基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法，使用的是UNSW-NB15数据集，代码包含实验预处理，混淆矩阵输出，使用分成K折交叉验证，实验采用多分类，取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052

YOLOv8是一种高效的目标检测模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLO系列以其快速和准确的实时目标检测能力而闻名，而YOLOv8则在此基础上进行了优化，提升了检测速度和精度。在本项目中，开发者使用了ONNXRuntime作为推理引擎，结合OpenCV进行图像处理，实现了YOLOv8的目标检测和实例分割功能。 ONNXRuntime是一个跨平台、高性能的推理引擎，它支持多种深度学习框架导出的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放标准，可以方便地在不同的框架之间转换和运行模型。利用ONNXRuntime，开发者能够轻松地将训练好的YOLOv8模型部署到各种环境中，实现高效的推理。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。在目标检测和实例分割任务中，OpenCV可以用于预处理输入图像，如缩放、归一化等，以及后处理预测结果，例如框的绘制和NMS（非极大值抑制）操作，以去除重叠的边界框。 YOLOv8模型在目标检测方面有显著提升，采用了更先进的网络结构和优化技术。相比于之前的YOLO版本，YOLOv8可能包含了一些新的设计，比如更高效的卷积层、自注意力机制或其他改进，以提高特征提取的效率和准确性。同时，实例分割是目标检测的延伸，它不仅指出图像中物体的位置，还能区分同一类别的不同实例，这对于复杂的场景理解和应用至关重要。 在这个项目实战中，开发者可能详细介绍了如何将YOLOv8模型转换为ONNX格式，然后在ONNXRuntime中加载并执行推理。他们可能还演示了如何使用OpenCV来处理图像，与YOLOv8模型接口交互，以及如何解析和可视化检测结果。此外，项目可能还包括了性能测试，展示了YOLOv8在不同硬件环境下的运行速度，以及与其他目标检测模型的比较。 这个项目提供了深入实践YOLOv8目标检测和实例分割的完整流程，对理解深度学习模型部署、计算机视觉库的使用，以及目标检测和实例分割算法有极大的帮助。通过学习和研究这个项目，开发者可以掌握相关技能，并将这些技术应用于自己的实际项目中，如智能监控、自动驾驶等领域。

# 基于城市公交车辆调度信息管理系统的毕业设计实现 本文将介绍一个基于城市公交车辆调度信息管理系统的毕业设计实现方案。该系统旨在提高城市公交车辆的调度效率，优化线路规划，提高乘客的出行体验。 ## 系统架构 该系统采用了客户端/服务器（C/S）架构，由客户端和服务器两部分组成。服务器端主要负责数据存储、业务逻辑处理和与客户端的通讯，而客户端主要负责用户交互界面和数据的展示。 ## 系统功能 该系统实现了以下功能： 1. 公交线路管理：包括公交线路的添加、修改、删除等操作。 2. 公交车辆管理：包括公交车辆的添加、删除、调度等操作。 3. 公交调度管理：包括公交车辆的调度、线路规划等操作。 4. 数据统计分析：可以对公交车辆的运营数据进行分析和统计，提供各种报表和图表展示。 ## 技术选型 该系统采用了以下技术： 1. 前端框架：Vue.js 2. 后端框架：Spring Boot 3. 数据库：MySQL ## 总结 该系统实现了城市公交车辆调度信息的管理和优化，可以提高公交车辆的调度效率和乘客的出行体验，具有一定的实用价值。同时，该系统采用了流行的前后端分离技术

UE5.3 C++和蓝图实现的经典炸弹人.zip 适合学习/练手、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、相关项目/竞赛学习等。 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复现。可以在这些基础上学习借鉴进行修改和扩展，实现其它功能。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 —— 对于学习和实践，选择合适的项目和资源确实是一种有效的方式。 在进行毕业设计、课程设计或大作业时，选择具备学习借鉴价值的项目可以帮助你理解和应用所学知识，同时也可以通过修改和扩展来实现其他功能。 通过参与实际项目，你可以应用所学的理论知识，深入了解软件开发或其他领域的实践流程和技术要求。 博主领域：嵌入式领域&人工智能&软件开发。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

