AI技术库-优快云博客

前面刚刚实现的系列文章：【Windows/C++/yolo开发部署01】【Windows/C++/yolo开发部署02】【Windows/C++/yolo开发部署03】【Windows/C++/yolo开发部署04】【Windows/C++/yolo开发部署05】必须用nividia显卡的电脑，才能运行最终生成的exe。但是，我想只用cpu实现实例分割，怎么办呢？我们今天来尝试这个项目。

2025-02-13 17:32:33 771

原创视频自动生成博客yt2blog【工具使用说明】

你是否遇到过这些痛点？看完教学视频，想整理笔记却无从下手😔技术分享视频的内容，难以沉淀为可检索的文字😔优质外文视频，需要手动翻译整理成中文文档😔好消息是：这款自主研发的「YT2Blog」工具，用AI技术完美解决以上问题！

2025-02-12 14:39:48 1129

原创 12《直接内存映射-解决考试题（3）》计算机组成与体系结构系列课

大家好，欢迎回来。今天我们要讲解的是关于直接内存映射的有趣历年真题的最后一个部分。话不多说，我们直接开始学习。今天我们要解决这个问题。

2025-02-10 10:57:38 1025

原创【DeepSeek论文翻译】DeepSeek-R1: 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

【DeepSeek论文翻译】DeepSeek-R1: 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

2025-02-08 16:18:51 1169

原创【Windows/C++/yolo开发部署05】使用C++ 进行推理

现在，我们来使用c++预测实例分割模型best.engine。

2025-02-08 13:50:11 864

原创【Windows/C++/yolo开发部署04】使用CLI 和 python进行推理

经过前面的几个步骤，我们终于得到了模型文件best.engine。那么，这个模型是否能用呢？我们需要使用CLI 和 python对其进行推理。如果CLI 和 python通过了，我们还需要对其进行c++推理。两个都没有问题的情况下，我们的这个系列文章，才结束。那么，我们首先使用CLI 和 python推理。

2025-02-08 11:24:32 898

原创《深度解析 trtexec》TensorRT 的强大推理优化工具

trtexec 是 NVIDIA TensorRT 提供的一个命令行工具，用于测试和优化深度学习模型的推理性能。它支持多种模型格式（如 ONNX、Caffe 等），并允许用户在不同的 GPU 上进行推理测试。

2025-02-08 10:25:03 1125

原创【Windows/C++/yolo开发部署03】将实例分割模型ONNX导出为 TensorRT 引擎：完整记录

在深度学习模型部署中，将模型从 PyTorch 格式（.pt）转换为 TensorRT 引擎格式是一种常见的需求。TensorRT 引擎具有高性能和低延迟的特点，适用于实时推理场景。前序文章，我们已经实现了将自定义实例分割模型导出为 ONNX 格式。本文将详细记录如何将 best.onnx 导出为 TensorRT 引擎格式，包括踩坑过程和解决方案。

2025-02-07 11:42:58 1063

原创【Windows/C++/yolo开发部署02：错误方法】将自定义实例分割模型导出为 ONNX 格式

在深度学习模型部署中，将模型从 PyTorch 格式（.pt）转换为 ONNX 格式是一种常见的需求。ONNX 格式具有良好的跨平台性和兼容性，可以在多种推理框架中使用。

2025-02-07 10:07:41 949

原创【Windows/C++/yolo开发部署02：正确方法】将自定义实例分割模型导出为 ONNX 格式

在深度学习中，模型的转换是常见的需求，尤其是从 PyTorch 的 .pt 格式转换为 ONNX 格式，以便在不同的平台或框架中部署。本文将详细介绍如何将 Ultralytics 训练好的 YOLO 模型从 .pt 格式转换为 ONNX 格式。

2025-02-07 09:32:36 849

原创【Windows/C++/yolo开发部署01】TensorRT-YOLO快速编译

我已经用yolo训练好了yolo-seg模型，但是c++运行总出问题，部署失败，找到一个相关项目。如何跑通呢？记录如下。如果对你有帮助，请点赞关注收藏，谢谢！

2025-02-06 17:04:22 857

原创【Windows 开发NVIDIA相关组件】CUDA、cuDNN、TensorRT

【Windows 开发NVIDIA相关组件】如何安装呢？

2025-02-06 14:36:04 1170

原创在 Windows 上安装 Zlib 的步骤【完整步骤】

Zlib 是 cuDNN 所需的数据压缩软件库。如何安装呢？本文我们来一步步教会大家！

2025-02-06 13:41:46 1122

转载 YOLOv8-Seg推理详解及部署实现

梳理下 YOLOv8-Seg 的预处理和后处理流程，顺便让 tensorRT_Pro 支持 YOLOv8-Seg博主在这里针对 YOLOv8-Seg 的预处理和后处理做了简单分析，同时与大家分享了 C++ 上的实现流程，目的是帮大家理清思路，更好的完成后续的部署工作😄。最后大家如果觉得。

2025-01-22 08:36:21 421

原创使用Paddledetection进行模型训练【Part4：C++Windows推理】

本节课，我们学习目标是：Paddledetection实例分割模型C++Windows推理。注意，Paddledetection自带的deoloy目录以前是可以用来部署的，但是现在官方已经不更新了，因此，我们使用fastdeoloy【官方前一段时间主推的】工具。

