件，方法区的数据结构
big muscle·2025-03-10 17:01

Visual Studio Code 基本使用指南

VisualStudioCode（简称VSCode）是一款由微软开发的免费、开源、跨平台的代码编辑器，凭借其轻量级设计、丰富的插件生态和强大的功能，成为全球开发者的首选工具。
The god of big data·2025-03-10 16:57

H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取

SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数（如图像分辨率等）；SPS结构（H264文档7.3.2.1）/**[email protected]*
SXM19940913sxm·2025-03-10 16:25

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。
侠之大者231·2025-03-10 15:49

PTA里面怎么寻找JAVA题目_PTA基础题目集

Java代码在上面，下面空两行是python3A/_5T$|#c-t4`%@,S9I7-1厘米换算英尺英寸(15分)0y;n0J%u7p如果已知英制长度的英尺foot和英寸inch的值，那么对应的米是(foot+inch/12)×0.3048。现在，如果用户输入的是厘米数，那么对应英制长度的英尺和英寸是多少呢？别忘了1英尺等于12英寸。0v:C6Z1W/T输入格式：/`"x^7l5J4x1i#{1
weixin_39955829·2025-03-10 15:14

L2-031 深入虎穴 (25 分) PTA GPLT 天梯题目集 记忆数组+以尾顶点向上递归求解 C/C++ 题解

一、题目L2-031深入虎穴(25分)著名的王牌间谍007需要执行一次任务，获取敌方的机密情报。已知情报藏在一个地下迷宫里，迷宫只有一个入口，里面有很多条通路，每条路通向一扇门。每一扇门背后或者是一个房间，或者又有很多条路，同样是每条路通向一扇门……他的手里有一张表格，是其他间谍帮他收集到的情报，他们记下了每扇门的编号，以及这扇门背后的每一条通路所到达的门的编号。007发现不存在两条路通向同一扇门
陈一啊·2025-03-10 14:42

从零开始学机器学习——什么是机器学习

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns机器学习在这里简要介绍机器学习：它利用真实世界或生成的数据，自动发现其中的规律和模式，从而实现对未来情况的预测
努力的小雨·2025-03-10 14:12

【PTA】团体程序设计天梯赛-练习集 L2题目总结（完）

模拟题L2-002链表去重（链表模拟）L2-002链表去重用两个数组分别表示键值和下一个结点来模拟链表。注意可能存在无重复键值的绝对值的情况。#includeusingnamespacestd;#definefir(i,a,n)for(inti=a;imp;inta[N],ne[N];//某个地址的键值、下一个地址structnode{intv,d;};vectorans1,ans2;intmai
karshey·2025-03-10 14:10

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。
真智AI·2025-03-10 14:38

Word2Vec 模型 PyTorch 实现并复现论文中的数据集

详细注解链接：https://www.orzzz.net/directory/codes/Word2Vec/index.html欢迎咨询！
Illusionna.·2025-03-10 14:37

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna
Illusionna.·2025-03-10 14:37

基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于信息间隙决策理论（IGDT）的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论（IGDT）的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四
砌墙_2301·2025-03-10 14:06

PTA L2一些题目

L2-014列车调度-团体程序设计天梯赛-练习集样例是怎么来的呢？通过题目我们知道每一条轨道的车牌号必须是依次递减的。
和旋_菾律·2025-03-10 13:35

Android Studio学习随笔-模拟耗时操作（sleep）

AndroidStudio学习随笔-模拟耗时操作（sleep）在这里我申明一点，因为我是挂着VPN去YOUTOBE看的尚学堂的高明鑫老师讲的Android基础学习视频，有些东西他没有讲，而我也没办法，只能等两个星期后学校请老师来的时候进行询问
weixin_30835923·2025-03-10 13:34

sdkwrapper.java_Android Studio打包cocos creator项目出现java.lang.UnsatisfiedLinkError:SDKWrapper.nativeLoa.

