28讲学习,飞机参数的读取和显示

最新推荐文章于 2024-04-16 00:30:00 发布
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该博客围绕28讲学习内容，聚焦于参数的读取和显示，但具体内容未给出。推测会涉及参数读取的方法、显示的方式等信息技术相关要点。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）
qq_36130719的博客
04-26 1099
针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点，基于实时性 和准确性均衡的单阶段目标检测算法YOLOv5，本章提出了一种实时目标检测算 法YOLOv5sm+，力图解决其深度宽度不均衡、分类精度、实时性不足等问题。 首先为解决无人机图像目标尺度差异大、小目标检测率低的问题，分析了深度模 型中模型深度和宽度对无人机图像检测的性能增益，提出了可显著提高感受野的 混合残差空洞卷积模块，并结合无人机图像特点对YOLOv5s模型针对性改进， 设计了YOLOv5sm模型。其次为进一步优化改进模型的实时性与识别率，
从配置文件中获取参数【飞机宏观记录项目总结】
weixin_43212670的博客
09-18 259
如何使用配置文件使用配置文件的步骤 合理使用配置文件，可以避免把代码写死在java文件中，java文件生成class后部署在项目中更改起来就特别麻烦，所以只能配置文件，这样有可能修改的参数写在配置文件里面，就可以规避修改java文件再重新编译了。 使用配置文件的步骤 1、首先要使用配置文件的工具类（如果不想重新写的话），以下是配置文件工具类源码： package cn.swsk.sdp.core....
P4R检校参数读取.exe
06-22
P4R检校参数读取
LintCode --number-of-airplanes-in-the-sky(数飞机)
CHAN_MANFUNG的博客
09-19 633
LintCode  -- 数飞机 给出飞机的起飞和降落时间的列表，用 interval 序列表示. 请计算出天上同时最多有多少架飞机？ 样例 对于每架飞机的起降时间列表：[[1,10],[2,3],[5,8],[4,7]], 返回3。 注意 如果多架飞机降落和起飞在同一时刻，我们认为降落有优先权。 分析：将起飞记为1，降落记为-1，然后转化为
ETH挖矿显卡算力大全
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luoyanqun的专栏
02-10 7万+
大家买显卡挖ETH，肯定最关心算力了，这里我整理一版，供大家参考，目前只有主流的整理上了，后期会完善更多的供大家参考！欢迎大家加入大力矿工群：621159725  软件下载：百度云盘链接：https://pan.baidu.com/s/1o9tw41k 密码：vkyi...
首都航空desc参数加密
qian123shuai的博客
03-11 1903
只说下思路吧，毕竟把加密代码公开对别网站不好。如有权益问题可以发私信联系我删除，或q:1847858794 如图有个desc加密参数和fingerPrint： fingerPrint参数也是加密来的，代表的是浏览器指纹，加密前的内容是一些浏览器特征参数，用murmurhash3（python有这个加密库）算法把这些信息加密，得出fingerPrint。如图： desc参数包含fing...
视觉SLAM十四讲学习记录 第五讲
qq_20184333的博客
10-04 1443
视觉SLAM十四讲学习记录 第五讲
汽车飞机电子开发原理
心流汇聚之地
12-05 7183
从电子运动开始，讲解飞机和汽车的制造原理。
Spring更简单的读取和存储对象
YeZh1Yong 的博客
07-23 281
Spring更简单的读取和存储对象
【一起啃西瓜书】机器学习-期末复习
风口IT猪的成长录
12-09 1万+
【机器学习-期末复习爆肝2w字笔记整理分享】 《机器学习》致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能，从而在计算机上从数据（经验）中产生“模型”，用于对新的情况给出判断（利用此模型预测未来的一种方法）。 分为三类：监督学习、元监督学习、强化学习。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的红外小目标检测
qq_36130719的博客
08-08 1328
红外探测系统、可见光探测系统和雷达探测系统构成了当前主流的三大探测系 统。红外探测系统与可见光探测系统相比，有透过烟雾能力强、不受光照影响、全 天候工作的特点。与雷达探测系统相比，红外探测系统具有体积小易于携带、隐蔽 性强、抗干扰能力强等优势。因此，红外探测系统在上述探测系统中脱颖而出。基于红外图像的小目标检测技术作为红外探测系统中的关键技术被广泛应用到 军事和民用的相关领域，具体包括：导弹追踪、目标勘测、森林灾难预警、海洋人 员救援、以及夜间安防等。
机器学习实践应用
GitChat
04-12 2万+
内容简介 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有 智能的根本途径。 本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。 本书...
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的航拍图像YOLOv5目标检测(论文篇)（续）
最新发布
qq_36130719的博客
04-16 805
指标算法是一种特征被强化的完全无参考图像质量评价方法，从多个角度提取自然 图像中的特征，学习并构造多元高斯模型(Multivariate Gaussian, MVG)，利用得到的。知，原YOLOv5网络中的CSP模块都被G-bneck模块替代，而Neck中的Conv层也被DWConv层做替代，由于本文的研究对象是航拍图像，为了增加对小目标的检。要性，有利于提高模型的泛化性，但是对批次大小的要求较为苛刻，当批次大小的 取值较小时，模型的错误率较高，严重影响实验的效果。根据工作环境及设备配置。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的实时车道线与目标检测多任务实现（中）
qq_36130719的博客
01-20 671
UFast提出将车道线检测过程看作为在全局特征上基于行方向选择特征锚点， 在行上进行车道点的选择，可以显著降低计算成本[ 17]。并且在全局特征图上使用 一个大的感受野可以更好的理解场景，如图2-9所示。 除分类损失外，进一步提出两个损失函数，由于车道线是连续的，相邻锚点 应该相互靠近，连续性是通过约束分类向量在相邻行锚点的分布来实现的，为了 约束车道点的位置关系，提出了车道线形状损失和结构损失，如公式(2-20)(2-21)从划分的角度而言，在行锚选择上，划分的间距为可变的，在UFast中每隔 10个像素
世链财经|教你两种方法创建冷钱包的方法
u013239752的博客
09-21 1万+
来源：世链财经（www.shilain.com） 冷钱包是指网络不能访问到你私钥的钱包（即离线钱包）。它的优点是very安全，不用担心私钥被盗。但是操作麻烦，而且也存在物理安全风险（比如电脑丢失损坏等）。 热钱包就不用说了，即是我们平时用来交易的在线钱包，它的特点是使用方便，易操作。 所以通常情况下我们使用的都是热钱包，但是当持有比特币数量较多，且不经常用于交易的时候，我们就需要用到冷钱包了。 那么，如何创建冷钱包呢？有下面两种方法。 方式一：离线手机 + SD...
osgearth视频教程学习30讲，测试两点距离
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01-15 3387
有些博友向我提出视频教程的学习，我是从BBS.OSGCHINA.ORG的商城中买的，可以在那里购买。
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OSGEARTH视频教程31讲学习，解决osgEARTH水平看太黑的问题
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掌握OpenCV图像读取与显示技术
在介绍OpenCV读取和显示图片的技术细节之前，首先需要了解OpenCV这一强大的计算机视觉库。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，由Intel开源，包含了丰富的图像...
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