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RSS订阅原创 土木工程设计系列-基于规范的简单基础工程自动设计
本文为土木工程设计智能化自动化的尝试，希望存在错误的多多指出。此程序主要讨论以编程的思想自动实现简单的基础工程设计，并生成对应的计算书。本文的代码基于python编写，源码可见于 https://github.com/Asionm/structure-design ，感兴趣的朋友可以一起继续开发完善这系列的土木工程设计程序。基础工程设计是土木工程领域的一个重要部分，它涉及到为建筑物或其他结构物设计合适的基础，确保其稳定性和安全性。
2024-03-13 22:32:04
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原创 土木工程设计系列-框架结构设计：D值法Python自动计算
本文为土木工程设计智能化自动化的尝试，希望存在错误的多多指出。此程序主要讨论以编程的思想实现简单结构下D值法的自动计算，作为互联网时代框架结构设计课程的拓展部分。本文的代码基于python编写，并在最后开发了一个基于网页的应用页面作为demo。D值法是由日本抗震结构学家武藤清（1903-1989）在1920年代提出的一种结构分析方法。这种方法专注于通过分布系数简便地计算地震等引起的水平荷载作用下，长方形框架的柱和耐震墙等结构元素上的剪力。
2024-03-13 21:59:40
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原创 计算机视觉实验：人脸识别系统设计
实验内容设计计算机视觉目标识别系统，与实际应用有关（建议：最终展示形式为带界面可运行的系统），以下内容选择其中一个做。1.人脸识别系统设计(1)人脸识别系统设计（必做）：根据课堂上学习的理论知识（包括特征提取、分类器设计），设计一个人脸识别系统，该系统具有较好的识别率。可在提供的AR人脸图片数据集（120人）、Feret人脸图片数据集（175人）、人脸视频数据集（10人）、真实采集的人脸视频或其他公开数据集上展开实验。(2)人脸识别系统提升（至少选择其中1。
2023-07-31 18:32:21
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原创 计算机视觉实验：图像处理综合-路沿检测
对于第传统方法，其研究主要集中在10年前，如杨[2]等人提出了一种基于边缘的道路检测算法，采用颜色和方差规则消除非道路边缘的干扰，通过Hough变换确定道路边界的位置，同时通过限定感兴趣区域，进一步提高算法效率。高[1]等人提出了一种基于Canny算子和Hough变换的路缘识别和距离测量算法，能够实时准确地检测不同类型的路缘并进行距离测量。徐[3]等人提出了一种基于直线模型的道路识别算法，采用自然边界作为道路识别的依据，可以应用在有或没有车道线的道路环境中。
2023-07-31 17:43:08
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原创 计算机视觉实验：图像增强应用实践
本次实验主要从基于统计、函数映射的图像增强方法和基于滤波的图像增强方法两种方法中对一些图像增强的算法进行实现。主要的编程语言为python，调用了python自带的PIL图像库用于读取图像，利用numpy进行图像运算，最后使用opencv第三方库进行对比验证。下面为实验的详细步骤与过程。所谓的图像反转是将颜色或灰度进行颠倒，如白色变成黑色，亮变暗暗变亮等等。其原理在于用255减去每个像素的颜色值或灰度值，从而达到反转的效果，。下面使用代码进行实现（完整代码见图片反转.pyopenpath))
2023-07-31 16:53:07
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原创 “智能算式批改系统”开发与部署优化
小学算式题的批改是一项重复性劳动，其过程乏味且容易批改错误，因此其适合利用深度学习的方法设计一套批改系统以进行智能批改，因此“智能算式批改系统”因此而来。“智能算式批改系统”主要面向于简单四则运算的作业批改，此系统拥有算式检测、识别和批改的功能。系统拥有较为完整的可视化页面（如下图1、2所示），能运行电脑和手机上。系统的原理是先利用yolo进行算式检测，然后将检测出来的算式图片片段传给paddleocr进行算式识别。
2023-07-30 20:56:28
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原创 深度学习实践——模型推理优化练习
对于检测模型，由于是使用yolo工具进行训练和使用的，所以直接使用了yolo的模型剪枝接口进行了压缩，然而压缩后的结果却并不好，其准确率有稍微降低，但是模型大小却无变化，推理的速度也无变化。对于内容提取的模型，我使用的是easyocr的模型。尝试寻找yolo的检测模型的量化方法，但是一直未找到，最后在github的issue中找到了对应的yolov5模型量化的问题，但是发现问题是20年提出的，但是在22年却仍未解决，yolo作者说cpu上运行的yolo无法进行int8量化，所以最后放弃了模型的量化。
2023-07-30 20:19:15
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原创 深度学习实践——模型部署优化实践
对于模型的部署我首先是选择图像识别的，但是后面认为直接图像识别无比较多的新意，所以想着是否可以加多时间维度，识别一个视频里面的物体。对于视频物体识别其实本质上的部署方法与图片的基本一致，它只是抽取视频的每一帧进行推理预测，然后再将识别框与标签添加会帧中并写入视频文件中，最后完成整个视频的物体识别。与通用模型的不同的是yolo中使用的是cv2对图片进行处理，而不是直接利用torch的函数进行处理的，然后模型导入的方式也不同，是通过hub将整个yolo源码进行了导入。下面这张图是输入反馈内容并提交后所截取的。
2023-07-30 20:09:33
