yolov5学习记录

c++ tuple学习记录(二)

在c++中，std::tuple是一个模板类，位于头文件中，用于存储多个不同类型的值。与std::pair类似，但支持存储多个元素，并且每个元素可以是不同的类型。以下是std::tuple的主要用法1.创建和初始化std::tuple#include#include#includeintmain(){std:tuplemyTuple(42,3.14,"Hello);autoanotherTuple
qq_43361844·2025-02-06 01:59

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

STM32单片机学习记录（11.29）

一、STM326.4-PWM驱动程序1.PWM基本结构：运行控制——时基单元——输出比较单元——GPIO。2.PWM程序编写步骤：（1）RCC开启时钟，将要用的TIM外设和GPIO外设的时钟打开；（2）配置时基单元（包括时钟源选择）；（3）配置输出比较单元（包括CCR值、输出比较模式、极性选择、输出使能等参数）；（4）配置GPIO，将其初始化为复用推挽输出配置；（5）运行控制，启动计数器。3.有关
宣宣猪的小花园.·2025-02-05 12:17

STM32单片机学习记录（12.27）

一、STM328.2-DMA数据转运1.关于寄存器汇编（1）寄存器实际地址=起始地址+偏移；（2）可使用结构体访问寄存器（使用结构体依次占用地址，再用函数调取地址）。2.配置DMA：（1）定义DMA转运的源端数组（uint8_tDataA[]：0x0_；uint8_tDataB[]：全局默认为0）和目的数组；（2）初始化DMA，将DataA的数据转运到DataB；（3）配置主函数。3.初始化DMA
宣宣猪的小花园.·2025-02-05 12:17

STM32单片机学习记录（11.10）

一、STM323.1-关于GPIO（GeneralPurposeInputOutput）通用输入输出口：1.整体结构：寄存器（特殊存储器，可完成输出电平与读取电平功能）+驱动器；2.输入电压超过高电平阈值，输出高电平，低于低电平阈值，输出高电平（STM32引脚定义中标明FT表示可输入高电平；位于高低电平阈值之间则输入低电平。（高电平为5V，低电平最高3.3V）；3.上拉电阻：默认高电平输入模式；下
宣宣猪的小花园.·2025-02-05 12:47

STM32单片机学习记录（11.17）

一、STM324.1-OLED调试工具1.常见调试方法：（1）串口调试：通过串口通信，将调试信息发送到电脑端，电脑用串口助手使用调试信息。优势：可自行显示函数、数据、图像等；弊端：需要电脑且只能以信息流的方式显示；（2）显示屏调试：直接将显示屏连接到单片机，将调试信息打印在显示屏上（屏幕太小内容有限）；（3）Keil调试模式：借助Keil的调试功能，可使用单步运行、设置断点、查看寄存器及变量等功能
宣宣猪的小花园.·2025-02-05 12:47

STM32单片机学习记录（11.3）

目录一、STM32二、无人机系统导论一、STM321.2-了解STM32（ARMCortex-M内核单片机）基础系统结构、启动配置、系统电路以及系统板基础模块与功能；2.1-完成Keil5的安装以及基础设置改动；2.2-完成基础硬件组装适配Keil5软件编程；了解寄存器，库函数头文件，以及Keil5中的基础工程架构；2.2-建立第一个软件工程：步骤如下1.建立工程文件夹，Keil中新建工程，选择型
宣宣猪的小花园.·2025-02-05 12:17

Linux学习笔记-正点原子阿尔法开发板V2.4学习记录

目录1.安装编译器2.imdownload烧录问题1.安装编译器树莓派3B+做服务器，安装GCC编译器指令：aptinstallgcc-arm-linux-gnueabihf参考链接：树莓派安装ubuntu后怎样编译imx6ul板子的程序-OpenEdv-开源电子网2.imdownload烧录问题树莓派3B+搭建的Ubuntu编译环境，在使用imdownload烧录时，提示-bash:./imxd
@bjtuhbxy_17813263·2025-02-05 07:45

2025-0204学习记录5——【论文】修改论文的随笔

好久没记录学习过程了...正准备写博客呢，发现草稿里有一篇1.11写的，当时在忙着写毕设的开题报告，唉，说来惭愧，开题报告也是随便写了写，Z导提了很多建议，但ddl迫在眉睫，无奈最终草草了事（毕业设计一定要好好干！）...这么快就过完年了，正式开启2025，蛇年大吉！祝各位老板、大牛马和小牛马，新的一年巳巳如意，科研顺利，狠狠发文章！附Deepseek版科研祝福：基金如蛇缠枝稳，标书一投即中签；数
阿楠今天学GEE了吗·2025-02-04 18:14

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

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享 | Hive分区表和分桶表

#博学谷IT技术支持#一、分区表分区表就是对一个表的文件数据进行分类管理，表现形式就是有很多的文件夹(dt=2019-02-27)。分区表的作用是以后查询时，我们可以手动指定对应分区的数据，避免全表扫描，提高查询效率。所谓的分区表，指的就是将数据按照表中的某一个字段进行统一归类，并存储在表中的不同的位置，也就是说，一个分区就是一类，这一类的数据对应到hdfs存储上就是对应一个目录。当我们需要进行处
Onzswhite·2025-02-03 14:52