2025-01-19 16:59:10 448

原创 11《直接内存映射-解决考试题（2）》计算机组成与体系结构系列课

大家好，欢迎回到我们的技术博客。今天，我们将继续深入探讨直接内存映射问题，通过解答往年的有趣考题，帮助大家更好地理解和掌握这一重要概念。

2025-01-14 17:35:42 812

原创腾讯云AI代码助手编程挑战赛—AI办公必备小达人【已获奖，代码已公开】

21世纪新青年，CV算法岗，5年AI从业经验。喜欢编程，写博客记录项目过程。想要得到自己的一个编程助手，因为每天都会用到一些大厂生产的对话机器人，帮我写代码/优化代码。有些是收费的，因此，特别想自己编程，制作一款属于自己对话助手。

2025-01-13 19:56:01 13285

原创使用Paddledetection进行模型训练【Part3：模型导出+模型预测】

前面两篇文章，我们分别介绍了Paddledetection训练模型的环境配置和模型训练过程：使用Paddledetection进行模型训练【Part1：环境配置】使用Paddledetection进行模型训练【Part2：数据准备+模型训练】本节，我们继续来讲解如何导出模型并进行python预测。

2025-01-08 11:42:24 390 4

原创批量下载文件工具exe【介绍 + 使用指南】

介绍一款软件——批量下载工具（.exe）。通过这篇文章，我希望能够帮助那些在日常工作中需要频繁下载大量文件的用户，了解这款软件的功能和优势，从而提高工作效率。

2025-01-07 13:25:32 1406

原创 windows电脑获取某个文件夹下所有文件的名字【可复制】

有时，我们需要批量获取文件夹下的所有文件【比如，图像，文档等】的名字，一个个复制粘贴很是麻烦，因此，我们这款工具，可以一键获取所有文件的名字。非常方便！！！

2025-01-07 10:44:41 1083

原创使用Paddledetection进行模型训练【Part2：数据准备+模型训练】

在目标检测算法产业落地过程中，常常会出现需要额外训练以满足实际使用的要求，项目迭代过程中也会出先需要修改类别的情况。本文档详细介绍如何使用PaddleDetection进行目标检测算法二次开发，流程包括：数据准备、模型优化思路和修改类别开发流程。

2025-01-07 09:21:29 380

原创使用Paddledetection进行模型训练【Part1：环境配置】

方便大家进行模型训练前的环境配置。

2025-01-06 14:00:01 892

原创 cuda环境变量优先级【理论与实测不一致】

由于有多个项目，不同项目使用的cuda版本不太一样。因此在电脑的环境变量中，每次都指定了一下cuda的环境变量。分别有3处：①用户变量中的Path，②系统变量中的Path，③系统变量中的CUDA_PATH。到底，哪个才是实际生效的呢？

2025-01-06 10:47:58 482

【简介】：《Bilibili视频下载神器》是一款专为Bilibili（哔哩哔哩）用户设计的视频下载工具，支持一键下载B站视频。无需复杂操作，只需输入视频链接，即可快速下载并保存为MP4格式，方便离线观看或二次创作。【主要功能】：一键下载：输入B站视频链接，点击下载按钮即可快速下载。保存路径：下载的视频自动保存到./videos目录，文件名包含视频标题和ID。【使用说明】：下载本工具。双击运行BilibiliDownloader.exe。在输入框中粘贴B站视频链接。点击“下载视频”按钮，等待下载完成。下载完成后，程序会提示保存路径，点击链接即可打开视频所在文件夹。

2025-03-18

【人工智能比赛获奖源码】+【PyQt5混元大模型】+【桌面聊天应用】+【效率辅助工具】

【是否好用？】是的，本项目已经获奖，请放心，有任何不明白，请随时联系。【内容概要】：基于PyQt5开发的跨平台桌面聊天助手，集成腾讯混元大模型API，支持Markdown消息渲染、主题切换、聊天记录导出PDF/TXT、自定义背景等功能。【适用人群】：Python开发者、AI应用爱好者、需要本地化聊天工具的用户。【使用场景及目标】：办公场景的智能问答辅助、学习场景的知识查询、日常对话交流，提升工作效率与信息处理能力。【使用方法】：1. 解压zip后进入dist目录双击.exe文件；2. 输入问题后点击发送按钮（支持回车发送）；3. 使用菜单栏切换主题/导出记录；4. 点击"停止输出"可中断AI响应。【注】打包时需确保包含以下资源：resources/目录的字体和logo；index.html网页模板文件；PyQt5的platforms插件目录。

2025-02-19

【GitHub跑通项目：YOLOs-CPP】+【计算机视觉】+【YOLOv11模型】+【windows+Cpp+ONNX+cpu部署】+实例分割

用于部署：Windows+cpp+cpu+onnx+yolo-seg11模型+实例分割。精简后的完整项目。【好用码？】三个字：请放心！有问题私信，1h内回复你！【精简前资源地址】https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_45037357/90399109?spm=1001.2014.3001.5503 【github项目源地址】https://github.com/Geekgineer/YOLOs-CPP 【博客参考地址】https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45037357/article/details/145702832?spm=1001.2014.3001.5502

2025-02-18

【GitHub跑通项目：YOLOs-CPP】+【计算机视觉：完整项目】+【YOLOv5-v11模型】+【Cpp+ONNX+cpu部署】+【目标检测+实例分割】

【是否好用？】是的，开箱即用，已适配Windows环境，支持主流YOLO模型推理。【内容概要】支持YOLOv5-11系列模型（ONNX格式）的C++高性能推理；集成OpenCV图像处理与ONNX Runtime加速；提供摄像头实时检测、本地图像/视频检测接口；包含编译好的Windows可执行文件及依赖库；【适用人群】计算机视觉开发者（需C++基础）；边缘计算/嵌入式部署工程师；需要脱离Python环境的研究者；【使用场景及目标】安防监控中的实时目标检测；工业质检流水线部署；低算力设备（如Jetson）的模型移植；学术论文中的算法对比实验；【使用方法】参见博主系列文章：【git-hub项目：YOLOs-CPP】本地实现01-03 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45037357/article/details/145630944?spm=1001.2014.3001.5502

