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Python3 + Qt5：实现AJAX异步更新UI

使用Python和Qt5开发时异步加载数据的方法在开发使用Python和Qt5的应用程序时，为了避免在加载数据时界面卡顿，可以采用异步加载的方式。

黑金IT·2025-02-05 02:10

Linux---架构概览

动态链接：程序依赖共享库（.so文件），由动态链接器（ld-linux.so）加载。执行权限：通过execve()系统调用启动程序，结合文件权限（如rwx）控制执行。系统工具链：GN

kyle~·2025-02-05 01:35

php中加载文件路径怎么写,PHP 引入文件写法及文件目录常用函数和系统常量

__FILE__文件的完整路径和文件名。如果用在被包含文件中，则返回被包含的文件名。自PHP4.0.2起，__FILE__总是包含一个绝对路径(如果是符号连接，则是解析后的绝对路径)，而在此之前的版本有时会包含一个相对路径。__DIR__文件所在的目录。如果用在被包括文件中，则返回被包括的文件所在的目录。它等价于dirname(__FILE__)。除非是根目录，否则目录中名不包括末尾的斜杠。(PH

仰光的瑞哥·2025-02-05 01:34

idea找不到或无法加载主类怎么解决

1、问题使用IDEA启动SpringBoot项目显示找不到或无法加载主类。2、解决2.1、清理缓存通过文件-清除缓存打开清除缓存窗口，并勾选所有选项并选择清楚并重启。

迟來北风·2025-02-04 23:48

python里circle_Python OpenCV cv2.circle()用法及代码示例

cv2.circle()方法用于在任何图像上绘制圆。

weixin_39952074·2025-02-04 23:16

python学opencv|读取图像（二十一）使用cv2.circle()绘制圆形进阶

【1】引言前序已经掌握了使用cv2.circle()绘制圆形的基本操作，相关链接为：python学opencv|读取图像（二十）使用cv2.circle()绘制圆形-CSDN博客由于圆形本身绘制起来比较简单

西猫雷婶·2025-02-04 22:43

bootstrap.yml文件未自动加载问题解决方案

在添加bootstrap.yml文件后,程序未自动扫描到,即图标是这样的:查了一些资料,是缺少bootstrap相关依赖,虽然已经添加了spring-cloud-context依赖,但是这个依赖并未引入bootstrap依赖,可能是版本问题,需要手动引入org.springframework.cloudspring-cloud-starter-bootstrap3.1.1引入这个依赖以后,boot

XiaoyuEr_6688·2025-02-04 22:08

unocss 无法动态循环加载图标解决

解决办法：页面内定义好图标名称数据，并使用//@unocss-include标注如图：这会让unocss扫描此处数据，并在编译时获取图标效果：

TangAcrab·2025-02-04 21:34

unocss 添加支持使用本地 svg 预设图标，并支持更改大小

安装pnpminstall@iconify/utils在配置文件unocss.config.ts：presets>presetIcons选项中通过FileSystemIconLoader加载本地图标，并指定目录

TangAcrab·2025-02-04 21:34

51单片机LED点阵屏

LED点阵屏是一种显示设备，由多个LED灯按照一定矩阵排列组成，通常用于动态显示字符、图像或动画。应用使用场景广告牌：用于展示广告文字和图片。信息公告牌：如车站、机场的信息显示屏。

鱼弦·2025-02-04 21:02

基于Opencv读取静态QR码信息并进行窗口展示

已封装好函数1.引入所需库importcv2importnumpyasnpfrompyzbar.pyzbarimportdecodeimporttkinterastkcv2:OpenCV库，用于视频捕捉和图像处理

陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

基于 OpenCV 与 scikit-image 的图像表面光滑度判别：完整流程与实现解析

源码可在我的主页下载——surface_smoothness_detection.py在现代工业质量检测或图像分析任务中，利用图像处理和纹理分析方法来判别表面是否光滑，具有重要的现实意义。

陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

下面分别总结公式，并结合解释它们的意义：1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小

漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小

漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

2025最新最全AI大模型系统学习路线

随着技术的进步，大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。

大模型老炮·2025-02-04 18:13

基于OpenCV对图像转置和翻转

学习目标：学会使用OpenCV对图像转置和翻转学习内容：基于OpenCV2库的学习1.图像转置函数的使用cv.transpose()2.图像翻转函数的使用cv.flip()变换过程：原始图片:imageimg1

Code-world-1·2025-02-04 18:08

OpenCV2彩色图像和灰度图像读取、显示、保存

学习目标：学会使用OpenCV2对彩色图像和灰度图像进行读取、显示、保存学习内容：基于OpenCV2库的学习读取函数的使用cv.imread()显示函数的使用cv.imshow()保存函数的使用cv.imwrite

Code-world-1·2025-02-04 18:38

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。

鱼弦·2025-02-04 18:37

selenium使用

环境的安装：pipinstallseleniumselenium和爬虫之间的关联：模拟登录便捷的捕获到动态加载的数据（重点）特点：可见及可得缺点：效率低selenium的具体使用准备浏览器的驱动程序：http

程序猿-张益达·2025-02-04 17:35

【C# 】图像资源的使用

在C#中，图像资源的使用方式方法主要依赖于你所使用的框架和库。

wangnaisheng·2025-02-04 17:34

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

这些模型通过学习海量数据，能够完成复杂的任务，如机器翻译、图像识别、问答系统等。然而，大模型在应用开发中面临着计算资源、能耗和效率等方面的挑战。本文将从“模型

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据

Y.C.~·2025-02-04 16:59

超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR（文件检测+识别）实战篇

飞桨OCR主要包括以下几个方面的功能和特点：文字检测（TextDetection）：通过检测图像中的文本区域，确定文本的位置和边界框。文字

数虫·2025-02-04 14:46

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

整体思路图像读取与预处理：从采集装置传输到电脑的照片，使用OpenCV库读取图像，并进行灰度转换、高斯模糊等预处理操作。

max500600·2025-02-04 14:45

Stable Diffusion：建筑方案设计新利器_stable diffusion建筑装修模型

StableDiffusion作为一款强大的AI图像生成模型，具有诸多显著特点。首先，它开源免费，这意味着任何人都可以自由使用和修改，为艺术创作、设计等领域的从业者和爱好者提供了极大的便利。

