775 v8++ 参数

775V88+
LGA775 英特尔P4 处理器
威盛 PT880芯片组
支持 FSB800MHz 处理器, 支持Prescott处理器
和H-T超线程技术
支持 DDR400 和双通道内存技术
Hybrid Booster - 华擎安心超频技术
SerialATA 1.5Gb/s, SATA 硬盘热插拔, RAID 0,1,JBOD
AGP8X, 板载5.1声道音效, 内建10/100 局域网
华擎增强I/O接口: 6个可直接使用的 USB2.0接口


- LGA775,Intel® Pentium® 4/Celeron® 处理器
- 前端总线 800/533 MHz
- 支持超线程技术
- 支持Prescott处理器
- 兼容Intel® 04B/04A处理器


- 北桥: VIA® PT880
- 南桥: VIA® 8237

- 双通道DDR内存技术
- 支持 DDR400/333/266
- DIMM插槽数: 4
- 最大容量: 4GB*

*由于芯片组的限制, 在Windows® XP、Windows® XP 64-bit、Windows® Vista™ 和Windows® Vista™ 64-bit下留给系统使用的实际内存容量可能小于4GB。

带 ACPI 功能的2Mb AMI BIOS, SM BIOS 3.0, 支持即插即用

CMedia CMI9761 6 声道 AC'97 声卡芯片


- VIA® 6103 10/100 以太网 LAN PHY
- 802.3u, 支持网络唤醒 (WOL) 功能


- 1 组 AGP8X/4X 插槽, 1.5V
- 5 组 PCI 插槽


- 2 组 SeialATA 1.5Gb/s 接口(支持 RAID,0,1,JBOD, SATA 硬盘热插拔)
- 2 组 ATA 133/100/66 IDE 接口 ( 支持 4 个 IDE 驱动器)
- 1 组软驱接口
- 处理器/机箱风扇电源接口
- 20 针 ATX 电源接口
- 4 针 +12V ATX 电源接口
- IDE 指示灯接口
- CD/AUX 音频输入接头
- 前面板音频接口
- 2 组 USB 2.0 接口针状接头


华擎增强I/O接口
- 6 个 USB2.0 接口
- 1 个 RJ45 局域网接口
- 1 个串行端口 (COM1)
- 1 个 PS2 键盘接口
- 1 个 PS2 鼠标接口
- 1 个 并行端口 (LPT1)
- 1 组音频接口 ( 线路输入/输出, 麦克风输入)

- 处理器频率无段调节
- ASRock U-COP (华擎通用CPU过热保护技术)
- Boot Failure Guard (B.F.G,启动失败恢复技术)


- 驱动程序, 实用软件, 杀毒软件
- SATA 驱动程序和应用软件


- 快速安装指南, 支持光盘, 输入/输出挡板
- 软驱/ATA 133 排线
- 1 条 SATA 数据线 (选购)
- 1 条 SATA 1对1电源线 (选购)

- CPU温度检测
- 主板温度检测
- CPU风扇转速计
- 机箱风扇转速计
- 电压实时监控:+12V, +5V, +3.3V, 核心电压


- ATX, 305mm x 244mm

- 支持Microsoft® Windows® 98SE / ME / 2000 / XP / XP 64-bit

- FCC, CE, MS WHQL


 

### YOLOv8与SAHI结合实现对象边界框(obb) YOLOv8 是一种先进的目标检测模型,而 SAHI (Slice Anything Here Interface) 则是一种用于处理大图像分割的任务框架。两者结合可以显著提升大规模场景下的物体检测精度。 当使用 YOLOv8 和 SAHI 实现 OBB 时,主要流程如下: #### 准备工作 安装必要的库文件: ```bash pip install ultralytics sahi ``` 加载预训练好的 YOLOv8 模型并初始化 SAHI Slice 接口[^1]。 #### 数据准备 对于倾斜矩形的支持,在数据集标注方面需要注意特殊格式的要求。通常情况下,标签应包含五个参数(x, y, w, h, θ),其中θ表示旋转角度[^2]。 #### 编写代码逻辑 编写 Python 脚本调用上述组件完成整个过程。下面是一个简单的例子来展示如何利用这两个工具来进行带有方向角的目标检测任务: ```python from sahi.slicing import slice_image from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载YOLOv8 nano版本权重 sliced_images = slice_image(image_path="input.jpg", slice_height=512, slice_width=512, overlap_ratio=0.2) for i, sliced_img in enumerate(sliced_images): results = model.predict(source=sliced_img, save=True, project='runs/detect', name=f'slice_{i}', exist_ok=True) ``` 此脚本会将输入图片切分成多个子图,并分别对其进行预测操作;最后保存每一片的结果到指定目录下[^3]。 为了获取更精确的方向边框信息,可以在 `results` 中进一步解析每个检测结果的位置坐标以及置信度得分等属性,进而计算出最终的 OBB 形状描述。
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