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

文章目录引言最新网址地点一、模型转换1.框架转换全景图2.安全的模型转换3.网站全景图二、转换说明三、模型转换流程图四、感谢引言在yolov5，yolov8，yolov11等等模型转换的领域中，时间成本常常是开发者头疼的问题
我的青春不太冷·2025-02-03 04:02

《苍穹外卖》项目学习记录-Day10订单状态定时处理

利用Cron表达式生成器生成Cron表达式1.处理超时订单查询订单表把超时的订单查询出来，也就是订单的状态为待付款，下单的时间已经超过了15分钟。//select*fromorderswherestatus=?andorder_timeupdateorderscancel_reason=#{cancelReason},rejection_reason=#{rejectionReason},canc
蝴蝶不愿意·2025-02-02 07:00

C 语言学习记录：选择语句与循环语句

在C语言的学习进程中，选择语句和循环语句是构建程序逻辑的重要部分。作为结构化编程语言，C语言主要包含顺序结构、选择结构和循环结构，其中选择语句和循环语句分别控制着程序的分支走向和重复执行，对实现复杂的业务逻辑起着关键作用。接下来，让我们深入学习这两类语句。一、选择语句在生活中，我们时刻面临着各种抉择，比如是选择去清华、北大还是其他地方深造，是否找朋友玩耍，以及选择及时行乐还是克勤克俭的生活方式等。
Aphelios380·2025-02-01 20:15

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

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

WPF学习记录之MVVM（一）数据绑定

这个是我自己的学习记录，大佬们不喜勿喷，刚接触这个圈子一个月，为了给跟我一样的新手分享一下都能怎么实现数据绑定，互相参考，所以选择公开记录。
一个新的不能再新的开发者·2025-01-31 10:01

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

JavaScript学习记录22

第十节RegExp对象1.概述正则表达式（regularexpression）是一种表达文本模式（即字符串结构）的方法，有点像字符串的模板，常常用来按照“给定模式”匹配文本。比如，正则表达式给出一个Email地址的模式，然后用它来确定一个字符串是否为Email地址。JavaScript的正则表达式体系是参照Perl5建立的。新建正则表达式有两种方法。一种是使用字面量，以斜杠表示开始和结束。varr
济南小草根·2025-01-30 11:19

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

03Spring底层架构核心概念解析

为了感谢罕哥对我工作的帮助，特此记录下学习过程，期待成为和罕哥一样优秀的人时间：2024.7.13内容：spring源码课程3学习记录一、BeanDefinitionBeanDefinition表示Bean
奔向sj·2025-01-30 04:51

初步认识C语言-个人学习

大家好，这是我关于C语言学习记录的系列博客。
Aphelios380·2025-01-29 17:22

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

前端25.1.26学习记录

DOM是给予如：JS编程语言使用的apiDOM是树状结构根节点是html节点是DOM的最小单位。等Node类型可以类比于java的object类，所有的节点都需要继承TA。TA提供了最基本的操作方法如：访问父、子、同级节点增加和删除节点。Document类型Document类指向整个HTML界面。操作的是html页面中的节点。Document可以通过class、tag（标签）、id对节点进行查询D
RlTED·2025-01-29 10:51

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

java爬虫jsoup_Java爬虫框架Jsoup学习记录

Jsoup的作用当你想获得某网页的内容，可以使用此框架做个爬虫程序，爬某图片网站的图片(先获得图片地址，之后再借助其他工具下载图片)或者是小说网站的小说内容我使用Jsoup写出的一款小说下载器，小说下载器Jsoup导入1.使用gradle导入compile'org.jsoup:jsoup:1.11.1'2.第三方包导入Jsoup使用1.获得Document本地html文件或者使用javaIO流，则
weixin_33638349·2025-01-29 05:36

node.js学习记录——npm下包慢、

从npm官网下载速度会很慢，可以从taobao的镜像服务器来下，该指令修改了npm下载包的默认地址，改成了taobao的镜像服务器。npmconfigsetregistry=https://registry.npm.taobao.org/查看是否修改成功更方便的方法//通过npm包管理器，将nrm安装为全局可用的工具npminrm-g//查看所有可用的镜像源nrmls/将下包的镜像源切换为taob
VIXeH·2025-01-28 22:30

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

Flutter APP开发 学习记录: flutter_swiper轮播图

说点儿闲话大部分app都有轮播图，一般是展示一些新闻公告通知等图片，在flutter最强大的siwiper,多种布局方式，无限轮播，Android和IOS双端适配，github：flutter_swiper使用：加载图片一般是从本地代码中或者使用网络图片，那么，首先将资源添加到项目的pubspec.yaml文件中(更多细节请参阅Assetsandimages)：flutter:assets:-im
叮小黑·2025-01-26 11:01

L8打卡学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结
无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

P5学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置
无涯学徒1998·2025-01-26 06:46

第38周：猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)