AI绘画师-海绵·2025-02-04 14:14

复现论文“去模糊算法”

要复现论文《IMU-AssistedAccurateBlurKernelRe-EstimationinNon-UniformCameraShakeDeblurring》中用于运动图像去模糊的代码，以下为你提供一个大致的实现思路和示例代码框架

go5463158465·2025-02-04 14:43

在脚本中运行Tmux

2解决思路2.1已验证的不可靠思路认为错误原因是窗口的创建“来不及加载”导致后续打算在该窗口中运行的指令乱飞，故使用sleep穿插

YawQinse·2025-02-04 13:05

毕设开源深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果

knooor·2025-02-04 12:28

二维差分与二维前缀和

通过计算原数组中相邻元素的差异，形成差分数组，从而支持对原数组中任意子矩阵元素进行快速的加法或减法操作，特别适用于需要频繁修改子区域元素值且需要频繁查询子区域和的应用场景，如动态规划问题、图像处理

筱姌·2025-02-04 12:51

hot 100刷题小结 1

目录数组题31下一个排列题48旋转图像题169多数元素题215数组中的第k个最大元素题238除自身外数组的乘积题448找到数组中所有消失的数字位运算题338比特位计算题136只出现一次的数字题461汉明距离二分查找题

leisure_SU·2025-02-04 11:17

手写单例模式

饿汉式加载模式（线程安全）类一加载就创建对象，这种方式比较常用优点：线程安全，没有加锁，执行效率高缺点：不是懒加载，类初始化的时候就加载，浪费内存空间packagecom.example.threadpool.Singleton

LUCIAZZZ·2025-02-04 11:14

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

1.导入必要的库首先，导入我们需要的库：Numpy、Pytorch和相关工具包。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的线性可分数据集，并

辞落山·2025-02-04 10:40

React + three.js 3D模型面部表情控制

系列文章目录React使用three.js加载gltf3D模型|three.js入门React+three.js3D模型骨骼绑定React+three.js3D模型面部表情控制React+three.js

买药弟弟·2025-02-04 10:39

React+Cesium基础教程（003）：加载3D建筑物和创建标签

文章目录03-加载3D建筑物和标签方式一方式二完整代码03-加载3D建筑物和标签方式一添加来自OpenStreetMap的建筑物模型，让场景更加丰富和真实：viewer.scene.primitives.add

叁拾舞·2025-02-04 10:37

Redis桌面(GUI)管理客户端

更快、更好、更稳定的Redis桌面(GUI)管理客户端，兼容Windows、Mac、Linux，性能出众，轻松加载海量键值gitee地

(?·2025-02-04 08:57

Sql文件导入数据库-保姆级教程

目录一：准备工作—.sql文件二：在编辑工具中打开创建的sql文件—存放指令并保存三：右键点击运行SQL文件打开.sql文件点击开始，加载完成后点击关闭再点击表----刷新一下-----即可看到所有需要的表都已经被创建好了四

m0_67402125·2025-02-04 08:52

自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。

辞落山·2025-02-04 07:16

解决_pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered,but no persistent_load

pickle.UnpicklingError:Aloadpersistentidinstructionwasencountered,butnopersistent_loadfunctionwasspecified.报错原因：在加载模型参数时

邻家的狗2·2025-02-04 07:14

【JVM学习】对象实例化内存布局与访问定位

文章目录一、对象实例化1.1对象创建方式1.2创建对象的步骤（1）判断对象对应的类是否加载、链接、初始化（2）为对象分配内存（3）处理并发问题（4）初始化分配到的内存（5）设置对象的对象头（6）执行init

Kaiz‘s Blog·2025-02-04 07:42

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_

Z211613347·2025-02-04 07:40

PyTorch 训练一个分类器

文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言 TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用

亚里·2025-02-04 05:59

Vue前端向后端Flask 传文件数据并保存

简介采用vue编写前端，上传图像文件，发送到后端flask，由后端保存前端代码exportdefault{methods:

battlestar·2025-02-04 04:21

Diffusion--人工智能领域的革命性技术

扩散模型是一类生成式模型，它通过逐步去噪的方式，从随机噪声中生成高质量的数据，近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程，即粒子在介质中的随机

油泼辣子多加·2025-02-04 04:20

python中keras_Python深度学习——keras（一）

都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载

weixin_39534321·2025-02-04 04:48

mist1star·2025-02-04 03:15

缓存增强生成（CAG）对比检索增强生成（RAG）：谁才是大语言模型的最优解？

优势处理大型或频繁更新的数据集时，无需一次性加载全部内容。避免了大量提示信息导致的截断或上下文过载问题。关键局限增加了检索步骤，可能会导致速度变慢。通常依赖外部

·2025-02-04 03:49

机器学习笔记20241017

GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集

tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。

人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

鸿蒙开发在onPageShow中数据加载不完整的问题分析与解决

这个接口通常用于在页面显示之前进行一些准备工作，比如加载数据、初始化状态等。通过在aboutToApp

taopi2024·2025-02-04 00:21

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域，具有巨大的发展潜力和价值。

王国平·2025-02-04 00:51

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