2025-02-18

【DeepSeek大模型应用：视频字幕自动生成+双语字幕srt生成】+【效果超级好】+【视频博主必备+软件永久免费】

【是否好用？】是的，请放心，有任何不明白，请随时联系作者，1小时内，为您解答。【内容概要】本工具基于AI语音识别与DeepSeek深度翻译技术，可自动为YouTube视频或本地音视频文件生成高精度双语字幕（源语言+中文），支持输出三种字幕格式（双语对照、纯原文、纯译文），解决人工听译效率低、多语言字幕制作难的问题。【适用人群】视频创作者/自媒体从业者：快速为作品添加专业双语字幕；教育工作者：为教学视频生成可编辑字幕；语言学习者：通过双语对照提升听力与翻译能力；跨国企业：简化多语言视频内容本地化流程。【使用场景及目标】一键生成YouTube长视频字幕；本地MP4/MP3文件快速转字幕（无需手动剪辑）【使用方法】 1. 输入YouTube链接或选择本地文件 2. 配置API密钥（内置引导文档） 3. 点击生成按钮，实时查看语音分段与翻译进度 4. 完成后自动保存三种字幕文件（保存路径可自定义）

2025-02-18

【博主必备神器】+【内容创作AI工具】+【视频转博客】+【一经下载，永久免费】

【是否好用？】：是的，请放心，有任何不明白，请随时联系。【内容概要】：这是一款能将 YouTube 视频转为博客文章的工具。通过提取视频音频，语音识别，再用 AI 生成博客，含截图预留位，快速将视频整理成可读文章，提升工作效率。【适用人群】：适合需将 YouTube 视频转文字的人群，特别是生成博客。【使用场景及目标】：在办公或家中处理视频时，可快速将 YouTube 视频转为结构化博客文章；在知识共享或教育培训中，将视频整理为易读易传播的文字。目标是高效提取视频关键信息，转化为有吸引力、可读性的博客，满足知识传播、内容创作、教育培训需求。【使用方法】：参见博客：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45037357/article/details/145587717?spm=1001.2014.3001.5501

2025-02-12

【TensorRT部署YOLO项目：实例分割+目标检测】+【C++和python两种方式】+【支持linux和windows】

【是否好用】：是的，该工具基于深度学习，能高效精准地进行目标检测与实例分割，支持多语言和多平台，适用广泛，请放心使用，有疑问可随时联系。【内容概要】：基于 TensorRT 和 YOLO 算法的工具，含完整项目文档，支持 C++ 和 Python 开发，实现目标检测与实例分割双重功能，以 .zip 格式提供资源，可在 Linux 和 Windows 上运行。【适用人群】：开发者可集成功能到项目；研究人员用于算法测试与验证；企业组织用于监控、工业质检、交通管理等场景的目标检测与分析。【使用场景及目标】：在监控与安全领域实时监控目标；工业制造领域检测产品缺陷；智能交通领域辅助交通管理；医疗图像分析领域辅助诊断。目标是实现高效精准的目标检测与实例分割，优化性能，满足跨平台开发与部署需求。【使用方法】：下载 .zip 文件解压，根据操作系统搭建环境、安装库，阅读文档了解项目，准备数据并配置路径，运行程序（Python 脚本或 C++ 程序），最后查看输出结果。

2025-02-08

【可靠，放心下载】百度网盘中PaddleDetMfc相关资料分享+完整代码

内容概要：本文主要提供了名为“PaddleDetMfc-csdn”的zip压缩包文件下载链接与提取码，该资源位于百度网盘之上。适合人群：有资源获取需求的人员。使用场景及目标：当用户需要获得这份由csdn提供的PaddleDetMfc资料，但苦于网络搜索效率低下或者难以找到可信源时，可以通过本篇文章所提供的直链以及提取密码快速准确地取得所需资源。

2025-01-19

【2025新软件】+文件批量下载器.exe+【批量下载神器】+【Windows必备】

【是否好用？】是的，请放心，有任何不明白，请随时联系。【内容概要】：批量文件下载器是一款用于批量下载网络文件的桌面应用程序。用户可以通过上传包含下载链接的txt文件【一个下载链接是一行内容】，并选择一个下载目录，程序将自动下载所有链接中的文件，并在下载过程中显示进度和时间。【适用人群】：需要批量下载文件的用户，如研究人员、学生、内容创作者等；对于需要从多个来源下载大量文件的用户，如下载论文、图片、视频等。【使用场景及目标】：在进行学术研究时，批量下载文献或数据文件；在内容创作过程中，批量下载素材文件，如图片、音频等；在日常工作中，批量下载需要的文件，提高工作效率。【使用方法】：打开批量文件下载器应用程序；点击“上传txt文件”按钮，选择包含下载链接的txt文件；点击“选择下载目录”按钮，选择一个文件夹作为下载目录；点击“下载”按钮，程序将开始下载文件，并在进度条和文本框中显示下载进度和状态；下载完成后，程序会弹出提示信息，并显示已用时间。

