YOLOv5车牌识别实战教程第3页

2024年最新Android Jetpack Compose开发指南及实战教程_jetpack compose pdf

这里免费分享一份阿里P7架构师和谷歌技术团队共同整理的JetpackCompose指南及实战教程，来帮助读者规划出从入门到精通的最佳学习路径。

2401_86391835·2025-02-16 08:35

DeepSeek 部署与集成实战教程

《零基础部署DeepSeek全栈指南：从API接入到高并发优化（含避坑实录）》一、本地开发环境部署（Windows/Mac）1.前置条件准备Java环境：JDK17+（推荐AzulZulu）#验证安装java-versionjavac-versionIDE配置：IntelliJIDEA安装以下插件.envfilessupport（环境变量管理）HTTPClient（API调试）Docker（容器化

挖掘机技术我最强·2025-02-16 02:18

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用，已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

Chrome将网页保存为PDF的实战教程

大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了Chrome将网页保存为PDF的实战

爱编程的喵喵·2025-02-15 04:31

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

使用LangChain与OpenAI API进行向量嵌入和搜索的实战教程

使用LangChain与OpenAIAPI进行向量嵌入和搜索的实战教程相信很多开发者都对AI技术充满了兴趣，尤其是在如何实际应用这些技术上。

bBADAS·2025-02-14 06:06

【鸿蒙开发实战教程】在MacOS上如何使用 Flutter 构建鸿蒙APP

前言根据研究机构CounterpointResearch发布的最新数据，2024年第一季度，鸿蒙OS份额由去年一季度的8%上涨至17%，iOS份额则从20%下降至16%。这意味着，华为鸿蒙OS在中国市场的份额超越苹果iOS，已成中国第二大操作系统。随着鸿蒙市场份额的不断提升，相应的岗位也会迎来一个爆发式的增长。这对于想要换赛道的程序员来说是一个非常好的消息，话说大家最近有想法转型鸿蒙开发吗？目前各

「已注销」·2025-02-14 03:31

实战教程：利用陪玩系统小程序源码快速搭建游戏社交平台

一、前言随着游戏产业的蓬勃发展，游戏社交平台的需求日益增长。利用陪玩系统小程序源码快速搭建游戏社交平台，成为许多创业者和开发者的首选。本教程将详细介绍如何利用陪玩系统小程序源码快速搭建一个功能齐全、用户体验良好的游戏社交平台。源码获取地址！！！！！源码传送门！！！请点击二、准备阶段确定目标用户群体和功能需求目标用户：游戏爱好者、寻求游戏陪玩的用户等。功能需求：用户注册与登录、陪玩者资料展示、预约与

·2025-02-13 02:15

从零开始设计一个完整的网站：HTML、CSS、PHP、MySQL 和 JavaScript 实战教程

前言本文将从实战角度出发，带你一步步设计一个完整的网站。我们将从静态网页开始，然后加入动态功能（使用PHP），连接数据库，最后加入JavaScript实现交互功能。通过这个教程，你将掌握一个网站的真正设计过程！目录网站功能设计准备工具设计静态网页（HTML+CSS）设计动态网页（PHP）创建数据库（MySQL）加入JavaScript实现交互测试与发布总结与扩展1.网站功能设计我们的网站将包含以下

Aishenyanying33·2025-02-13 02:58

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力，尤其是在目标检测任务上。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为一种高效的目标检测算法，以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。海洋动物的检测任务也因此受益，借助深度学习模型，我们可以实时、自动地检测海洋中的动物，有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统：深度学习应用与实现

YOLO系列算法（包括YOLOv5、Y

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 15:06

基于深度学习YOLOv5的火焰检测系统

本文将介绍如何基于深度学习和YOLOv5模型，构建一个火焰检

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-11 13:04

DeepSeek-V2 实战教程：从入门到精通

DeepSeek-V2实战教程：从入门到精通DeepSeek-V2-Chat项目地址:https://gitcode.com/mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat引言欢迎来到