数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六、模型评估七、预测总结前言本文为中的学习记录博客原作者
weixin_46620278·2025-01-26 03:48

sql耗时监控与sql语句日志输出

由于工作上涉及到分库分表查询，需要监测每条sql的执行耗时并打印sql语句，下面分享一下p6spy监控的使用，同时也当做一个学习记录。
心写来潮·2025-01-24 19:22

6.1 贪心算法 | 区间选点、Huffman树

6.1贪心算法|区间选点、Huffman树这是我的一个算法网课学习记录，道阻且长，好好努力可以尝试的做法：区间问题重要的步骤就是排序按左端点排序，按右端点排序，双关键字排序区间问题区间选点例题：AcWing905
镜水不emo·2025-01-24 11:22

C语言学习记录——通讯录(静态内存)

分模块contact.h类型定义，函数声明。contact.c函数的实现test.c测试通讯录的模块test.c#include"contact.h"voidmenu(){printf("\n");printf("1.add2.del\n");printf("3.search4.modify\n");printf("5.sort6.print\n");printf("0.exit\n");prin
qiyi.sky·2025-01-24 00:22

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

嵌入式Linux系统学习记录13

在C语言中，构造数据类型（也叫复合数据类型）包括结构体（struct）、共用体（union）和枚举类型（enum）。这些类型允许用户根据需求创建复杂的数据结构。下面是对每种类型的详细解析以及需要注意的细节和常见的陷阱。1.结构体（struct）结构体是C语言中最常用的复合数据类型，它允许将不同类型的数据（例如整数、字符数组等）组合在一起形成一个新类型。定义：structStudent{  char
hhdk1·2025-01-23 01:20

学习记录：OpenMV 摄像头的一个简单示例，主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集，并计算和显示采集图像的帧率。

代码解释：整体功能：此代码是使用OpenMV摄像头的一个简单示例，主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集，并计算和显示采集图像的帧率。首先，对摄像头进行初始化，包括重置、设置像素格式和帧大小，并等待设置生效。然后创建一个时间对象用于计算帧率。最后在一个无限循环中不断采集图像并打印出每秒采集的帧数。#此作品遵循MIT许可证授权。#版权所有(c)2013-2023OpenMVLLC。保留所有权利。#h
DIY机器人工房·2025-01-22 21:23

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

[Foc学习记录00]导览

电机理论基础电磁基础【电机学复习笔记】第一章磁路_电机学csdn-CSDN博客电路基础磁滞现象：一讲就懂，很nb【经典】深刻阐述磁性材料的磁滞现象_哔哩哔哩_bilibili《现代永磁同步电机控制原理及Matlab仿真》学习第一章、三相永磁同步电机的数学建模006永磁电机永磁体的类型：何为凸极性、隐极性，表贴式、内置式，傻瓜式讲解，专为零基础编写。_表贴式和内置式的区别-CSDN博客根据学习进度，
GivemeAK·2025-01-22 06:25

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

数据结构学习记录-队列

队列的基本概念1、队列是操作受限的线性表2、队头：允许删除的一端3、队尾：允许插入的一端4、空队列：不含任何元素的空表5、特点：先进先出、FIFO6、应用场景：栈：解决括号匹配；逆波兰表达式求解;递归改非递归等等队列：公平排队，广度优先遍历等等队列的结构：队列的具体实现结构比较灵活，只要遵循先进先出原则即可。顺序表的方式实现，如果用数组表示，虽然尾插数据比较方便，但当头删数据时，还要移动剩余元素，
墨楠。·2025-01-21 22:24

改善python程序的91建议记录(学习记录)

使用else子句简化循环（异常处理）案例1执行sql异常时处理defsave(db,obj):try:#saveattr1db.execute('asqlstmt',obj.attr1)#saveattr2db.execute('anothersqlstmt',obj.attr2)exceptDBError:db.rollback()else:db.commit()案例2defprint_prim
·2025-01-21 21:48

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中，商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。然而，在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题，尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步
2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

嵌入式Linux系统学习记录10

在C语言中，指针是一个非常重要的概念。指针是一个变量，它存储的是另一个变量的内存地址。理解指针的细节和注意事项对于编写高效、稳定的C语言程序至关重要。以下是C语言中指针的一些细节和注意事项：1.指针的定义和初始化指针是用*来声明的，表示指向某种类型的变量。例如：int*ptr;//定义一个指向整数的指针初始化指针：指针在定义时不初始化时，会指向不确定的地址，可能导致不可预期的行为。可以将其初始化为
hhdk1·2025-01-19 21:37

java学习记录17

泛型泛型概念Java泛型（generics）是JDK5引入的一个新特性，泛型提供了编译时类型安全检测机制，该机制允许程序员在编译时检测到非法的类型。泛型的本质是参数化类型，即给类型指定一个参数，然后在使用时再指定该参数的值，那么这个类型就可以在使用时决定了。这种参数类型可以用在类、接口和方法中，分别被称为泛型类、泛型接口、泛型方法。publicclassTestClass{privateTvalu
cwtlw·2025-01-18 14:26

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。
你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程

YOLOv5是一种高效的目标检测模型，凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。
Lunar*·2025-01-18 12:39
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