2025-01-07

【图像分割领域】+【Segment Anything模型】+【C++本地部署】

【是否好用？】非常好用。有任何问题，随时联系！帮你解决！【内容概要】：帮助用户在本地Windows环境中使用C++实现Segment Anything模型的部署和运行，无需依赖Python环境。【适用人群】：适用于算法研发工程师、图像处理领域的研究人员以及对深度学习模型C++部署感兴趣的开发者。特别是那些需要在本地环境中快速部署和测试Segment Anything模型的用户。【使用场景及目标】：用户可能需要在没有Python环境的Windows系统上部署和测试Segment Anything模型，或者需要将模型集成到C++项目中。这份资源旨在帮助用户实现这些目标，提供从零开始的详细步骤，确保用户能够成功运行模型并生成图像掩膜。【使用方法】：下载并解压，按照我的博客文档，进行一步步操作。就可得到release的exe运行程序。

2025-01-01

【MFC-PaddleClas图像分类】+带界面C++实现+项目源码

【使用方法】下载txt，根据百度网盘链接，下载整个项目源码。【资源介绍】MFC-PaddleClas项目源码【资源能干什么？】运行sln或者exe，输入图像地址和模型路径，可以批量进行图像分类，并给出预测结果。【语言】c++ 【框架】MFC

2024-12-30

【Windows-x64-gpu或者cpu预测】编译好的FastDeploy环境

【是否好用？】请放心，只传优质资源，下载后，使用中，有任何不明白的，请直接私信，必指导使用。【内容概要】：已编译的FastDeploy环境，适用于Windows x64系统，并支持GPU或CPU加速的Paddle模型预测。【适用人群】：面向希望在Windows环境中利用GPU或CPU加速进行Paddle模型预测的开发者、数据科学家和机器学习工程师。【使用场景及目标】：解决Windows平台部署和运行Paddle模型，特别是在需要高性能计算的情况下。【使用方法】：下载并解压 fastdeploy-win-x64-gpu.zip 至目标文件夹。准备环境：对于GPU加速，需安装相应的CUDA和cuDNN；CPU-only环境下无需额外驱动。加载模型：使用FastDeploy API接口加载您的深度学习模型，参考官方文档了解支持格式和操作步骤。测试模型：编写简单脚本验证模型能否正确加载并在选定硬件（GPU或CPU）上正常工作。优化性能：调整批处理大小等参数以优化性能，并探索其他选项提高推理速度。项目集成：将FastDeploy集成到应用程序中，开始利用其强大的预测能力。

2024-12-30

【批量查看LabelMe标注信息】图像处理+验证工具

【是否好用？】是的，有任何问题，随时联系！【内容概要】：这是一款专为LabelMe标注文件设计的exe查看工具，支持一次性加载多个标注文件（JSON格式），并在图像上直观展示标注框和标签。它还提供颜色自定义、分页浏览及自适应布局等功能，帮助用户快速且准确地检查和验证大量图像的标注结果。【适用人群】：适合研究人员、工程师及其他需要高效管理与审查图像标注数据的专业人士。【使用场景及目标】：用于简化大规模图像标注后的审核流程，确保每个标注都符合预期标准，提高标注结果检查效率，保证数据质量，从而提升后续分析或建模工作的准确性。【使用方法】：①下载并运行程序，并在Windows操作系统中执行。②选择文件夹：启动程序后，点击“选择json和原图路径”按钮，指定包含标注文件和对应图像的文件夹位置。③自动加载与浏览：程序将自动加载所有相关文件，用户可通过界面按钮轻松切换不同图像进行查看。④自定义设置：通过菜单栏进入设置选项，调整标签颜色等显示偏好，以满足个人工作习惯。⑤查看详细信息：每张图像下方会列出其标注详情，包括物体类别和数量，便于快速了解标注内容。

2024-12-13

【exe应用程序】+【像素绘图器】

【简介】像素绘图器EXE是一款便捷的像素艺术创作软件，支持自定义画布尺寸，提供手动绘制及自动绘制矩形框功能。【目标】用户可通过鼠标操作绘制或清除像素点，保存作品为PNG格式，并附带TXT和JSON文件记录详细信息。【特色】软件界面简洁，易于上手，适合所有层次的像素艺术爱好者。【怎么用？】启动软件后，设置画布尺寸，即可开始创作，通过菜单栏进行保存、清除和缩放操作。

2024-12-12

【Python项目源码】+【像素绘制器】+【包含环境配置，code源码，导出步骤，代码注释】

【介绍】像素绘图器源码项目是一个面向Python学习者的实用资源，特别适合那些希望深入学习PyQt5图形用户界面编程的学习者。该项目提供了一个完整的像素绘图应用示例，包括窗口创建、事件处理、图像保存等多个实用功能。它不仅能够帮助学习者理解PyQt5的基本概念，还能够通过实际操作加深对图形界面编程的理解。【怎么用？】这个项目易于上手，因为它包含了详细的代码注释和结构清晰的文件组织，使得学习者可以快速理解每个部分的功能和实现方式。通过下载和运行这些源码，学习者可以直接在本地环境中进行测试、修改和扩展，从而在实践中提升编程技能。【谁可以用？】无论是进行个人项目实践，还是作为学习PyQt5的辅助材料，这个源码项目都是一个宝贵的资源。