奚笛漫·2025-02-11 04:27

[特殊字符] 基于 FastAPI 和 React 构建车牌号识别网站

1.项目概述在本项目中，我们将构建一个车牌号识别网站，用户可以上传车辆图片，系统会通过OCR车牌识别模型（PaddleOCR/HyperLPR）提取车牌号码，并将结果展示到前端。

drebander·2025-02-11 00:54

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

【Pytorch实战教程】让数据飞轮转起来：PyTorch Dataset与Dataloader深度指南

文章目录让数据飞轮转起来：PyTorchDataset与Dataloader深度指南一、为什么需要数据管理组件？二、Dataset：数据集的编程接口2.1自定义Dataset三要素2.2实战案例：图像分类数据集三、Dataloader：高效数据流水线3.1核心参数解析3.2数据流可视化3.3多卡训练支持四、综合实战：构建完整数据流五、高级技巧与常见问题5.1内存优化技巧5.2常见错误排查5.3性能

若北辰·2025-02-09 21:41

Gin + Vue +ElementUI 前后端分离架构实战教程

项目介绍一款Go语言基于Gin、Xorm、Vue、ElementUI、MySQL等框架精心打造的一款模块化、插件化、高性能的前后端分离架构敏捷开发框架，可快速搭建前后端分离后台管理系统，本着简化开发、提升开发效率的初衷，框架自研了一套个性化的组件，实现了可插拔的组件式开发方式，同时为了敏捷快速开发，框架特地集成了代码生成器，完全自主研发了自定义GO后端服务模板和前端Vue自定义模板，可以根据已建好

半城风雨·2025-02-09 00:08

ubuntu22.04，瑞芯微RK3568部署YOLOv5(纯干货版)

目录1,训练自己的数据集转换为onnx2，onnx格式→rknn格式3,3588平台部署1,训练自己的数据集转换为onnx在Anaconda的yolov5，进入yolov5根目录，终端运行如下pythonmodels

今夕是何年，·2025-02-07 16:58

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5

2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

实战教程！最新免费通配符证书申请攻略

一、选择证书颁发机构（CA）申请免费通配符证书的第一步是选择一个可靠的证书颁发机构。JoySSL是一个提供免费SSL证书（包括通配符证书）的机构，支持多种域名类型，特别适合政务和教育版网站。二、注册账号并登录免费通配符证书申请点击访问JoySSL官网，注册一个新的账号。在注册过程中，填写特定的注册码230922以获取免费泛域名证书和全程技术指导。完成注册后，登录账号。三、申请免费通配符证书在Joy

·2025-02-06 13:08

解锁开发新姿势：自定义CLI脚手架实战教程

开始一个新的软件项目可能是一个耗时且重复的过程。开发人员通常需要创建项目结构并包含各种配置文件和依赖项才能使项目运行。这些需求通常称为样板代码，可以跨项目重用。虽然许多框架提供CLI命令来简化启动项目的过程，但它们可能无法涵盖所有用例。例如，开发人员可能需要重用以前编写的代码，例如linting配置、数据库配置和相关代码片段。对每个项目重复这些任务可能会带来压力并且容易出错。简化流程的一种方法是创

·2025-02-06 13:34

yolov5 c++ onnx pytorch pycharm gpu train test

目的：目标实时检测；方法：c++调用yolov5模型；数据资源参考：【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程（2022.06.28全新版本v6.1）_yolov5教程-CSDN博客代码

mulsh·2025-02-06 12:50

yolov5 实例分割：从原理、构建数据集到训练部署

yolov5实例分割：从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco

外卖猿·2025-02-06 12:15

基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5

2025年数学建模美赛·2025-02-05 12:20

打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别

通过深度学习技术，尤其是基于YOLOv5的目标检测，我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控，并有效地检测和识别人群中的打架行为。

