目标所在的地方

最新推荐文章于 2024-08-27 19:11:08 发布
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博客提及基本的数据结构和算法，重点阐述了二叉树和快速排序的时间复杂度，属于信息技术领域中数据结构与算法相关内容。

基本的数据结构和算法：
二叉树和快速排序时间复杂度。

YOLOv8/YOLOv11目标检测系统与多目标跟踪检测系统，使用PySide6搭建目标检测系统，支持目标检测、分割、姿势估计、旋转框，用户端系统+后台管理系统可用于大论文凑工作量或毕设必备
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
11-08 8937
YOLOv8/YOLOv11目标检测系统与多目标跟踪检测系统，目标检测、分割、姿势估计、obb（旋转框），用户端系统+后台管理系统开发实战，可用于大论文凑工作量或毕设必备，全网最详细教程，系统支持 目标检测、分割、姿势估计、obb（旋转框）等模型进来检测，是一个通用的目标跟踪与目标检测系统，适配多种场景如：鱼苗检测与跟踪、行人多目标跟踪、车辆多目标跟踪、牛只行为识别与跟踪、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测、火灾检测等。
人生目标所在？
hncdsun的专栏
03-20 816
最近一直在思考这个问题：我的人生目标所在？记得去年，自己有时天天无事，就打游戏（还玩通宵）。以前我可从来不这样浪费青春。今年下定决下考系分，这段时间天天都在看书。过了5.20我的目标又所在呢？去读过MSE？唉，又没有钱。还打算今年下半年买房、结婚，弟弟要是读研，可能还得搞好几K。想想，真的很烦呀。 不想了，过了5.20再说！这次系分一定要过！   
Session初步理解和使用理解
ALEX__0805的专栏
08-17 1692
百度理解的：Session 在使用时：request.getSession().setAttribute(“user”, userName); 1、request.getSession()可以帮你得到HttpSession类型的对象，通常称之为session对象，session对象的作用域为一次会话，通常浏览器不关闭，保存的值就不会消失，当然也会出现session超时。服务器里面可以设置sessio
一、 定义一个带参带返回值的方法，实现输出随机数数组...比如输出8个随机数组...
weixin_30687587的博客
03-27 274
//导入java.util.Arrays;import java.util.Arrays; public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { // 创建对象，对象名为hello HelloWorld hello = new HelloWorld(); ...
postgresql 函数增加调试功能
懒猫的专栏
07-14 7811
postgresql数据库在使用过程中，发现没有调试存储过程的功能，网上查找，默认是没有安装的，需要自己安装插件。记录一下安装过程： 1、打开pgadmin 的postgresq配置 2、找到配置文件存放位置， 3、在后台配置编辑器中找到 shared_preload_libraries （默认是没有启用的）。   （图是我配置好后的） 勾选 启用 ，值输入 $li
java入门二
gd_zck的博客
02-21 208
1、类是模子，是确认对象订单将会拥有的特征（属性）和行为 2、成员变量和局部变量 区别： 作用域不同 局部变量的作用域仅限于定义的他的方法； 成员变量是在整个的类的内部都是可见的 初始值不同 因为 java会给成员变量一个初始值； java不会给局部变量赋予初始值 在不同方法里面可以有项目的局部变量 两个变量同名时，局部变量具有更高的优先级 static的用法； Java 中的 static 使用...
目标检测之困难目标检测任务综述
DeepAIedu的博客
08-27 2549
在困难目标检测领域，常用的评估数据集包括COCO和PASCAL VOC等，这些数据集不仅提供了丰富的训练和测试样本，还特别支持对小目标、遮挡目标、模糊目标等困难目标的检测评估。数据增强增加了模型的鲁棒性，模型架构改进提高了模型的表达能力和泛化能力，先进的后处理技术优化了最终的检测结果，特征融合增强了模型对不同大小和形状目标的识别能力，上下文建模帮助模型更好地理解目标所在的场景，多模态信息融合提供了更多的线索，帮助模型更好地识别目标。这导致了特征信息的缺失，使得传统的特征提取方法难以有效地捕捉到足够的细节。
Ebola:地理地图旨在追踪埃博拉受害者所在的地方并帮助他们
07-12
构建将运行测试，但要显式运行测试，您可以使用测试目标 mvn test 要启动应用程序，请使用此演示中已包含的。 只需运行命令。 mvn appengine:devserver 有关更多信息，请参阅文档。 要查看 App Engine 插件的...
精选资源
基于空间距离改进的视觉显著性弱小目标检测
02-12
用目标所在像素块均值与其周围像素块加权和的比值来加权目标点灰度，得到一幅显著图。在计算周围像素的灰度加权和时，将视觉注意机制中关键因素之一的空间关系考虑进去，根据空间距离加权计算，较远的地方分配较小的...
目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）[通俗易懂]
Yophan的博客
07-23 1982
目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）[通俗易懂]
tostring的用法
gd_zck的博客
12-02 2726
定义和用法: toString() 方法可把一个逻辑值转换为字符串，并返回结果。 语法: booleanObject.toString() 返回值: 根据原始布尔值或者 booleanObject 对象的值返回字符串 “true” 或 “false”。 抛出: 如果调用该方法的对象不是 Boolean，则抛出异常 TypeError。 提示和注释: 注释：在 Boolean 对象被用于字符串环境中...
Jboss项目在Linux系统下的部署
qq_1358376240的博客
