pyqt5结合yolo 第10页

Spring Boot项目中集成sa-token实现认证授权和OAuth 2.0第三方登录

在sa-token框架中，OAuth2.0第三方登录可以通过集成sa-token-oauth2模块来实现，并且可以结合sa-token的安全特性来增强安全性。

山高自有客行路·2025-03-17 23:33

前端缓存接口数据

在前端缓存接口数据时，可以结合浏览器缓存策略、前端存储（localStorage、sessionStorage、IndexedDB）、内存缓存（变量存储）、ServiceWorker等方式，选择适合的方案

jjjjjjjjj¢·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader：负责从D

朋也透william·2025-03-17 21:48

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json

大霸王龙·2025-03-17 21:17

pyqt 上传文件或者文件夹打包压缩文件并添加密码并将密码和目标文件信息保存在json文件

一、完整代码实现importsysimportosimportjsonimportpyzipperfromdatetimeimportdatetimefromPyQt5.QtWidgetsimport(

大霸王龙·2025-03-17 21:17

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

本文将通过一系列经典问题，深入探讨C++的核心知识点，包括内存管理、多态（结合函数重载与覆盖）、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别，以及常见算法实现。

嵌入式Jerry·2025-03-17 21:43

[小白学大模型]dify-终于用mac intel跑起了大模型

其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。

码农丁丁·2025-03-17 20:41

如何做好兼容性测试

尤其是在环境搭建方面，建议采用虚拟机、真实设备与云端环境相结合的方式进行多维度测试，为后续的深度测试奠定扎实基础。一、兼容性测试的基本概念在软件测试领域，兼容性

·2025-03-17 20:27

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

通过结合图像特征和几何特征，显著提高了重建的准确性和连续性。

·2025-03-17 20:20

JVM常用概念之FPU溢出

例如，Intelx86_64中的SSE和AVX扩展具有一组额外的宽XMM、YMM和ZMM寄存器，可与更宽的指令结合使用。虽然非矢量指令集通常与矢量和非矢量寄存器不正交（例如，我们不能在x86_64上将

剑海风云·2025-03-17 19:03

怎么做一个AI产品经理？

从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者，AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。

AI筑梦师·2025-03-17 18:25

spring security学习入门指引

学习SpringSecurity可以从以下几个方面逐步深入，结合理论与实践，以下是具体的学习路径建议：1.基础准备•熟悉Spring框架：先掌握SpringCore、SpringMVC和SpringBoot

LCY133·2025-03-17 18:21

架构设计与模式之：容器化与云原生架构设计模式

本文将从云原生架构和容器技术的角度出发，结合实际应用场景，系统全面剖析容器化及云原生架构的设计模式及优缺点，并为读者提供参考指导。2.背景介绍什么是云原生？

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

嵌入式C语言进阶（汇总）系统化详解

以下是嵌入式C语言进阶知识的系统化详解，结合嵌入式开发的实际需求和典型场景：一、硬件级编程技巧1.位操作与寄存器控制//位掩码操作（STM32GPIO控制示例）#defineGPIO_PIN5(1USR

niuTaylor·2025-03-17 17:15

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。

鱼弦·2025-03-17 16:14

推荐开源项目：vue-strap —— Bootstrap与Vue.js的完美结合

殷巧或·2025-03-17 15:06

Kotlin知识体系(一) : Kotlin的五大基础语法特性

本文将通过Kotlin的五大基础语法特性，结合实际应用场景展示它们在Android开发中的独特价值。

氦客·2025-03-17 15:34

基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建跨平台金融理财系统

HarmonyNext作为新一代操作系统，结合ArkTS的强大能力，为开发者提供了构建高性能、跨平台金融理财系统的绝佳工具。

·2025-03-17 15:10

kotlin中的行为组件

本文将深入解析WorkManager、DataBinding、Coroutines和Lifecycle四大核心组件的工作原理，并结合实战代码展示它们的具体用法。

每次的天空·2025-03-17 13:52

Spring Boot Security 实战指南：从零开始构建安全可靠的应用

本文将从零开始，手把手教你如何在SpringBoot应用中集成SpringSecurity，实现用户认证、权限控制等核心安全功能，并结合代码示例，让你快速上手，打造坚如磐石的应用安全防线！

