oracle 误删 恢复数据

最新推荐文章于 2024-10-22 17:18:00 发布
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本文详细介绍了如何使用H5来唤醒App的技术实现方式，并提供了具体的实践案例和技术细节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://blog.youkuaiyun.com/yangjiabei_0301/article/details/53318541




//H5 唤醒APP

http://www.cnblogs.com/skyHF/p/7061600.html

【YOLOV5从开发到部署实战】YOLOV5的可拓展性
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
04-20 1876
YOLO加入GUI界面 点击查看【bilibili】 YOLO连接手机监测 点击查看【bilibili】 YOLO区域检测 点击查看【bilibili】 YOLO的GUI 点击查看【bilibili】 YOLO数据半自动标注 点击查看【bilibili】 YOLO flask服务部署 点击查看【bilibili】 YOLO 服务器部署 点击查看【bilibili】 YOLO微信小程序部署 点击查看【bilibili】 联系作者 私聊我即可 ...
树莓派模型部署----yolo
lt3037865756的博客
11-26 1688
​本文为大家讲解的是树莓派的模型部署----yolo！
在树莓派5部署yolov5模型
最新发布
2301_80707725的博客
10-22 4293
由于默认的下载源是在国外，下载或者更新文件的时候，经常会因为超时导致下载失败，所以推荐在下载或者更新之前，先修改下载源为国内的镜像，这里以阿里云镜像为例。默认的pt模型在模型在树莓派上检测速度会比较慢，为了提高检测的效率，一般把pt模型，转为onnx格式，因为它在对一些硬件进行了优化，加快检测速度。打开浏览器，输入网址下载对应的版本：https://docs.anaconda.com/miniconda/由于默认的下载镜像是在国外，下载包的时候会比较慢，所以一般都需要修改下载源，以此来提供下载速度。
树莓派部署yolov5
m0_73862068的博客
11-23 2230
在这篇博客中，我们详细介绍了如何在树莓派上部署 YOLOv5。安装操作系统。配置环境。下载 YOLOv5 的源代码。转换模型格式为 .onnx。使用 Python 程序加载模型并进行推理。部署 YOLOv5 在树莓派上可以帮助您实现实时目标检测，并将其应用于各种项目和应用中。希望这篇博客对您有所帮助，并能引导您成功地在树莓派上部署 YOLOv5。如果您在实践过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言，我将尽力提供帮助。祝您在树莓派上的 YOLOv5 部署顺利，并取得令人满意的结果！
【全流程】从头在树莓派4B上部署自己训练的yolov5模型（配合NCS2加速）
Spontaneous_0的博客
06-26 4827
最近这一个月基本没写过博客，因为一直在树莓派4B上部署yolov5的模型，已经数不清楚踩了多少坑了，来来回回折腾了一个月，终于完成了。于是写下这篇博客，一是记录下全部的流程，方便以后其他项目借鉴；二是希望和我一样有类似需求的朋友能少走些弯路。在此之前，我想先把一些重要的东西说在前面：1.在树莓派上部署自己训练的yolov5模型，和在电脑端运行pythondetect.py完完全全是两码事，差的不是一点半点。
树莓派部署YOLOv5目标检测（详细篇）
qq_44231797的博客
09-25 2万+
树莓派，YOLOv5,目标检测，树莓派摄像头，pip更换国内源
英文数据集txt_YOLOv5在建筑工地中安全帽佩戴检测的应用（已开源+数据集）
weixin_39633090的博客
11-13 1210
点击上方“计算机视觉cv”即可“进入公众号”重磅干货第一时间送达前言随着人工智能的发展，现在越来越多的场景需要人工智能。在工厂的厂区中以安全为首，但工人普遍缺乏佩戴安全帽意识；工厂环境复杂，有各种各样的禁止进入的区域，普通的图像识别算法很难实现；加上使用传统的人工监管存在诸多缺点。基于计算机视觉的安全帽自动识别技术设计通过在施工现场布设视频监控设备或利用现有的施工监控设备，采用机器视觉的...
树莓派安装yolov5-lite所需的onnxruntime安装包，方便
04-09
在树莓派上部署yolov5-lite，我们通常会遇到计算能力不足的问题，这时onnxruntime（ONNX运行时）就显得尤为重要。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型交换格式，支持跨框架的模型共享。onnx...
树莓派部署Yolov5-Lite
CYFS3的博客
06-07 2619
yolov5-lite 1.5版本部署树莓派
基于树莓派的YOLOv5-Lite部署源码+模型.zip
07-10
基于树莓派的YOLOv5-Lite部署源码+模型.zip基于树莓派的YOLOv5-Lite部署源码+模型.zip基于树莓派的YOLOv5-Lite部署源码+模型.zip基于树莓派的YOLOv5-Lite部署源码+模型.zip基于树莓派的YOLOv5-Lite部署源码+模型.zip...
