无题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

最新推荐文章于 2019-05-18 18:27:05 发布
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无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题
艾小仙的专栏
01-29 388
想玩别人，先得被别人玩——来自无名人士这个要想写的话题，想了很久，也都没想好，最后，那就《无题》好了。这篇文章，我建议大家可以读到最后。1关于抄袭，我想但凡只要写过一点文章的朋友都应该很清...
无题　
05-18 362
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
Android ListView代码
01-05
源码地址： https://pan.quark.cn/s/5c2ff67041b8 DEPRECATED ========== ListViewAnimations is deprecated in favor of new RecyclerView solutions. No new development will be taking place, but the existing versions will still function normally. Thanks for your support! ListViewAnimations =========== ListViewAnimations is an Open Source Android library that allows developers to easily create ListViews with animations. Feel free to use it all you want in your Android apps provided that you cite this project and include the license in your app. Features ---- ListViewAnimations provides the following features: Appearance animations for items in , , other ; * Built in animations include , , , , and . * Other animations can easily be added * StickyL...
基于SpringBoot与AWVS深度集成的企业级Web应用漏洞自动化扫描与智能管理平台_项目极简说明本项目是一个功能全面高度自动化的Web应用漏洞扫描与管理系统它深度整合了.zip
01-05
基于SpringBoot与AWVS深度集成的企业级Web应用漏洞自动化扫描与智能管理平台_项目极简说明本项目是一个功能全面高度自动化的Web应用漏洞扫描与管理系统它深度整合了.zip
利用呼吸质量指数和神经网络从光电容积图和心电图信号确定呼吸速率.zip
01-05
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
JSP程序设计入门教程-下载即用.zip
01-05
下载方式：https://pan.quark.cn/s/c9b9b647468b ### 初级JSP程序设计教程核心内容解析#### 一、JSP基础概述JSP（JavaServer Pages）是由Sun Microsystems公司创建的一种动态网页技术规范，主要应用于构建动态网站及Web应用。JSP技术使得开发者能够将动态数据与静态HTML文档整合，从而实现网页内容的灵活性和可变性。##### JSP的显著特性：1. **动态与静态内容的分离**：JSP技术支持将动态数据（例如数据库查询结果、实时时间等）嵌入到静态HTML文档中。这种设计方法增强了网页的适应性和可维护性。2. **易用性**：开发者可以利用常规的HTML编辑工具来编写静态部分，并通过简化的标签技术将动态内容集成到页面中。3. **跨平台兼容性**：基于Java平台的JSP具有优良的跨操作系统运行能力，能够在多种不同的系统环境中稳定工作。4. **强大的后台支持**：JSP能够通过JavaBean组件访问后端数据库及其他资源，以实现复杂的数据处理逻辑。5. **执行效率高**：JSP页面在初次被请求时会被转换为Servlet，随后的请求可以直接执行编译后的Servlet代码，从而提升了服务响应的效率。#### 二、JSP指令的运用JSP指令用于设定整个JSP页面的行为规范。这些指令通常放置在页面的顶部，向JSP容器提供处理页面的相关指导信息。##### 主要的指令类型：1. **Page指令**： - **语法结构**：`<%@ page attribute="value" %>` - **功能**：定义整个JSP页面的运行特性，如设定页面编码格式、错误处理机制等。 - **实例**： ...