无眠_·2025-03-17 13:51

当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南

结合显存优化技术，其显存占用仅为传统方法的1/8，GPU利用率提升至92%，单epoch训练时

来自于狂人·2025-03-17 13:51

基于发明的电容电感的新型热力梯度耦合电容电感lc谐振储能可行性

热梯度双层LC谐振储能结构可行性分析设计一种结合热力梯度、电容层（C层）、电感层（L层）及中间耦合层的双层LC谐振储能系统，需从物理原理、材料选择、热管理、能量耦合效率等方面进行综合评估。

热爱电气·2025-03-17 13:47

为什么转行大模型行业？深度解析职业变革与技术红利

本文将深入探讨这一现象背后的核心动因，并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径，为从业者提供系统性分析。一、行业变革：传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例，随着移动互联网流量

大模型入门教程·2025-03-17 12:14

【11】单片机编程核心技巧：进制玄机

首先，从硬件基础出发，分析了二进制在数字电路中的核心地位，并结合变量位数与取值范围的实例，揭示了二进制在数据存储与运算中的重要性。其次，通过十六进制

智木芯语·2025-03-17 11:07

加密狗工作原理和破解方法简介

它是插在计算机接口上的软硬件结合的软件加密产品。一般有USB口和并口两种，又称USB加密狗和并口加密狗，目前流行的一般是USB加密狗，并口加密狗在前几年的时候用得比较多。

阿湯哥·2025-03-17 11:05

国央企AI落地：以智能客服系统为突破口的详细实施方案探讨

本文将详细探讨国央企如何以智能客服系统为突破口，实施AI技术的落地应用，并结合数商云在智能客服系统领域的实践经验，为国央企提供一套切

数商云网络·2025-03-17 11:05

【西安电子科技大学考研】25官方复试专业课参考书目汇总

大家可以结合本篇文章内容与招生目录参考书对比一下：【西电考研复试资料、讲课班陆续上线中~~~】有的参考书更新了版本，但是招生目录里仍然是之前的一些旧版本，关于参考书的版本问题，大家也可以在群内问一下

西电研梦·2025-03-17 11:34

Hive SQL 精进系列：SUBSTR 函数的多样用法

目录一、引言二、SUBSTR函数基础介绍2.1基本语法2.2参数详解2.3简单示例三、SUBSTR函数常见应用场景3.1提取日期中的年份、月份或日期3.2隐藏部分敏感信息四、SUBSTR函数高级用法4.1结合条件判断动态截取

进一步有进一步的欢喜·2025-03-17 11:03

数据库核心技术面试题深度剖析：主从同步、二级索引与Change Buffer

本文将从面试题角度拆解这三个技术点，覆盖底层原理、性能优化、设计思想，并结合实际场景与高频追问，助你构建系统性回答框架。一、主从同步：高可用架构的灵魂1.基础问题：主从同步的基本流程是什么？

·2025-03-17 10:01

域名被微信拦截与QQ拦截的对比分析

以下是两者的相同点与不同点，结合具体拦截表现进行解析：一、相同点触发原因相似域名历史问题：若域名曾因违规内容被举报或封禁，再次使用时可能被微信和QQ同时拦截。

·2025-03-17 10:28

深度合成算法备案十大雷区拆解

今天结合大家最关心的问题，为大家详细剖析一下备案过程中常见的十大难题及解决方法。

AI产品备案·2025-03-17 10:25

Python与Web 3.0：重新定义数字身份验证的未来

今天，我们就来聊聊如何结合Python与Web3.0

Echo_Wish·2025-03-17 09:22

基于GPT架构的视频生成工具（VideoGPT）

模型改进与创新：如VideoGPT+模型结合了先进的图像编码器和视频编码器，克服了传统方法在处理视频时的局限，在捕捉丰富空间细节和理解复杂时间动态上展现出卓越性能。iVideoGPT采用新颖的压缩to

deepdata_cn·2025-03-17 08:16

使用OpenResty（基于Nginx和Lua）优化Web服务性能

1.2Nginx与Lua结合的优势高性能：Nginx本身就是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，而Lua的嵌入使得动态处理能力大大增强。低资源消耗：Lua脚本的执行效率高