10-17 855
web项目布置到linux的 jboss中
linux CentOS 6.5 下安装jdk1.7， tomcat7.0环境配置
简约人生的博客
12-03 3101
CentOS 6.5 下安装jdk1.7， tomcat7.0环境配置
什么是CICD
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Penn Li的博客
07-17 30万+
什么是CICD一、简介二、持续集成（CI）三、持续交付（CD）四、持续部署（CD）五、下一步是什么？ 一、简介 CI / CD的采用改变了开发人员和测试人员如何发布软件。 最初是瀑布模型，后来是敏捷开发，现在是DevOps，这是现代开发人员构建出色的产品的技术路线。随着DevOps的兴起，出现了持续集成（Continuous Integration），**持续交付（Continuous Deli...
java实习生面试常问的问题
gd_zck的博客
11-29 2343
interger中是使用什么方法实现字符串和整型变量的转换 java的控制框架有哪些 java的持久类的框架有哪些
如何使用Node创建服务器将网页运行起来
Zck_优快云的博客
12-30 781
环境要求：Node环境，Vue项目 1.创建一个空的项目，使用命令行运行npm init -y初始化包管理配置文件，同时该文件中会生成pakage.json文件 2.安装第三方的包：express 3.将Vue打包生成的dist项目文件复制到该项目中 4.创建入口文件app.js,配置如下 5.最后在终端中输入node ./app.js,服务器搭建成功 ...
tcp和tcp/ip的意义
gd_zck的博客
12-02 1082
TCP：Transmission Control Protocol 传输控制协议TCP是一种面向连接（连接导向）的、可靠的、基于字节流的运输层（Transport layer）通信协议，由IETF的RFC 793说明（specified）。在简化的计算机网络OSI模型中，它完成第四层传输层所指定的功能，UDP是同一层内另一个重要的传输协议。总归是一个网络控制协议。 TCP/IP:是他们的协议集。就...
基于Matlab的脑电波睡眠阶段识别：功率能量分析方法
最新发布
12-22
本研究采用Matlab平台构建脑电信号分析系统，通过量化不同频段的功率谱密度特征，实现对睡眠周期的阶段性判别。系统首先对采集的原始脑电数据进行预处理，包括滤波去噪与分段处理，随后计算各频段（如δ波、θ波、α波、σ波等）的能量分布，并依据国际睡眠分期标准，建立能量特征与睡眠阶段（清醒期、非快速眼动睡眠各期、快速眼动睡眠）之间的对应模型。该方法通过客观的功率指标分析，提升了睡眠分期判定的准确性与可重复性，为睡眠质量的定量评估提供了技术依据。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
devops 4.2.1 版本源码
12-22
devops 4.2.1 版本源码
定位误差和目标所在位置的曲面关系图GDOPmatlab
01-17
### 绘制三维空间中的定位误差与目标位置的关系 为了展示定位误差（通过GDOP表示）随目标位置变化的情况，可以利用Matlab创建一个三维曲面图来直观呈现这种关系。具体方法涉及定义目标可能存在的网格化区域，在该区域内计算每一点对应的GDOP值，并最终绘制这些数据形成的曲面。 #### 创建目标位置的网格矩阵 首先设定目标可能出现的空间范围以及分辨率参数： ```matlab % 设定X轴和Y轴上的边界条件及步长 x_min = -10; x_max = 10; y_min = -10; y_max = 10; step_size = 0.5; [X, Y] = meshgrid(x_min:step_size:x_max, y_min:step_size:y_max); ``` #### 计算各点处的GDOP值 对于每一个(X,Y)坐标对，都需要调用函数`calculate_GDOP()`来获取相应的GDOP数值。假设此函数已经实现了基于给定点集的位置信息计算GDOP的功能[^1]。 ```matlab Z = zeros(size(X)); % 初始化存储GDOP的结果数组 for i=1:length(X(:)) Z(i) = calculate_GDOP([X(i), Y(i)]); % 假设有一个预定义好的GDOP计算函数 end reshape(Z,size(X)); ``` 这里需要注意的是，实际应用中应根据具体的场景调整`calculate_GDOP()`的具体实现逻辑，比如考虑接收站点布局等因素的影响[^3]。 #### 处理异常高的GDOP值 为了避免某些极端情况下过大的GDOP影响整体图形的表现力，可以选择将超出一定阈值的部分设置为特定颜色或直接忽略显示： ```matlab threshold = 1e6; % 设置合理的GDOP上限作为过滤标准 Z(Z>threshold)=NaN; % 将超过阈值的地方标记为空白 ``` #### 使用surf命令绘制三维曲面图 最后一步就是运用Matlab内置的绘图工具箱完成可视化工作： ```matlab figure(); surf(X, Y, Z,'EdgeColor','none'); colorbar('Location','EastOutside'); % 添加色彩条辅助理解GDOP大小分布情况 xlabel('Position X (m)'); ylabel('Position Y (m)'); zlabel('GDOP Value'); title('Localization Error (represented by GDOP) vs Target Position'); shading interp; view(-37.5, 30); % 调整视角以便更好地观察整个表面特征 colormap jet; % 应用不同的配色方案增强视觉效果 axis tight equal; ``` 上述代码片段展示了如何构建并渲染一张描述定位误差（即GDOP）相对于目标地理位置变化趋势的地图。这有助于研究人员分析不同条件下系统的性能表现，并据此优化设计策略[^2]。
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