2025年数学建模美赛·2025-02-03 21:56

2025年最新在线模型转换工具优化模型ncnn，mnn，tengine，onnx

我的青春不太冷·2025-02-03 04:02

表单提交实战教程：HTML、CSS、JavaScript到Java后端

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：网页表单是用户与服务器交互的重要界面元素，本资源提供了从构建表单到数据提交的完整流程。介绍了HTML表单基础、GET与POST提交方法、JavaScript事件处理、CSS样式设计，并通过demo.html文件展示综合应用，以及Java后端的接收和处理。同时，强调了表单安全和性能优化的重要性。1.HTML表单基础知识HTML表单的作用和结构HTML表单是Web

河马和荷花·2025-02-02 21:09

pyqt5多线程优化_告别阻塞！实例讲解PyQt5多线程QThread的运用

点击关注州的先生编程应用、实战教程，不容错过PS：本文来自于小伙伴的投稿，由伊洛首发于简书。QThread类提供了一种独立于平台的线程管理方法。

檀临·2025-02-02 07:25

打造你的专属英文打字练习软件：从零开始的C#实战教程

在当今数字化时代，打字已经成为一项必不可少的技能。无论是工作、学习还是日常沟通，快速而准确的打字能力都能极大地提高效率。为了帮助大家提升英文打字水平，本文将带你从零开始，使用C#开发一款功能完善的英文打字练习软件。通过这个项目，你不仅能学习到C#编程的核心技术，还能掌握如何设计一个用户友好的桌面应用程序。项目概述我们的英文打字练习软件将具备以下核心功能：多篇文章选择：用户可以从多篇英文文章中选择练

工控_谭校长·2025-02-01 18:56

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

本文主要介绍了通过命令行工作流提升工作效率的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所

herosunly·2025-02-01 05:37

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用，广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容，自动识别并定位行人，这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战，如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来，深度学习的进步，尤其是目标检测领域的快速发展，为行人检测提供了强有力的支持。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别

YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别【下载地址】yolov5改进策略案例分析资源合集YOLOv5，作为目标检测领域的一颗明星，基于经典的YOLOv4算法进行了一系列创新性优化，显著提升了检测速度与精度

殷连靖Harlan·2025-01-31 20:28

[特殊字符]【计算机视觉必杀技】三行代码实现文档智能校正（附完整代码）

实现效果2.技术原理2.1透视变换数学模型2.2算法流程3.核心代码解析3.1.1坐标点排序3.1.2透视变换矩阵4.实验结果分析4.1中间过程可视化4.2性能指标5.应用场景5.1纸质文档电子化5.2车牌识别预处理

我的青春不太冷·2025-01-31 16:22

探索高效嵌入式视觉应用：RK3588/RK3568/RK3566 Linux QT Opencv NPU YoloV5摄像头实时检测系统...

探索高效嵌入式视觉应用：RK3588/RK3568/RK3566LinuxQTOpencvNPUYoloV5摄像头实时检测系统rk_yolov5.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/f6845项目介绍在智能安防、机器人视觉等需要高性能图像处理和实时监控的应用场景中，RockchipRK3588、RK3568和RK3566处理器凭借其强大的

陆依嫣·2025-01-31 12:48

MySQL实战教程：从小白到大神的进阶之路！

目录一、MySQL概述1、MySQL简介1.1MySQL的历史背景1.2MySQL的特点1.3MySQL的应用场景1.4MySQL的版本2、MySQL发展历程2.1MySQL的起源2.2MySQL的早期发展2.3MySQL的成熟与普及2.4MySQL的商业化与收购2.5MySQL的持续创新3、MySQL应用场景3.1Web应用程序3.2企业级应用3.3大数据分析3.4移动应用3.5云计算3.6物联

