车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪！教程博客_传送门链接------->yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪（算法介绍和代码）-CSDN博客yolov5deepsort行人/车辆（检测+计数+跟踪+测距+测速）实现了局域的出/入分别计数。显示检测类别，ID数量。默认是南/北方向检测，若要检测不同位置和方向，需要加以修改可在count_car/traffic.py点击运行默认检测类别：行人
作为一个程序员，大家对Springboot在熟悉不过了吧！SpringBoot作为快速构建Spring应用的技术现在已是企业开发的主流框架。它消除了设置Spring应用程序所需的XML配置，为更快更高效的开发生态系统铺平了道路。而且springboot只要是java开发都用得上，因为springboot搭建起来方便，一般有新项目都会优先使用springboot，由此可见，springboot是我们开发路上必不可少的东西。而我接下来介绍的这篇由阿里大牛花了15天总结的《SpringBoot项目实战》，内容多达400多页，实例就有60例之多，适用人群更是定位于入门、进阶、实战。所以，会照顾到有一定
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论django商城项目相关知识。项目利用Django框架开发一套前后端不分离的商城项目（4.0版本）含代码和文档。功能包括前后端不分离，方便SEO。采用Django+Jinja2模板引擎+Vue.js实现前后端逻辑，Nginx服务器（反向代理）Nginx服务器（静态首页、商品详情页、uwsgi服务器（美多商场业务场景），后端服务：MySQL、Redis、Celery、RabbitMQ、Docker、FastDFS、Elasticsearch、Crontab，外部接口：容联云、QQ互联、支付宝。仓库里完整资料代码：请移步这里获取文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦
错误与改正写代码一个模块一个模块做好验证复用模块（如P0数据的现场保护）引用函数：SelectHC138(); //曾将void粘贴，不执行，不报错缺少分号==与=代码设置与isp配置同步：如比特率，定时器初值用的9600注意isp也要选择9600，串口助手，Delay配置，比特率计算，com选择，芯片选择都要注意SMG_duanma[valu];//数组名称不用加unsignedcharsbit：sbitS4=P3^3;sfrAUXR=0x8e；比特率9600的初值为0xfd显示维持用的DelayMMJ15！！absacc.hXBYTE[]=0x8000……矩阵键盘不要用（P3_6）I
原贴地址：https://testerhome.com/topics/39091前言国内访问chatgpt太麻烦了，还是本地自己搭一个比较快，也方便后续修改微调啥的。之前llama刚出来的时候在mac上试了下，也在windows上用conda折腾过，环境配置步骤太多，都没跑起来。最近网上看到有预编译的，对环境要求降低了非常多，所以早上试了下，终于跑起来了。使用平台系统：windows10硬件：i512400F+32GB内存+RTX3090显卡具体步骤主要参考 llama.cpp教程：Windows系统上无需编译，直接运行一个自己的LLaMA2-怕刺 。基本上使用的都是已经预编译好的软件，不用特
AIGC实战——扩散模型0.前言1.去噪扩散概率模型1.1Flowers数据集1.2正向扩散过程1.3重参数化技巧1.4扩散规划1.5逆向扩散过程2.U-Net去噪模型2.1U-Net架构2.2正弦嵌入2.3ResidualBlock2.4DownBlocks和UpBlocks3.训练扩散模型4.去噪扩散概率模型的采样5.扩散模型分析5.1生成图像5.2调整逆扩散步数5.3在图像之间进行插值小结系列链接0.前言与生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)一样，扩散模型是过去十年中最有影响力的生成模型技术之一。在许多基准测试中，当前的扩散模型已经超过了以往最
b站视频💡Tips：求有限集中的最值01背包朴素写法#includeusingnamespacestd;constintN=1010;intn,m;intv[N],w[N];intf[N][N];intmain(){cin>>n>>m;for(inti=1;in;i++)cin>>v[i]>>w[i];for(inti=1;in;i++){for(intj=0;jm;j++){f[i][j]=f[i-1][j];//左半边的子集if(j>=v[i])f[i][j]=max(f[i][j],f[i-1][j-v[i]]+w[i]);}}coutf[n][m]endl;return0;}作者：yx
正文主要方法：ScriptableObjectPlayerPrefsJSONXML数据库（如Sqlite）1.PlayerPerfsPlayerPrefs存储的数据是全局共享的，它们存储在用户设备的本地存储中，并且可以被应用程序的所有部分访问。这意味着，无论在哪个场景、哪个脚本中，只要是同一个应用程序中的代码，都可以读取和修改PlayerPrefs中的数据。这意味着耦合性的增加、安全性的降低。它适合存储少量的基本数据（比如玩家的偏好设置、游戏设置、游戏进度等），但不适合存储大量或复杂的数据结构。注意：每次Set完数据要调用PlayerPrefs.Save()把数据写入磁盘。Get有两个参数，第
文章目录每日一句正能量第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要3.7Spark的任务调度3.7.1DAG的概念3.7.2RDD在Spark中的运行流程总结每日一句正能量成功的速度一定要超过父母老去的速度，努力吧。做事不必与俗同，亦不与俗异；做事不必令人喜，亦不令人憎。若我白发苍苍，容颜迟暮，你会不会，依旧如此，牵我双手，倾世温柔。第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。RDD是Spark提
目录0、项目介绍1、效果展示2、项目搭建3、项目代码展示HandTrackingModule.pyVirtualMouse.py4、项目资源5、项目总结0、项目介绍在Opencv项目实战：15手势缩放图片中，我们搭建了HandTrackingModule模块，但在这里你还得用本节的HandTrackingModule，因为有些功能并不需要，且也是分散了一些函数的功能。在这一节中，我的想法是通过点单个食指控制move，双指合并控制click，这样就能够实现手势控制鼠标。 1、效果展示 2、项目搭建简单来说，并没有上面需要添加的，只是在此之前你需要下载autopy:pipinstallautopy