2024-12-12

【图片批量重命名工具】+exe应用+【支持中文名改为拼音】+【多线程加速处理】

【内容概要】：此exe应用程序用于批量检查和重命名指定目录下的图像文件，支持自动检测不符合规则的文件名，并提供中文转拼音、特殊字符处理等功能。【特色】：程序可将中文字符转换为拼音，替换特殊字符为下划线，支持多线程操作以加快处理速度，实时更新进度条反馈任务状态。【适用人群】：适合摄影师、设计师等需要管理大量图像文件的专业人士。【使用场景及目标】：简化大型图像库的管理和组织，如清理摄影项目结束后照片文件夹中的不合规文件名，确保上传网络平台前媒体文件命名格式一致，显著减少手动调整时间，提高效率。【使用方法】： 1. 启动与设置：运行程序，点击“选择目录”挑选目标文件夹。 2. 检查文件：点击“检查不符合要求的图像”，扫描并列出不合规图片。 3. 配置选项：根据需要勾选“中文转换为拼音”。 4. 开始重命名：确认设置后，点击“重命名图像文件”，可指定线程数（默认4个）以加速处理。 5. 监控进度：通过进度条和文本框查看进展，完成时会弹出提示。

2024-12-10

【图像批量下载】+【拖拽txt文档或输入多个图片URL】+【自定义规则重命名】+【windows实用工具】

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【使用步骤】：双击启动软件后，上传txt【里面要写好图像的网络url，一行一个url】，或者手动输入多个url到输入框【要求也是一行一个url】，然后，选择“要保存的图像文件夹”，点击“批量下载”按钮，就会开始下载，下载完成后，会给出下载成功与否的信息：成功了多少图，失败了多少图，一共有多少图。【特色】可以按照你自己设定的规则，进行图像重命名。可选项有：图像编号，图像尺寸，图像拓展名，图像在网站上原来的名。

2024-12-06

【OpenCV-Gpu版本】Windows安装CUDA版OpenCV+编译后的结果

编译后的结果文件，文件资源解压后是1.3G，我在我自己电脑上编译了12个小时。【谁可以用？】想要在Windows上使用opencv的gpu版本，进行加速图像处理。c++代码或者python代码都可以使用。【是否好用？】是的，请放心！只出好用资源！

2024-12-05

【完整项目，可跑通，C++】mmdeploy部署++Windows+onnx模型+GPU版预测

【是否好用】是的！资料绝对可靠，好用！有任何问题随时私信，帮你解决！【使用步骤】1. 环境准备：安装 mmdeploy、ONNX Runtime 和 OpenCV，配置 CUDA。2. 模型准备：下载或训练 ONNX 模型并放置在指定路径。3. 图像准备：将待检测图像放入输入文件夹。4. 修改代码：设置模型及图像路径。5. 编译和运行：在 IDE 中编译并运行程序，处理图像。6.查看结果：检查输出文件夹中的检测结果。【内容概要】本项目基于 mmdeploy 提供深度学习模型部署解决方案，支持在 Windows 系统上使用 ONNX 模型进行 GPU 加速的图像检测，用户可通过 C++ 程序实现物体检测和结果可视化。【适用人群】深度学习研究人员、开发者、数据科学家和计算机视觉爱好者，便于快速部署和测试物体检测模型。【场景及目标】工业检测、安防监控和自动驾驶等领域，目标是提供一个易用的工具，帮助用户高效处理图像。

2024-11-22

办公必备小工具+【筛选符合条件的文件】+【根据文件名和文件格式】

【适合谁用？】这款文件筛选器应用程序，适合任何需要管理大量文件的用户，如办公室工作人员、学生、程序开发者以及数据整理员。它特别适用于需要按条件筛选和移动文件的场景。【怎么用？】下载后，打开程序，选择要搜索的文件夹并输入关键字，还可以选择文件类型的后缀名。之后，选择目标文件夹并点击“移动文件”按钮，程序会自动处理符合条件的文件并移动到指定位置。【可以帮你解决什么？】此工具能够快速筛选并移动大量文件，避免了手动查找和移动的繁琐，提升了文件管理效率。特别适合需要定期整理文件、归档或迁移特定文件的用户。【是否好用？】应用程序界面简洁易懂，操作简单流畅，且支持多线程处理，能够保证在处理大量文件时不发生卡顿。一经下载，永久可用。

2024-11-15

【PaddleClas模型训练软件.exe】+【可本地训练】+【训练过程可视化】+【可模型导出】+【可本地测试】+【给测试报告】

【制作周期】前后制作了6个月，测试了很久，所以稳定性和功能不用担心！！！【使用步骤】特别简单。1. 下载软件，按照步骤提示安装。2. 打开帮助，查看详细的使用说明。【软件描述】PaddleClas模型训练软件。【软件制作初衷】不需要懂太多技术，就可以训练自己的图像分类模型。【使用人群】想要在windows上使用带显卡的电脑训练图像分类模型。【软件特色】模型过程可视化；整理好图像就可以训练模型；模型训练完成可以直接测试模型效果，并且给出报表，可以用于后续数据分析。【有问题怎么办？】有任何问题随时联系，保证让你使用满意！

2024-11-14

【windows实用工具】+【统计文件夹内所有文件（包含文件夹）大小】+【方便我们管理文件】

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【使用步骤】：双击启动软件后，点击“选择文件夹”按钮，选择文件夹。点击“开始计算”按钮，进行计算。计算完成后，可以实时查看文件夹内，各个文件的大小，并选择导出为Excel 格式文件，以便记录或进一步分析。【特色】：如windows自带的功能，不显示文件夹大小，所以这个软件很有优势！

2024-11-13

【Python软件源码】+【SRT视频字幕翻译】

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【推荐人群】：Python学习爱好者【使用方法】：下载项目，解压，就会看到完整的项目源码，可修改。【项目资源】：源码，环境配置，打包为exe的方式。