奔跑吧邓邓子·2025-01-31 08:08

Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响？

2.推动智能化养殖技术的应用和提到，深度学习技术（如YOLOv5模型）已经被应用于生猪的

百态老人·2025-01-30 16:23

SpringBoot中运行Yolov5程序

文章目录SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言二、环境搭建1、SpringBoot项目创建2、YOLOv5环境配置三、SpringBoot与YOLOv5集成1、创建Python服务2、SpringBoot

eqa11·2025-01-30 09:58

Python 中 ssl 模块所使用的 OpenSSL 版本（1.0.2k-fips）和系统中 openssl 命令所使用的 OpenSSL 版本（1.1.1u）不一致（已解决）

在使用Linux中配置yolov5环境时遇到问题：[root@iZ2ze9bdu1sca12rizazfkZqcby-project]#python3-c"importssl;print(ssl.OPENSSL_VERSION

Future_yzx·2025-01-29 12:38

单目测距（yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距）

YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一，在多个数据集上取得了优秀的表现。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-01-29 09:37

Python 实现车牌识别

一、车牌识别的基本原理车牌识别主要包括以下几个步骤：图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备获取包含车牌的图像。

菜狗小测试·2025-01-29 04:49

【车牌识别】卷积神经网络CNN车牌识别【含 GUI Matlab源码 2638期】

Matlab仿真科研站·2025-01-29 03:14

构建级联下拉列表：AJAX和jQuery实战教程

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：级联下拉列表是网页交互中常见的元素，用于根据用户的选择动态更新后续选项。本文通过示例展示如何利用AJAX和jQuery技术实现级联下拉列表，并简单介绍了Prototype框架和jquery.jar文件的可能用途。详细步骤包括HTML结构设置、事件监听、AJAX请求构建、服务器响应处理以及界面更新，同时提供了提高用户体验的额外功能。1.级联下拉列表概念及应用场景

不胖的羊·2025-01-29 02:31

yolov5 解决：Traceback (most recent call last)

运行train.py程序后训练之后，到最后验证的那一步报一个线程异常的错误原因：pillow版本太高了，把pillow降级就行了pillow官网上的python对应版本在conda中，您可以安装pillow的任何可用版本。要查看可用的pillow版本，您可以使用以下命令：condasearchpillow这将列出所有可用的pillow版本。然后，您可以使用以下命令安装您选择的版本：condains

南商·2025-01-27 15:18

React 前端框架实战教程

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言React是由Facebook开发的前端JavaScript库，旨在构建高效、灵活的用户界面，尤其适用于单页应用（SPA）。它采用组件化开发模式，并使用虚拟DOM技术，提高应用的性能和可维护性。React目前已成为最流行的前端框架之一，被广泛应用于各类Web应用开发中。本教程将详细介绍React的核心概念、组件开发、状态管理、路由配置、API

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 09:41

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了，看完你就能自己搭个神经网络，喂点数据进去，再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch，得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究，主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命

AI_小站·2025-01-25 12:55

基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程

导入必要的库步骤2:加载和准备数据步骤3:构建模型步骤4:训练模型步骤5:评估模型步骤6:可视化训练过程步骤7:模型预测步骤8:模型保存与加载总结基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程

小蘑菇二号·2025-01-24 12:26

YOLOv5模型版本详解：n/s/m/l的区别与选型指南

4.1精度-速度曲线4.2资源消耗对比五、工程部署建议5.1设备适配方案5.2模型优化技巧5.2.1量化压缩5.2.2网络剪枝六、版本选型指南6.1决策流程图6.2场景化推荐七、总结建议一、模型版本概述YOLOv5

我的青春不太冷·2025-01-23 12:59

基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战

YOLOv5作为一种先进的目标检测算法，以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型，实现高效的目标检测。

浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

引言随着全球航空运输业的持续增长，机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分，主要负责对乘客和行李进行检查，防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查，效率低下且容易出错。因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目

2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

ASP.NET Core JWT身份验证实战教程

ASP.NETCoreJWT身份验证实战教程ASPNETCore2JwtAuthenticationJwtAuthenticationwithoutASP.NETCoreIdentity项目地址:https

司莹嫣Maude·2025-01-22 00:12

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