优快云,我来了!

最新推荐文章于 2025-09-16 02:08:51 发布
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#工作

申请了账号以来只是偶尔路过几次,没有好好的再这个圈子里闯一闯,现在已经工作了一段时间了,可能工作的压力不是很大渐渐地懈怠了,现在已经遗忘了很多东西了,最近几天夜里常常想到自己这样浑浑噩噩的真是堕落啊,今天我回来了,虽然现在我只是个初出江湖的小菜鸟,但我相信我会在这里变得成熟和强大

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【脚本编写-python】-剑与魔法来了!!!
07-07
提示：请先从cmd中下载easygui库(pip install easygui)密码请去https://download.csdn.net/download/2301_78386901/88014210了解
优快云 Chrome插件来了，免广告，大量效率工具
10-22
1. 他可以关闭优快云站内广告 2. 支持本地书签、tab页、历史记录搜索 3. 集成优快云搜索结果，本地内容和远程结果无缝集成 4. 他是一个时间转换工具 5. 他是一个计算器 6. 他是一个JSON转换工具 7. 他是一个IP查询工具 8...
优快云 我来了！
yuhongli2008的专栏
04-30 2565
 优快云 我来了！
第一篇博文，优快云我来了！
老刀把子
04-25 485
终于要写自己的博客了！
csdn,我来了！
zqxmhl的博客
05-17 1321
csdn,我来了！
优快云，我来了！
书生
07-05 572
注册优快云好久了，原先只是这道在这里有很多计算机方面的好东西，下载这些东西
csdn我来了
Altaba的博客
01-12 766
这篇博客并不是什么技术分享，作为一个前端的初级开发工程师，对于前端基础知识HTML，CSS ，JavaScript算是有一定的认识，学好知识，唯有归纳总结，希望借此csdn平台博客，学习，整理，分享前端相关的知识，大家可以叫我Altaba或者preface，未来的学习之路，希望遇见你。
优快云官方新版chrome插件攻略来了！！！
takashi77的博客
12-31 1321
文章目录一、安装chrome插件步骤二、使用感受三、总结 一、安装chrome插件步骤 我这里是使用Windows自带的IE浏览器来进行演示的 点击右边链接进行下载插件包优快云插件安装地址 下载好后将会在你的下载目录里面出现一个如图所示后缀为 .rcx的插件包 下载好以后，我们开始准备添加到我们浏览器的扩展中去 二、使用感受 这款插件给我感觉算是比较好用的其中一个了，界面很简化但又很实用；可以根据自己爱好来更换不同的壁纸设置等；我们可以把一些常用的网站添加到导航栏，而且可以自定
开通优快云博客，我来了！
qq_22054183的博客
05-16 169
终于也迈进了优快云大家庭，期待满满的收获！
优快云 写文章能赚钱吗？实用攻略来了！
09-16 1541
在优快云平台，技术创作者可通过多种方式实现知识变现：1. 付费专栏（需粉丝≥5000，阅读量≥20万），专注小众刚需领域搭配实战案例；2. 付费资源（原力等级≥Lv5），上传稀缺代码/数据集/认证资料；3. 基础收益包括广告分成（CPM 3-15元）、活动奖金（50-500元）及问答打赏。提升账号需垂直深耕内容、优化排版引流，并维持周更避免"僵尸号"。新手可按三阶段规划：起步期认证原创，成长期积累粉丝，进阶期开通付费渠道。遵守平台规则，持续输出优质内容，3-6个月可见收益。
csdn 我来了
sml的专栏
06-23 435
等待了漫长的三天，我终于可以在上面写自己的博客了，开心！
五年了，我在 优快云 的两个一百万。
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Jack-Cui
04-16 48万+
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表演来了
【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
12-27
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
管理系统实战项目：从零构建基础教程
12-27
本实战项目旨在帮助读者从零开始，逐步掌握管理系统的构建过程。我们将涵盖从需求分析、系统设计、数据库搭建、核心功能开发到系统测试与部署的全过程。通过本教程，你将深入了解管理系统的基础知识和实战技能。
Docker基本使用命令[代码]
12-27
本文详细介绍了Docker的基本使用命令，包括帮助命令、镜像命令和容器命令。帮助命令部分涵盖了docker version、docker info和docker --help的使用方法，用于查看Docker的版本信息、系统信息和帮助手册。镜像命令部分包括搜索镜像（docker search）、拉取镜像（docker pull）、查看镜像（docker images）和删除镜像（docker rmi）等操作。容器命令部分则详细讲解了启动容器（docker run）、查看容器（docker ps）、退出容器（exit或ctrl+p+q）、进入容器（docker exec/attach）、启动/重启/停止容器（docker start/restart/stop/kill）、删除容器（docker rm）、查看容器日志（docker logs）、查看容器进程（docker top）、查看容器内部细节（docker inspect）、拷贝文件（docker cp）以及查看容器资源占用情况（docker stats）等操作。这些命令为Docker的日常使用提供了全面的指导。
精细到头发丝，Adobe深度抠图方法的实现来了！
05-17
Adobe深度抠图方法的实现，主要基于机器学习和神经网络技术。具体步骤如下： 1. 收集训练数据：首先，需要收集大量的带有标注的图像数据，这些数据需要包含人、动物、自然景观等多种场景。同时，需要用标注工具对这些数据进行标注，标注人员需要用不同颜色的笔对前景和背景进行标记。 2. 训练模型：将收集到的数据输入机器学习模型中进行训练，训练模型需要使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习技术，并采用迁移学习的方法进行优化。 3. 图像分割：在测试图像中，使用已训练好的模型对目标进行分割，将前景和背景分离开来。 4. 修补：将分割后的图像进行修补，填充半透明区域和细节区域，使得前景和背景之间的过渡更加自然。 5. 输出：最后将处理好的图像输出为PNG或者PSD格式的图像，供用户使用。 需要注意的是，由于深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源，因此实现Adobe深度抠图方法需要一定的技术和计算资源支持。
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