2024-11-08

【Python项目】+图像划分多份+exe工具制作+PyQT5实现

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【使用方法】：①项目下载后，就会看到整个项目所需的环境配置文档。②可以看到整个py源码文件，可以修改源码。③包含打包为exe的命令。【内容概要】：这款图像划分器工具基于 Python 和 PyQt5 开发，旨在按用户指定的份数和比例将目录下的图像文件划分并复制到子文件夹中。用户通过简洁的图形界面设置参数，工具自动完成图像分配和复制。【适用人群】：适用于图像处理工程师、数据科学家、机器学习研究人员、计算机视觉开发者、教育从业者等需要批量管理图像文件的用户。【使用场景及目标】：适用于需要按特定比例分配图像文件的场景，如创建训练集和测试集、准备教学资料等。目标是提高图像文件管理和分配的效率。

2024-11-08

【字幕SRT翻译器】+【支持多种语言】+【大模型翻译，效果一级棒】+【永久不过期】

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【使用方法】①启动程序：双击字幕翻译.exe 启动程序进行安装。②打开并导入文件：点击“导入文件”，选择需要翻译的字幕文件（ .srt）。③选择语言：选择源语言和目标语言。④开始翻译：点击“开始翻译”按钮，开始逐行翻译，等待翻译完成【可逐行修改】。⑤SRT下载：下载翻译后的srt文件。【软件特色】 1. 大模型翻译，结果质量高，中文很流畅自然，信达雅。 2. 实时输出，本地永久可用，不会过期。 3. 可修改翻译结果，可保存结果。【支持多种语言】源语言和目标语言：支持 "中文", "英文", "日文", "韩文", "法文", "西班牙文", "德文", "意大利文", "俄文"。

2024-11-08

【将图像划分为n份工具】

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【使用方法】：①打开图像划分器.exe 应用程序。②选择或输入图像文件的源路径。③输入需要划分的份数。④输入每一份的名称和占比（百分比），需要确保总和为 100%。⑤点击“划分”按钮，就会自动将图像划分并复制到相应文件夹中。

2024-11-04

【日常办公必须工具】文件管理+批量移动文件+实用工具+软件开发+windows必备

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【使用方法】：双击运行exe程序后，首先选择需要搜索的文件夹路径，然后可以指定文件名中需要包含的字符以及文件的扩展名。接下来，选择文件移动的目标路径，并点击“移动文件”按钮开始操作。程序会自动筛选出符合条件的文件并将其移动到指定位置。在文件移动过程中，可以通过状态栏查看当前的操作进度。【内容概要】：这是一个基于PyQt5框架开发的图形界面exe应用程序，主要用于帮助用户根据文件名中的特定字符和文件扩展名来筛选并移动文件。程序通过多线程处理文件操作，避免了界面在执行耗时任务时出现卡顿现象。此外，该应用还提供了实时的状态更新，以便用户了解文件移动过程中的详细情况。【适用人群】：适合需要频繁对文件进行分类和整理的个人或团队，如程序员、资料管理人员等。【使用场景及目标】：Windows电脑都可以使用，适用于任何需要根据文件名和类型快速整理文件的场景。例如，项目开发过程中产生的大量临时文件、日志文件等的清理；或是个人电脑中音乐、图片、文档等不同类型的文件分类管理。

2024-11-01

【完整CV项目】+目标检测+ultralytics+火灾检测+完整数据集+模型训练+windows和linux部署+环境配置

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【使用方法】：①直接使用：传入一张图，运行infer.py，即可给出：火灾的位置和数量。②训练自己的目标检测模型：下载后，用自己的数据集进行labelme标注；根据train_my.py训练模型，并根据export_model.py导出模型；按照项目文件huanjing.txt配置环境，并根据infer.py进行预测。【内容概要】：利用计算机视觉技术进行火灾检测，采用Ultralytics的YOLO模型进行目标检测。项目包括完整的数据集准备、模型训练以及环境部署和配置。具体内容涵盖：1) 数据集收集与标注，2) 使用Ultralytics YOLO进行模型训练，3) 环境配置与部署，如Python环境、相关依赖库等。【适用人群】：对计算机视觉有一定了解的人员、工程师和开发者。特别适合希望通过机器学习技术提升火灾预警系统性能的开发者，以及希望应用YOLO进行目标检测的个人。【使用场景】：1. 消防监控系统；2. 工业安全；3. 智能家居；4. 无人机巡检。部署在智能摄像头和监控系统中，实现实时火灾检测与报警。

2024-10-28

【windows必备】+实用工具+【一件获取所有文件名】+可复制+归类汇总

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【如何使用】：1.下载并安装该工具到Windows电脑。2.打开工具后，选择需要获取文件名的文件夹路径。3.工具将立即生成该文件夹下所有文件名列表，文件名可以直接复制。【资源描述】：这是一款专为Windows电脑用户设计的实用工具，能够帮助你快速获取指定文件夹下的所有文件名，并将其以文本形式归类汇总。工具操作简便，支持一键获取所有文件名，文件列表可以直接复制到其他文档或表格中，方便管理和归档。【内容概要】：支持一键快速获取文件夹内所有文件名，包括子文件夹中的文件。获取的文件名可轻松复制到剪贴板，用于其他软件（如Word、Excel）的整理或分享。提供文件名归类汇总功能，便于文件管理和归档。用户友好界面，简单易用。【适用人群】：文件管理需求高的办公室工作人员；需要归类整理大批文件的个人用户；需要批量管理文件的设计师、程序员和文档管理者；需要进行文件备份、归档的项目经理；【使用场景】：快速整理和归类硬盘中某个文件夹下的文件。将文件名复制到Excel或Word中进行进一步分析或管理；