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原创 深度学习实践——循环神经网络实践
对于seq2seq的学习，在最后的训练预测结果中可以发现，模型对短句子的预测效果较好，但是对于较长的句子的效果却是十分差的，这也说明此模型具有一定的提升空间。而这可能是由于两者的网络层存在差异所照成的。可知bleu越大越解决1那么其预测的效果越好，可以看到前两者的值为1，说明预测效果是很好的，但是后面两个的值却越来越小，而在查看正确翻译后发现输出的法语翻译效果是不佳的。学习率对训练的结果是具有一定的影响的，学习率过大会使得结果的困惑度随着次数的增加每次都很大的不同，十分地混乱，而使得永远得不到较好结果。
2023-07-30 20:02:12
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原创 深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别
裂缝是一个建筑物中必有的现象，有些裂缝十分地小，需要放大很多倍才能观看到，而有些裂缝却是十分大以至于肉眼可见。一般来说大裂缝是建筑物损坏的体现，研究建筑物的裂缝具有一定的意义。传统的裂缝发现方法是通过目测进行的，而如今进入了机器学习飞速发展的时代，那么是否可以将裂缝识别交给机器呢？因此此次实验的数据集我选择了与本专业相关的裂缝数据集....
2023-07-30 19:30:17
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原创 利用WSL2linux系统部署modelart模型于Altas200DK进行垃圾分类
利用WSL2linux系统部署modelart模型于Altas200DK进行垃圾分类
2022-07-12 16:01:20
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原创 卷积神经网络识别车辆（自建+迁移学习）
卷积神经网络识别车辆 使用的是Pytorch平台 利用了resnet50迁移学习模型 以及自己建立了一个模型
2022-06-28 23:30:23
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原创 脑与认知实验：图像中的注意区域预测
脑与认知实验：图像中的注意区域预测，使用pysaliency进行算法评估。MIT/Tuebingen标准
2022-06-28 22:46:39
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原创 Pycharm社区版突然关闭后无法双击打开的十条解决方案——全网最全
pycharm重装无效——今天在运行一个程序的时候提示说内存不足，然后pycharm问我是否需要改内存，然后我点了是。再之后pycharm就崩了，我就把它给关闭了。结果想再重启时，居然无法启动。后面重启电脑都无法启动。。。。
2022-04-25 09:16:00
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原创 CTF——9款网站目录扫描工具推荐——附下载链接与相关字典
九款常用的网站目录扫描软件推荐（附免费下载链接），CTF解题好帮手，以及百万条数据字典分享~~~御剑-DirBuster-Dirmap-WebPathBrute-wwwscan.....
2022-04-17 21:30:03
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原创 CTF——远程代码执行漏洞的利用与绕过
CTF——远程代码执行漏洞的利用与绕过RCE远程代码执行是一种常见的攻击方法，通过一些特定的函数方法来达到远程执行漏洞。比如说PHP的system,exec,shell_exec，nodejs的eval等。开发者不小心将这些函数公开出来以实现某种服务，而用户的数据不施加任何的过滤的话就很容易形成此漏洞。敏感函数系统指令执行的敏感函数system()、exec()、shell_exec()、passthru()、pctnl_exec()、 popen()、proc_open()能够进行代码注入的敏
2022-03-10 22:09:54
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原创 Python文本格式处理
Python文本格式处理1. 大小写处理upper()函数str = "hello world"print(str.upper())#输出的内容为HELLO WORLD#此函数将字符全部变为大写lower()函数str = "Hello World"print(str.lower())#输出的内容为hello world#此函数将字符全部变为小写capitalize()str = "hello world"print(str.lower())#输出的内容为Hel
2022-02-27 21:23:19
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原创 CTF常用伪协议总结
PHP伪协议file://协议用来读取本地的文件，当用于文件读取函数时可以用。常见检测是否存在漏洞写法：www.xxx.com/?file=file:///etc/passwd此协议不受allow_url_fopen,allow_url_include配置影响php://input协议此协议一般用于输入getshell的代码。使用方法：在get处填上php://input如下www.xxx.xxx/?cmd=php://input 然后用hackbar或者其他工具，pos
2022-02-26 21:15:23
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空空如也
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