树莓派部署YOLOv5模型
qq_42264030的博客
04-10 3941
树莓派部署YOLOv5模型进行图片和视频检测
在jetson xavier nx开发板上配置yolov5的环境
乌鸦向北的博客
09-18 279
jetson xavier nx 开发板部署yolov5
基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的资源包
06-27
基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）
树莓派cm4安装pytorch，torchvision，yolov5s
小王的博客
09-15 666
本文介绍我在安装pytorch中踩的一些坑。模型训练教程：https://doc.itprojects.cn/0007.zhishi.raspberrypi/02.doc/index.html#/e01.init。
树莓派4B+ YOLOv5+pytorch1.8+opencv4.3
qq_45613331的博客
02-20 2071
树莓派安装torch1.3.0 python3.7 armv71 树莓派终端输入 uname -a 确认自己的版本为armv71版本 树莓派终端输入 python3 确认自己的python版本为python3.7 执行安装命令 pip3 install https://wintics-opensource.s3.eu-west-3.amazonaws.com/torch-1.3.0a0%2Bdeadc27-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl 树莓派终端输入 pip3
在树莓派4B上使用YOLO v3 Tiny进行实时目标检测
热门推荐
weixin_43878078的博客
01-08 2万+
首先尝试使用yolo官网yolo给的教程，在树莓派上测试，但是在运行时出现段错误，尝试很多方法无法解决。在国外的网站找到darknet-nnpack这个东西，可以完美的在树莓派上运行。 参考的文章 darknet-nnpack https://github.com/zxzhaixiang/darknet-nnpack Fun of DIY http://funofdiy.blogspot.c...
树莓派4B部署Yolov5深度学习模型
柠檬的博客~~~
11-14 6394
树莓派4B部署Yolov5深度学习模型
保姆级教程，树莓派最新64位系统部署yolov5
weixin_53798505的博客
06-11 1万+
树莓派上部署yolov5（运行yolov5-lite同样可以） 使用树莓派最新版的64位系统 硬件是树莓派4B4G版本，python版本是3.91.下载镜像文件 树莓派官方镜像文件下载（也可以在官方的烧录软件中下载） 2.SD卡格式化 使用SD Card Formatter软件，打开后自动就可以找到你的内存卡，任何点击Format即可格式化 3.下载Raspberry Pi Imager 官网下载 选择最新的64位系统进行烧录 点击设置，设置开启ssh,和配置网络 1.系统换源，更换清华源 参考这篇博客
2021-06-24
qq_33133335的博客
06-24 972
isinstance() arg 2 must be a type or tuple of types常见原因 1 isinstance（‘abcd’,str）将str,int 等基本数据类型类赋值，就会出现该错误 本人出现的低级错误isinstance(v, Field):；导入如下 from orm import Field 未指定导入的类名，出现isinstance判断错误，以后再出现该错误，检查代码吧 ...
yolov5部署树莓派
09-07
要在树莓派上部署yolov5，首先需要在树莓派上安装最新版的64位系统。接着，根据引用中的指南，进行树莓派的前期准备和配置部署环境。确保你的树莓派硬件是树莓派4B 4GB版本，并且安装了Python 3.9。 安装完成后，你可以按照引用中的指南，删除yolov5目录下的yolov5s.pt文件，并运行yolov5文件夹下的detect.py文件来运行yolov5环境。 需要注意的是，如果你想在树莓派外部的电脑上训练yolov5模型，你需要确保电脑上安装了Windows 10系统，并且树莓派的系统是32位的，具体是2020-06-23-raspbian-buster-full.img【32bit】。这样你就可以使用电脑进行训练，而在树莓派上部署已经训练好的模型。 总结来说，要在树莓派上部署yolov5，你需要进行以下步骤： 1. 在树莓派上安装64位系统和Python 3.9。 2. 进行树莓派的前期准备和配置部署环境。 3. 删除yolov5目录下的yolov5s.pt文件。 4. 运行yolov5文件夹下的detect.py文件来运行yolov5环境。 如果你想在树莓派外部的电脑上训练yolov5模型，确保你的电脑上安装了Windows 10系统，并且树莓派的系统是32位的。这样你就可以使用电脑进行训练，并在树莓派上部署已经训练好的模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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