2024-10-21

【20种字体ttf文件】+经典好看

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【使用方法】：1.下载并解压缩“20种字体ttf文件.zip”。2.打开解压后的文件夹，浏览可用的字体文件。3.选择需要安装的字体，双击字体文件(.ttf)，在弹出的窗口中点击“安装”按钮。4.安装完成后，打开你常用的设计软件（如Adobe Photoshop、Illustrator、Microsoft Word等）。5.在设计软件中选择已安装的字体，开始你的设计工作。【资源描述】：包含20种不同的字体文件（.ttf）。【适用人群】：平面设计师；网页设计师；UI/UX设计师；学生和老师；IT编程。

2024-10-21

【MFC软件开发】+【C++OpenCV图像处理】+【完整代码+已经跑通】+带界面

【是否真的好用？】是的，请放心，不用担心！如有任何问题，随时联系！【使用方法】：①将项目下载后，解压，使用vs打开项目中的.sln文件：②配置opencv环境变量 [注意！搞清楚，你自己是debug还是release] ；③点击绿色小三角[完成编译，链接，运行]，就可以看到运行界面；④点击rc文件，修改界面；⑤修改Dlg相关的cpp和h文件，实现自己的思路；⑥重新编译运行即可。【内容概要】：使用MFC+VS软件，制作一款自己的桌面版/嵌入式软件。【能学到什么】：MFC；VS；软件开发流程。【阅读建议】：适合不懂MFC的初学者。

2024-10-14

国庆庆祝软件+可直接操作+可修改代码+最新出炉+qt Creater实现+qt6版本

【内容概要】: 本资源提供了一款基于Qt Creator实现的国庆庆祝软件，采用Qt 6版本开发，压缩包内包含完整的源代码及项目文件，支持直接在Qt Creator中打开并运行。软件具备节日祝福语生成、国庆历史展示、活动信息发布等功能，界面友好，操作简便。【适用人群】: 适合对国庆主题软件开发感兴趣的程序员、学生及软件开发者。无论是希望快速开发国庆节相关应用的专业人士，还是希望通过修改代码来自定义功能的学习者，都能从中受益。【使用场景】: 广泛应用于学校、社区、企事业单位等场合，用于庆祝国庆节、发布活动通知、展示国庆历史文化等内容。无论是作为教育工具、宣传平台还是娱乐应用，该软件都能提供实用的功能支持。【目标】: 旨在为用户提供一个现成的国庆庆祝软件，帮助快速部署国庆节相关活动，同时提供开放的源代码供进一步开发与定制。通过本资源，用户不仅可以直接使用软件，还能在此基础上进行功能扩展，满足个性化需求。

2024-09-06

C++项目+多层图找到最清楚的那一层图像.zip+QT界面【完全可用版】

【内容概要】: 本资源提供了一个基于C++和QT框架的项目，压缩包命名为`多层图找到最清楚的那一层图像.zip`。项目包含完整的代码、QT工程文件、依赖库及示例数据，旨在从多层图像中识别并提取出最清晰的一层图像。压缩包内附带详细的安装与使用说明文档，确保用户可以快速上手并运行项目。【适用人群】: 适合图像处理领域的开发人员、计算机视觉研究者及对图像清晰度分析感兴趣的工程师。对于需要处理多层图像并从中挑选最佳图像的项目团队尤为适用。【使用场景】: 广泛应用于图像处理、视频分析、遥感图像处理等领域。无论是科研实验、产品开发还是实际应用部署，该工具都能提供高效、准确的图像筛选解决方案。【目标】: 旨在为用户提供一个易用且功能完整的工具，帮助从多层图像中自动识别并提取最清晰的一层图像，提升图像处理效率和质量。通过本资源，用户可以轻松集成这一功能到自己的项目中，加速图像处理流程。

2024-09-06

python+图像分割【精细化实例分割】+yolov8+训练+预测

【内容概要】: 本资源提供了一个基于Python的精细化实例分割项目，利用YOLOv8框架实现图像分割的训练与预测。压缩包内包含完整的YOLOv8模型配置、数据预处理脚本、训练与预测代码，以及详细的项目文档，帮助用户从头开始构建并训练自己的实例分割模型。资源还提供了示例数据集和预训练权重，以加速模型训练过程。【适用人群】: 适合计算机视觉领域的研究者、开发者及对深度学习模型感兴趣的技术人员。对于希望将先进的实例分割技术应用于实际项目或研究工作的专业人士尤为适用。【使用场景】: 广泛应用于物体识别、图像分析、医学影像处理、自动驾驶等领域。无论是科研实验、产品原型开发还是实际应用部署，YOLOv8都能提供高效、准确的分割解决方案。【目标】: 旨在为用户提供一套完整的实例分割工具包，帮助快速实现从模型训练到部署的全流程。通过本资源，用户可以轻松掌握YOLOv8在图像分割领域的应用技巧，加速项目研发进程，提升图像分析的准确性和效率。

2024-09-04

模型训练+人工智能项目+实例分割+mmdetection.rar+完整配置

【内容概要】: 本资源提供了一个基于mmdetection框架的实例分割项目，压缩包命名为`mmdetection.rar`。项目包含完整的配置文件、预训练模型、数据处理脚本及详细的文档，支持从数据准备到模型训练直至部署的全流程。压缩包内含实例分割模型配置、训练脚本、评估脚本及示例数据集，帮助用户快速上手并进行自定义模型训练和部署。【适用人群】: 适合计算机视觉领域的研究者、开发者及对深度学习模型感兴趣的技术人员。对于希望将最新的实例分割技术应用于实际项目或研究工作的专业人士尤为适用。【使用场景】: 广泛应用于物体识别、图像分析、医学影像处理、自动驾驶等领域。无论是科研实验、产品原型开发还是实际应用部署，mmdetection都能提供强大、灵活的分割解决方案。【目标】: 旨在为用户提供一套开箱即用的实例分割工具，帮助快速实现从图像到分割掩膜的转换，提升图像分析精度和效率。通过本资源，用户可以轻松掌握mmdetection的核心技术和应用方法，加速项目研发进程。

