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RSS订阅原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（19）whisper语音识别学习记录
Whisper模型是基于深度学习的语音识别系统，利用大量语音数据进行训练，以提高其对不同语言、口音和噪声环境的适应能力。高准确性：使用大规模数据训练，能够处理多种语言和口音。实时性：能够实时处理语音输入，适合实时转录应用。鲁棒性：对噪声和语音变形具有较强的鲁棒性。Whisper语音识别模型通过深度学习算法，实现了高精度的语音转录功能。通过上述步骤，您可以快速上手使用Whisper模型进行语音识别，并根据实际需求进行实时处理和性能优化。
2024-06-24 01:26:04
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（18）VR教育相关论文阅读二
探索眼动可视化技术以识别教育VR中分心学生》（IEEE VR 2023）这篇论文，聚焦于眼动追踪技术在教育VR中的应用，尤其是如何通过眼动数据来识别学生的分心情况，并提出了多种眼动可视化技术以增强教学实效。眼动追踪技术正是应对这一挑战的有效工具之一，它能够记录和分析学生在虚拟环境中的眼动活动，提供宝贵的认知和情感信息。通过对《探索眼动可视化技术以识别教育VR中分心学生》（IEEE VR 2023）的深度阅读和分析，我对VR技术在教育领域中的应用潜力有了更深入的理解。
2024-06-24 00:25:42
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（17）VR教育相关论文阅读一
为了更好地理解和掌握这一技术在教育领域的最新进展，我选择了深入阅读和分析《虚拟现实在教育中学习成果与体验的比较研究》（IEEE VR 2018）这篇论文，以便为未来的平台开发和设计提供理论指导和实证支持。通过深入阅读《虚拟现实在教育中学习成果与体验的比较研究》，我对VR技术在远程教育平台中的潜力和应用有了更为深刻的理解。《虚拟现实在教育中学习成果与体验的比较研究》采用了比较研究的方法，旨在评估学生在使用VR模拟环境和传统讲座幻灯片学习课程内容时的学术表现和学习体验。
2024-06-24 00:25:20
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（16）补录--xxl-job的介绍和使用
调度中心（Admin）：负责任务的管理和调度，提供Web界面供用户操作。用户可以在调度中心创建、编辑、删除任务，并设置任务的执行策略和参数。执行器（Executor）：负责实际执行任务的节点，可以分布部署在多台服务器上。执行器通过向调度中心注册，接收调度中心分配的任务并执行。调度中心与执行器通信机制：基于HTTP协议的RESTful API通信，调度中心通过调用执行器提供的接口来分配和管理任务的执行。任务日志数据库：用于记录任务执行的日志信息，包括任务的执行状态、执行结果等，帮助管理员监控任务的运行情况。
2024-06-23 23:19:15
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（15）补录--seata的介绍和使用
事务协调器（Transaction Coordinator）：负责全局事务的协调和控制，协调各个参与者的事务状态，最终决定全局事务的提交或回滚。事务管理器（Transaction Manager）：管理并协调各个参与者的本地事务，与事务协调器协作，保证分布式事务的一致性。事务参与者（Resource Manager）：管理和控制本地资源（如数据库、消息队列等）的事务操作，负责执行本地事务的提交和回滚。全局唯一ID生成器（Global ID Generator）
2024-06-23 23:11:46
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（14）补录--reids的介绍和使用
客户端请求：Redis支持多种客户端与服务器之间的通信协议，如TCP连接和Unix域套接字，客户端通过发送命令来与Redis进行交互。命令请求队列：所有进入Redis服务器的命令请求都会经过一个队列，Redis使用单线程处理这些命令请求，保证了命令的顺序执行和数据的一致性。数据存储：Redis的核心是数据存储部分，数据存储在内存中，通过快速的内存访问来提供高性能的读写操作。Redis支持的数据结构包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。持久化：定期将内存中的数据快照写入磁盘，适合备份数据。
2024-06-23 22:48:46
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（13）补录--nacos的介绍和使用
Nacos（Namespace Aware Service Center）是一个开源的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。它由阿里巴巴集团开发并开源，旨在帮助开发人员简化微服务架构中的服务注册与发现、动态配置管理等任务。Nacos支持多种环境（如Kubernetes、Docker和Spring Cloud等）下的服务发现和配置管理，广泛应用于云原生和微服务架构中。
2024-06-23 22:41:07
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（12）后端网关服务实现
在现代分布式系统中，项目网关服务充当着系统的入口点和核心组件之一。它不仅负责接收和转发所有外部请求，还承担了认证、授权、异常处理和流量控制等关键功能。本文将详细介绍我们项目中网关服务的设计动机、主要功能和实现逻辑。
2024-06-23 21:44:36
