MeowAI - 识别你的群晖图片场景并打上标签的工具

该工具通过SynologyAPI获取图片缩略图,并使用YoloV5离线模型对图片进行识别,添加猫咪标签。由于群晖硬件限制,识别速度不快,建议在个人主机上运行通过Docker的Python应用。项目已开源在GitHub,适合0基础的AI学习者。

通过 Synology API 获取图片缩略图,使用离线 yolov5 模型识别并对图片添加标签

为什么会有这种需求?

目前群晖 7.0 没有识别场景的功能,那么我需要找出猫咪的照片,所以产生了这个工具

运行在群晖上吗?

可以,但是由于群晖的硬件性能不是特别好,识别速度不算很快,所以推荐运行在自己的主机上,通过配置即可实现同样的效果

如何运行

docker 运行
python 直接运行

哪些平台支持

目前只支持群晖的识别, 后续会考虑其他平台

具体细节可以看 我的博客 goodblog-charlie 其实就是 github 的 readme ,只是顺便分享博客了,哈哈

github -> https://github.com/charlie-captain/MeowAI

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【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)(Simulink仿真实现)内容概要:本文档是一份关于“光伏网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源,重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程,涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型,采用小信号扰动方法进行频域扫描,获取系统输出阻抗特性,结合奈奎斯特稳定判据分析网系统的稳定性,帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Simulink仿真环境,从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握光伏网逆变器的阻抗建模方法;②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程;③复现高水平学术论文中的关键技术环节,支撑科研项目或学位论文工作;④为实际工程中网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议:建议读者结合相关理论教材与原始论文,逐步运行调试提供的Simulink模型,重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响,通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化,深化对阻抗分析法的理解与应用能力。
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