最近用cocoscreator开发一个游戏，用AndroidStudio打包Apk时却出现了以下错误：Process:org.cocos2dx.javascript,PID:24123java.lang.UnsatisfiedLinkError
绫小莉·2025-03-10 13:34

Cannot resolve symbol ‘view‘ Androidstudio报错解决办法

报错原因出现Cannotresolvesymbol'view'错误是因为代码中的view变量未正确定义或不在当前作用域内。以下是常见场景和解决方法：场景1：在点击事件监听器中获取view如果代码在OnClickListener的onClick方法中，view是方法的参数，可以直接使用：button.setOnClickListener(newView.OnClickListener(){@Over
LuXi_foryou·2025-03-10 13:03

如何在androidstudio开发环境中查看sqlite数据库（按新版本Android Studio Giraffe提供详细步骤和操作说明，附截图，代码）鹿溪IT工作室提供

在AndroidStudio中查看SQLite数据库是开发过程中非常常见的需求。以下是详细步骤，适用于新版本的AndroidStudio（如AndroidStudioGiraffe或更高版本）。
LuXi_foryou·2025-03-10 13:33

二级word

管理样式->导入/导出->打开文件->文档类型（所有文件）样式的赋予：选中目标->选中样式->右击->更新shift：连续选择样式的删除：对话框->管理样式->导入/导出->shift选中->删除样式集在
信奉者z·2025-03-10 13:31

Android Studio打包cocos creator项目出现java.lang.UnsatisfiedLinkError:SDKWrapper.nativeLoadAllPlugins:()

最近用cocoscreator开发一个游戏，用AndroidStudio打包Apk时却出现了以下错误：Process:org.cocos2dx.javascript,PID:24123java.lang.UnsatisfiedLinkError
ToBeTheOnlyOne·2025-03-10 12:59

【2025深夜随笔】简单认识一下Android Studio

【2025深夜随笔】AndroidStudio全生命周期开发指南：从安装到项目实战简单解析一、AndroidStudio核心认知1.1官方定位与生态价值AndroidStudio（简称AS）是谷歌官方推出的安卓开发
LuXi_foryou·2025-03-10 12:58

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解
oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

R语言对高频交易订单流进行建模分析 3

一、实验介绍--订单流数据描述分析1.1实验知识点订单流数据表示订单间隔分析订单信息率平稳性研究订单流动性研究限价单相对价格分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流数据描述分析2.1订单流数据表示当我们在金融市场上做交易时
oxuzhenyi·2025-03-10 11:53

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

总体思路数据准备：选择现有的恶意软件数据集（如Kaggle的恶意软件数据集）或构造模拟数据集。数据集中包含文件的特征（如二进制特征、字符串特征、API调用特征等）和标签（"恶意"或"正常"）。
源码空间站11·2025-03-10 11:22

UE发生GPU崩溃D3D丢失，真的跟硬件有关系。

i912900kfDDR560003070ti8G读写7000m的M.2win11，最新显卡驱动，GameReady和Studio都试过。
虚幻叫兽·2025-03-10 11:20

UE5 蓝图项目转换为 C++项目

生成VisualStudio项目文件：找到项目根目录下的.uproject文
子燕若水·2025-03-10 11:19

数据集与云计算：云端数据集的管理与应用

1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪，我们见证了信息技术的爆炸式增长，数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究，从电子商务交易到物联网传感器，各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇：数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
AI天才研究院·2025-03-10 10:45

linux/shell find命令 模糊查询多个文件

find查找文件.表示当前目录typef查询文件（-typed查询目录）name文件名*代表全部|管道符将左边的查询结果集放到右边xargs通俗讲：将一大段参数（参数列表）分成小段ls查询当前目录下内容
青衫一笔墨·2025-03-10 10:41

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器
皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

注意：因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建，所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标，后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示：我们大概所需要的功能包如下：importnumpyasnpimpor
啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集，進行清理、轉換和統計運算。-舉例：處理歷史市場數據，分析價格趨勢、交易量等。###2.
蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

Linux云计算SRE-第十八周

1.部署3节点mongodb复制集。1、编辑mongodb节点rocky(10.0.0.160)、rocky1(10.0.0.170)、rocky2(10.0.0.180)的安装脚本。
晨曦启明711·2025-03-10 07:47
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