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（11）后端user微服务的API展示三
后端的user微服务提供与用户信息相关的、具有类似 CRUD 操作的多个服务。因为与用户相关的信息可被管理员身份和用户身份的用户查看，所以需对API进行分类，分为管理员权限的API，用户权限API和公开的API。每个服务都封装在自己的控制器中，控制器使用业务逻辑类来处理核心功能。
2024-06-23 21:07:52
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（10）后端user微服务的API展示二
后端的user微服务提供与用户信息相关的、具有类似 CRUD 操作的多个服务。因为与用户相关的信息可被管理员身份和用户身份的用户查看，所以需对API进行分类，分为管理员权限的API，用户权限API和公开的API。每个服务都封装在自己的控制器中，控制器使用业务逻辑类来处理核心功能。
2024-06-23 21:00:26
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（9）后端user微服务的API展示一
后端的user微服务提供与用户信息相关的、具有类似 CRUD 操作的多个服务。因为与用户相关的信息可被管理员身份和用户身份的用户查看，所以需对API进行分类，分为管理员权限的API，用户权限API和公开的API。每个服务都封装在自己的控制器中，控制器使用业务逻辑类来处理核心功能。
2024-06-23 20:50:24
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（8）了解chat-gpt接口的使用
Chat-GPT接口是OpenAI提供的一种简单而强大的方式，用于与Chat-GPT模型进行交互。该接口允许开发者向Chat-GPT模型发送文本输入，并接收模型生成的响应。通过这种接口，开发者可以利用Chat-GPT的文本生成能力进行对话、问答等自然语言处理任务。
2024-05-30 23:55:13
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（7）了解chatgpt
GPT-1是OpenAI于2018年发布的第一个生成式预训练模型。它采用了Transformer架构，通过无监督的语言建模任务进行预训练，具有理解和生成自然语言的能力。
2024-05-30 23:36:06
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（6）YOLOv9与以前YOLO系列的对比
YOLOv9采用了最新的骨干网络结构，如CSPDarknet53，将传统的Darknet网络进行了改进，提高了特征提取的效率和准确性。YOLOv9利用了多尺度检测和特征融合的策略，通过引入不同大小的特征图和跨层特征融合，实现了对不同大小目标的精准检测。YOLOv9在设计时考虑了不同硬件平台的兼容性和优化需求，能够更好地适应不同计算环境下的部署需求，提高了算法的通用性和可移植性。YOLOv9可能通过更多样化的训练数据和改进的模型架构，提高了对不同场景和目标大小的适应能力，可能更适合于大规模目标检测任务。
2024-05-30 22:42:15
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（5）Yolo系列下
精度：较低的mAP，特别是在小目标检测方面表现不佳。速度：大约45 FPS，适合实时应用。内存消耗：模型较轻，但定位精度和召回率较低。
2024-05-30 22:17:02
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（4）Yolo系列上
YOLO 算法可以用于智能视频监控系统中，实时检测监控画面中的各种目标，如人员、车辆、动物等，从而实现智能化的监控和报警功能。例如，可以用于检测电子元器件、汽车零部件、食品包装等。：YOLO 系列可以用于无人机航拍任务中，实时检测地面目标，例如检测建筑物、交通流量、自然灾害等，为无人机提供智能化的航拍服务，广泛应用于航拍地图制作、环境监测等领域。：在智能家居领域，YOLO 算法可以用于实时监测家庭成员的活动和行为，例如检测人员进出房间、识别家庭成员的面部特征等，从而实现智能安防、智能灯光控制等功能。
2024-05-30 21:31:32
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（3）目标检测
目标检测是一种计算机视觉任务，旨在从图像或视频中准确地识别和定位图像中的物体或目标。与传统的图像分类任务不同，目标检测不仅能够识别图像中的物体类别，还能够确定它们在图像中的位置，并用边界框将其框出。这使得目标检测在许多现实世界的场景中具有广泛的应用，如视频监控、自动驾驶、医学影像分析等。目标检测的任务通常可以分为两个主要阶段：目标定位和目标分类。
2024-05-30 20:16:31
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原创 山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（2）OCR调研下
Tesseract是一个开源的OCR引擎，由谷歌维护。它被认为是最先进的开源OCR软件之一，支持多种语言和复杂的版面分析。
2024-05-30 17:45:00
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原创 山东大学软件学院项目实训--V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统（1）OCR调研上
模板匹配是一种最早期的OCR技术，通过将待识别的字符图像与预定义的标准字符模板进行比较来识别字符。
2024-05-30 17:18:29
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