随风九天·2025-03-17 08:15

深度解析前端面试八股文：核心知识点与高效应对策略

本文不仅会覆盖前端面试的高频八股文，还会结合生动的案例，让你在面试时能够脱离死记硬背，从理解中突破！2.HTML&CSS高频考点2.1HTML语义化问题：什么是HTML语义化？为什么

赵大仁·2025-03-17 07:07

Spring Boot 多级缓存实战：基于 Redis+Redisson 构建高并发解决方案

在百万级并发的电商系统中，我们曾遇到这样的性能瓶颈：本地缓存导致各节点数据不一致单纯依赖Redis造成带宽瓶颈缓存雪崩导致DB被打挂多级缓存架构通过结合本地缓存与分布式缓存的优势，实现了：热点数据纳秒级访问分

Isaac_Gao·2025-03-17 06:03

从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件

文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、

shiter·2025-03-17 06:58

k8s系统学习路径

学习Kubernetes（K8s）需要循序渐进，结合理论知识和实践操作。

LCY133·2025-03-17 06:58

区块链架构、跨链和演进

本文是基于作者近几年来对各种区块链平台理念和技术的研究，结合作者过去十多年的IT经验，审慎思考的结果，文章仅代表作者个人观点。

Omni-Space·2025-03-17 06:54

Selenium时间等待_显示等待

在使用显示等待时；需要结合Seleniu

Mr_Python2024·2025-03-17 05:49

Java高频面试之集合-11

哈哈哈哈哈嗝面试官：详细说说hashmap的put和get操作HashMap的put和get操作是核心功能，其底层通过数组+链表/红黑树实现，结合哈希计算与冲突处理完成键值对的存取。

牛马baby·2025-03-17 04:13

Flutter Dart 面向对象编程全面解析

本文将详细介绍Dart面向对象编程的核心概念，包括类、对象、继承、多态、抽象类和接口等，并结合代码示例进行说明。1.类和对象类是对象的蓝图，它定义了对象的属性和方法。

顾林海·2025-03-17 04:39

探索高效Arduino编程：FRP与Haskell的完美结合

探索高效Arduino编程：FRP与Haskell的完美结合frp-arduinoArduinoprogrammingwithoutthehassleofC.项目地址:https://gitcode.com

管吟敏Dwight·2025-03-17 03:35

探索Haskell开发的新境界：利用haskell.nix与Nix构建高效生态系统

而当结合强大的Nix工具链时，

计蕴斯Lowell·2025-03-17 03:05

Windows 下 MySQL 命令行操作全指南：端口修改、服务管理与实用技巧

本文将以命令行操作为核心，详解如何通过命令修改MySQL端口号、启停服务、自定义服务名等实用操作，并结合常见问题解决方案，帮助用户快速掌握MySQL在Windows中的高效管理方法。

·2025-03-17 01:44

Python—JSON格式标签转换为TXT格式标签详细教程2（附完整代码）

这个代码主要是解析一个json文件转换成多个txt文件使用的，尤其是便于yolo训练decode_json函数中的convert函数确实是用于将坐标缩放到0-1之间的。

资源补给站·2025-03-17 01:16

YOLOv8改进添加swin transformer

最近在做实验，需要改进YOLOv8，去网上找了很多教程都是充钱才能看的，NND这对一个一餐只能吃两个菜的大学生来说是多么的痛苦，所以自己去找代码手动改了一下，成功实现YOLOv8改进添加swintransformer

兜里没有一毛钱·2025-03-17 00:10

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

区块链和大模型的结合

大模型@区块链（4个应用）_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1mu4y1W7bY/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8d683f22b43d55b6630d3bec03cfdb6d通过使用自然语言询问有关Aptos区块链生态系统的任何问题，使用户能够无缝地进入web3

hanyongyi 1531·2025-03-16 22:51

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不

一勺汤·2025-03-16 19:05

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