文章目录1.本教程使用环境：2.制作音频分享链接3.制作永久固定音频分享链接：之前文章我详细介绍了如何在公网环境下使用pc和移动端访问群晖AudioStation：公网访问群晖audiostation听歌-cpolar极点云群晖套件不仅能读写本地文件，还能共享，那么我们如何以共享链接的形式分享本地音频文件呢？按照本教程方法操作后，达到的效果是公网环境下（连接其他局域网/流量）使用移动端（ios，安卓，ipad等）都可以通过群晖AudioStation读取存储在家中电脑硬盘上的音频文件（mp3等格式）。1.本教程使用环境：首先，本教程基于群晖生态，所以需要安装配置黑群晖或已拥有正版群晖nas已经
文章目录0前言1课题背景2效果展示3行人检测4行人重识别5其他工具6最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩**基于深度学习的行人重识别算法研究与实现**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景行人重识别是计算机视觉领域的研究热点之一，旨在研究不重叠的多个摄像区域间对于特定行人的匹配准确率，是图像检索的子问题，多应用于安防和刑侦。我国实现的视频监控“天网”，就是通过在人流量
文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景得益于深度学习技术的飞速发展,基于深度学习的目标检测算法研究成为近几年研究的热门方向。本项目基于Yolov5算法实现图像视频足球和人检测。2实现效果3卷积神经网络卷积神经网络（CNN
文章目录1.安装Mysql2.安装phpMyAdmin3.修改User表4.本地测试连接5.安装cpolar6.配置公网访问地址7.固定连接公网地址群晖安装MySQL具有高效、安全、可靠、灵活等优势，可以为用户提供一个优秀的数据管理和分析环境。同时具有良好的硬件性能和稳定性，可以保障MySQL数据库的高效运行和数据安全.cpolar是一款内网穿透工具,通过简单的设置,我们即可实现远程访问群晖中mysql,解除了只能本地访问的苦恼.cpolar官网:https://www.cpolar.com1.安装Mysql在群晖套件中心,我们搜索mariadb,出来搜索结果后点击安装安装过程中,会提示设置密
fromhttps://blog.zhjh.top/archives/M8nBI5tjcxQe31DhiXqxy简介之前按照网上的教程，rustdesk-server需要安装两个容器，最近想升级下版本，发现有一个新镜像rustdesk-server-s6可以只安装一个容器。TheS6-overlayactsasasupervisorandkeepsbothprocessrunning,sowiththisimagethere’snoneedtohavetwoseparaterunningcontainers.安装注册表下载镜像rustdesk/rustdesk-server-s6，选择标签la
1.涨点神器结合，助力YOLO1.1 ICLR2022涨点神器——即插即用的动态卷积ODConv论文：Omni-DimensionalDynamicConvolution论文地址：Omni-DimensionalDynamicConvolution|OpenReviewODConv通过并行策略引入一种多维注意力机制以对卷积核空间的四个维度学习更灵活的注意力。上图给出CondConv、DyConv以及ODConv的差异图。延续动态卷积的定义，ODConv可以描述成如下形式：其中，表示卷积核的注意力标量表示新引入的三个注意力，分别沿空域维度、输入通道维度以及输出通道维度。这四个注意力采用多头注意力
一、COCO数据集——目标实例json文件内容与格式解析本部分参照下面这篇文章，有部分补充修改~COCO数据集（目标检测任务json文件内容总结）https://zhuanlan.zhihu.com/p/309549190?utm_id=0COCO数据集现有三种标注类型：objectinstances（目标实例），objectkeypoints（目标上的关键点），和imagecaptions（看图说话），使用json文件存储。笔者使用的数据集是针对objectinstances（目标实例）的json文件。以下介绍其内容与格式。1.1简介 COCO数据集中目标实例的json文件整体
PVE与大家常接触的VMWare、ParallelsDesktop、VirtualBox、Hyper-V虚拟机不一样的地方在于，PVE自己本身就是一款操作系统(基于Debian开发而来，专门为虚拟化进行定制和优化)，而后者们则都是跑在Windows、macOS、Linux系统上的一款应用程序。win11图示（1-1）NAS图示（2-1）NAS图示（2-2）NAS图示（2-3）NAS图示（2-4）MacOS14图示（3-1）MacOS14图示（3-2）MacOS14图示（3-3）MacOS14图示（3-4）加入Ubuntu系统加入爱快 路由加入Openwrt路由加入铁威马NasPVE安装图型介面
OpenCVDNNC++使用YOLO模型推理引言YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法，因其速度快和准确度高而被广泛应用。OpenCV的DNN（DeepNeuralNetworks）模块为我们提供了一个简单易用的API，用于加载和运行预先训练的深度学习模型。本文将详细介绍如何使用OpenCV的DNN模块来进行YOLOv5的目标检测。准备工作确保您已经安装了OpenCV和OpenCV的DNN模块。如果您还没有，可以参照OpenCV官方文档来进行安装。核心代码解析结构体和类定义structDetectResult{ intclassId; floatscore; cv:
