搬砖小能手

原创 Yolov8-车辆跟踪（BoT-SORT和ByteTrack算法）

ByteTrack预测的速度感觉比BoT-SORT快一些，流畅一些。

原创 Yolov8将.pt文件转换为tensorRt的.trt文件（模型部署）

【代码】Yolov8将.pt文件转换为tensorRt的.trt文件（模型部署）

原创 基于yolov8与pyqt5的火焰烟雾实时检测系统设计

界面权重：可以选择自己训练的yolov8模型，也可以用一些改进的yolov8模型作为系统的权重。功能：单张图片的检测，视频文件的检测，多张图片同时检测，以及摄像头实时检测。调整：可以调整置信度，IOU以适应更好的输出。保存结果：可以选择是否保存预测结果到本地。GPU预测：可以将预测调到gpu上进行预测，这样实时检测更加的顺畅。在cpu上预测，延时将近110ms左右,对比在gpu上进行预测，延时只有14ms。图为摄影头实时检测效果图。

原创 yolov8-更换卷积模块-ContextGuidedBlock_Down

原创 yolov8添加注意力机制模块-ShuffleAttention

函数用于对张量的维度进行重新排列。这里，它将分组的维度（索引为1的维度）和通道的维度（索引为2的维度）调换位置。经过这一步操作后，张量的形状将变为。，其中分组内的通道现在已经被混洗。由于维度调换的操作，原先属于同一组的通道现在分散到了不同的位置，从而完成了通道混洗的过程。被重新塑形（reshape）为一个新的形状。表示自动计算该维度的大小，具体来说，这里的。:在上一步维度调换之后，此行代码再次将张量。进行重新塑形，使其变回原始的4维形状。:最后，返回了经过通道混洗后的张量。组，每组具有相等数量的通道。

原创 yolov8添加注意力机制模块-CBAM

3.修改yolov8.yaml文件位置（ultralytics-main/ultralytics-main - attention/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml）。修改head模块，修改的内容如下图。4.测试打印网络。已经添加成功。

原创 yolov8源码解读Detect层

关于网络的backbone,head，以及detect层后处理，可以参考文章结尾博主的文章。

原创 铁轨语义分割（Unet结合resnet系列）

一类是图片，一类是图像标签。

原创 yolov8上使用gpu教程

在选择组件的时候，将CUDA中的Nsight VSE和Visual Studio Integration取消勾选，后选择下一步，即可安装成功。去pytorch官网，下载对应的版本。最好下载cu+的，pip命令的。因为下其他的我不知道为什么失败了。找到cuda安装目录，将这三个文件夹下的文件全部移到cuda对应的文件夹下。安装的前提基础是，有vs的C++环境。4.取消勾选，这里就借用了其他博主的一些图。1.查看支持的cuda版本，并去官网下载。找到安装目录，将这两个添加进去。5.测试gpu，为True即可。

原创 yolov8进行预测代码

【代码】yolov8进行预测代码。

原创 yolov8训练自己的数据集

进入项目目录，打开命令台，pip安装ultralytics库。依赖环境只需要安装ultralytics库即可，yolov8已经将所需要的依赖集成到了ultralytics库。分类数根据需要调整yolov8.yaml文件。需要用yolov8的n,s,m,l,x。即从yaml创建模型时添加对应的字母即可。注意，这里可以自己写一个简单的py文件进行预测。python版本需要>=3.7才可以。并将预训练权重放在项目文件夹下。训练函数自己写一个简单的。

原创 前端 实验4

【代码】前端 实验4。

原创 前端练习 实验6

【代码】前端练习 实验6。

原创 前端 练习

【代码】前端 练习。

原创 CSS练习

【代码】CSS练习。

原创 前端实验2

【代码】前端实验2。

原创 常见泰勒公式展开

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原创 DBSCAN聚类算法（商场数据分析）

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原创 Intel Image Classification With Pytorch

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原创 pytorch softmax回归从零开始实现

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原创 线性回归的简洁实现

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原创 Pandas使用groupby分组后的操作

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原创 Matplotlib 比较影片评分的柱状图

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原创 Matplotlib 绘制股票走势图

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原创 pytorch 线性回归从零开始实现

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原创 Pandas过滤，排序，和重构

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原创 Pandas 的索引，切片和迭代

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原创 Pandas 计算平均值，中位数和给定数字的方差

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原创 Numpy 过滤，排序，组合，重构

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原创 Numpy 索引，切片，分割，迭代

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原创 Numpy 计算平均值，中位数，方差，标准偏差

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原创 语义分割评价指标及混淆矩阵（代码）

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原创 pytorch基于Unet的铁轨缺陷语义分割

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原创 Selenium自动填写问卷星

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原创 正则表达式

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原创 Pandas 对某列分组求平均值

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原创 Scrapy 获取数据保存为json文件

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原创 Scrapy 获取电影详细信息

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原创 Scrapy 获取电影数据到excel及数据库

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