基于AIFI特征交互与RT-DETR的实时目标检测技术：精度与速度协同优化的科研实践
01-05
内容概要：本文系统讲解了目标检测领域中RT-DETR与YOLOv8+AIFI的技术原理与实战复现方法，重点剖析了AIFI（尺度内特征交互）在提升模型精度中的关键作用。文章对比了YOLO系列与RT-DETR在架构设计上的差异，详细介绍了RT-DETR如何通过混合编码器、Query Selection等机制实现高精度实时检测，并指导读者在YOLOv8中集成AIFI模块以增强特征表达能力。同时提供了完整的代码实现路径、训练推理流程及性能评估方式，涵盖科研创新与工业落地的双重视角。; 使用场景及目标：①掌握RT-DETR脱离NMS实现实时高性能检测的技术路径；②理解AIFI在YOLOv8中提升小目标和密集目标检测能力的机制；③完成从环境搭建、模型训练到性能对比的全流程实验，支撑科研论文复现或工业项目优化； 阅读建议：建议结合提供的代码链接和配置文件边学边练，重点关注AIFI模块的实现逻辑与模型性能变化，同时尝试在此基础上进行结构改进或与其他注意力机制融合，深化对特征交互机制的理解与应用能力。
STM32DMA基于阿波罗-F767-UART-DMA-HAL库
01-05
STM32DMA基于阿波罗_F767_UART_DMA_HAL库,基于战舰V3_F103_UART_DMA_HAL库,基于战舰V3_F103_标准库_UART1_DMA接收
jdk-17.0.17-苹果系统ARM64位
01-05
jdk-17.0.17-苹果系统ARM64位
Nacos_scan是一款基于Python开发的Nacos服务漏洞扫描工具_专注于检测Nacos服务中的安全漏洞和配置问题_包括Nacos默认密码漏洞_Nacos默认密钥泄露_Na.zip
01-05
Nacos_scan是一款基于Python开发的Nacos服务漏洞扫描工具_专注于检测Nacos服务中的安全漏洞和配置问题_包括Nacos默认密码漏洞_Nacos默认密钥泄露_Na.zip
基于MSDA注意力机制的YOLOv8多尺度优化：面向复杂场景的目标检测精度提升方法研究
01-05
内容概要：本文详细介绍如何将多尺度空间注意力（MSDA）机制融入YOLOv8目标检测框架，以提升模型在多尺度目标检测中的表现。文章首先解析MSDA与DilateFormer的原理，强调其通过不同扩张率的注意力头并行捕捉局部与全局特征的能力，有效解决传统注意力机制在大、小目标检测上的失衡问题。随后，通过具体代码示例指导读者在Ultralytics框架下实现MSDA模块、修改配置文件并进行训练验证，展示其在提升小目标识别精度、大目标边界清晰度及复杂场景鲁棒性方面的优势。最后，文章探讨了基于该技术的科研创新路径与工业落地场景，并提供避坑建议。; 使用场景及目标：①提升YOLOv8在多尺度混合场景下的检测性能；②开展基于注意力机制改进的科研工作；③应用于智能交通、工业质检、农业监测等存在显著多尺度目标的实际项目中； 阅读建议：建议结合提供的代码链接动手实践，在复现基础上尝试调整扩张率组合、注意力头数量等超参数，重点关注大、中、小目标的AP变化，深入理解MSDA的作用机理。
基于DynamicConv3的YOLOv5轻量化优化：低FLOPs下高精度目标检测模型设计与实现
最新发布
01-05
内容概要：本文介绍了CVPR 2024提出的DynamicConv3机制，通过动态调整卷积参数，在显著降低模型FLOPs的同时保持甚至提升目标检测精度。文章详细解析了DynamicConv3的原理及其在YOLOv5中的集成方法，包括模块代码实现与配置文件修改，并通过实验验证其在COCO等数据集上的有效性。结果显示，该方法可在FLOPs降低20%-30%的情况下，保持mAP基本不变或略有提升，适用于边缘设备、大规模监控和资源受限场景。此外，文章还探讨了科研层面的改进方向（如结合注意力机制）和工程落地的应用前景。; 使用场景及目标：①在保证检测精度的前提下大幅降低模型计算量；②优化YOLOv5用于移动端或边缘端部署；③开展轻量化卷积结构相关的科研创新与性能对比实验； 阅读建议：建议结合提供的代码链接和配置文件动手实践，重点理解DynamicConv3中动态权重生成机制的设计思想，并通过消融实验深入掌握其对模型效率与精度的影响。
这是一个集成了多进程与协程技术的高效网络端口安全扫描系统_它结合了masscan的快速扫描与nmap的深度服务识别能力_通过自动化的端口探测_漏洞识别与数据上报流程_旨在为大规模企.zip
01-05
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这是一个基于人工智能与大数据分析的智能家居自动化管理系统项目_它整合了物联网传感器数据流处理机器学习模型预测用户行为模式识别以及自动化控制逻辑引擎_旨在通过深度学习算法优化家庭能源.zip
01-05
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opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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