2024-08-23

json-2-coco.zip+ python实现 + 项目文档 + 数据处理

【内容概要】: 本资源提供了一个名为`json_2_coco.zip`的压缩包，内含Python脚本及项目文档，用于将自定义的JSON格式标注数据转换为COCO数据集格式。该工具支持多种常见的图像标注方式，能够帮助用户快速整理和转换标注数据，以便于进一步的数据处理和模型训练。【适用人群】: 适合计算机视觉领域的研究者、开发者以及对图像标注和数据集准备感兴趣的人员。对于正在构建自己的图像数据集并希望将其格式统一为COCO标准格式的专业人士尤为适用。【使用场景】: 广泛应用于物体检测、实例分割、关键点检测等计算机视觉任务的数据准备阶段。无论是科研项目还是实际应用开发，该工具都能提供高效的数据处理方案，加快数据集的构建和模型训练的进程。【目标】: 旨在为用户提供一个便捷的工具，帮助他们将各种自定义的标注数据格式转换为广泛接受的COCO格式，以便于使用现有的开源工具和模型进行训练和评估。通过本资源，用户可以节省大量的数据处理时间，专注于更高级别的模型开发和优化工作。

2024-08-20

电力消耗数据+原始数据+csv格式

这是一份电力消耗数据，用于数据分析的原始数据，格式是csv格式。

2024-08-02

人工智能项目+YOLOv8+实例分割+目标检测+模型训练、部署+ultralytics.rar

【内容概要】: 本资源提供了一个基于YOLOv8的实例分割和目标检测项目，压缩包命名为`ultralytics.rar`。项目采用了Ultralytics团队开发的YOLOv8框架，支持从模型训练到部署的全流程。压缩包内含预训练模型、配置文件、数据集示例、训练脚本以及详细的文档指南，帮助用户快速上手并进行自定义模型训练和部署。【适用人群】: 适合计算机视觉领域的研究者、开发者及对深度学习模型感兴趣的技术人员。对于希望将最新的目标检测和实例分割技术应用于实际项目的专业人士尤为适用。【使用场景】: 广泛应用于物体识别、图像分析、安全监控、无人机视觉、自动驾驶等领域。无论是科研实验、产品原型开发还是实际应用部署，YOLOv8都能提供高效、准确的解决方案。【目标】: 旨在为用户提供一套完整的实例分割和目标检测工具包，帮助快速实现从模型训练到部署的全流程。通过本资源，用户可以轻松掌握YOLOv8的核心技术和应用方法，加速项目研发进程，提升图像分析的准确性和效率。

2024-08-02

SAM2图像分割项目+跑通版本+segment-anything-2.zip

【内容概要】: 本资源包含SAM2（Segment Anything Model 2）图像分割项目的完整跑通版本，压缩包命名为`segment-anything-2.zip`。该项目利用先进的深度学习技术实现高效、精确的图像实例分割。压缩包内含预训练模型权重、配置文件、示例图像、数据处理脚本及详细的README文档，指导用户如何快速部署和运行模型，实现对任意图像的像素级分割。【适用人群】: 适合计算机视觉领域的研究者、开发者及对图像分割技术感兴趣的技术人员。对于希望将最新图像分割技术应用于实际项目或研究工作的专业人士尤为适用。【使用场景】: 广泛应用于物体识别、图像分析、医学影像处理、自动驾驶等领域。无论是科研实验、产品原型开发还是实际应用部署，SAM2都能提供强大、灵活的分割解决方案。【目标】: 旨在为用户提供一套开箱即用的图像分割工具，帮助快速实现从图像到分割掩膜的转换，提升图像分析精度和效率。通过本资源，用户可以轻松掌握SAM2的核心技术和应用方法，加速项目研发进程。

2024-08-02

仅仅使用mmdeploy进行分割预测的程序（c++代码版）

【内容概要】: 本C++代码示例展示了如何仅使用mmdeploy库进行图像实例分割预测。程序初始化mmdeploy模型，加载预训练的分割模型，接收图像输入，执行预测，并输出分割结果。代码中包含了模型配置、输入预处理、调用预测API及结果后处理的完整流程，适用于基于C++的计算机视觉应用开发。【适用人群】: 面向计算机视觉领域的软件工程师、算法开发者及对深度学习模型部署有兴趣的技术人员。适合有一定C++编程基础，希望将实例分割模型集成到现有C++项目中的开发者。【使用场景】: 广泛应用于工业自动化、智能安防、医疗影像分析、无人驾驶车辆感知等场景，尤其是在需要实时或高性能图像分割处理的嵌入式设备或服务器端应用中，利用C++高效执行分割任务。【目标】: 通过提供一个简洁的C++代码示例，帮助开发者理解如何使用mmdeploy进行实例分割预测，加速模型在实际项目中的部署与应用，无需深入了解底层框架细节，即可实现高性能、低延迟的分割结果输出，满足专业级图像分析需求。

2024-07-17

纯ubuntu系统安装win 11

2024-12-02

双路3090深度学习工作站，根据现有配置，如何最省钱，并且还发挥最高性能？

2024-09-28

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