雷达扫描图，在影视作品中见到较多，比如飞机雷达、舰艇雷达，有一个扫描线转圈代表雷达一周旋转或一个批次的收发，发现目标就在表盘上标记位置。和仪表盘类似，仪表盘有底盘背景图、同圆、刻度、刻度值、旋转的指针。在仪表盘的基础上略作修改，比如指针换成带有余辉的扫描扇面，就能完成一个雷达扫描图

在IT行业中，自动化任务执行是提高效率和节省时间的有效手段之一。本教程将详细介绍如何利用宝塔（BT Panel）这一流行的Linux服务器管理工具，来实现夸克（Quark）的自动签到功能，从而获得夸克提供的永久存储空间。夸克，作为一款云存储服务，为用户提供便捷的数据存储和分享，而自动签到则可以帮助用户持续积累存储空间。 我们需要了解宝塔面板。宝塔是一款基于Linux系统的Web控制面板，它简化了服务器管理过程，提供了包括网站、数据库、FTP、计划任务等在内的多项管理功能。对于非专业的技术用户来说，宝塔提供了一个友好的图形界面，使得操作更为直观。 接下来，我们进入关键步骤——配置自动签到脚本。在宝塔面板中，可以使用其内置的计划任务功能来定时执行特定的命令或脚本。为了实现夸克的自动签到，我们需要编写一个支持签到的Python脚本或者使用已有的开源项目。这个脚本通常会涉及到网络请求，模拟登录，以及处理返回的签到结果。 1. **编写签到脚本**：使用Python的requests库来发送HTTP请求，模拟用户登录夸克并执行签到操作。你需要获取到夸克的API接口，通常包括登录URL和签到URL，然后构造合适的POST请求携带必要的登录信息，如用户名、密码或者OAuth令牌。登录成功后，再通过签到接口完成每日签到。 2. **处理登录和签到**：登录过程可能需要处理验证码、保持session状态等复杂情况。签到时，需要检查返回的JSON数据，确认签到是否成功，并根据返回信息判断是否需要再次签到或有其他操作。 3. **设置计划任务**：在宝塔面板中，进入“计划任务”模块，新建一个任务，选择执行周期（例如每天一次），指定执行脚本的路径，确保脚本具有执行权限。设置好后，宝塔会在指定的时间自动运行这个脚本，实现夸克的自动签到。 4. **监控与调试**：在脚本执行过程中，可能会遇到各种问题，如网络错误、API变动等。建议在脚本中添加日志记录功能，以便于排查问题。同时，定期查看宝塔的任务执行记录，确认签到脚本是否正常运行。 5. **安全考虑**：在使用自动签到脚本时，要确保你的夸克账号信息安全。尽量避免在脚本中明文存储敏感信息，可以使用环境变量或密钥管理服务来存储密码和令牌。 总结来说，通过宝塔面板实现夸克自动签到，主要是利用其计划任务功能配合自定义脚本，实现定时执行签到操作。这不仅可以帮助用户轻松积累夸克的永久存储空间，还可以避免忘记签到的情况发生。在实际操作中，需要注意脚本的编写、安全性和异常处理，以确保自动签到的稳定性和可靠性。

介绍了西门子PRODAVE软件公开的动态链接库函数,阐述了利用C#调用PRODAVE软件中动态链接库函数的方法,并以介休宝平煤化公司选煤厂自动化系统为例,介绍了如何运用C#编程以MPI方式实现上位控制计算机与西门子S7-300系列PLC之间的通信。

进度条 是大二下学期的练手作品，参考了某本书籍（忘记书名啦）编写的，目的是了解进度条控件的简单应用。这是因为没有学习和使用过MFC的进度条控件，于是想了解。 功能简介： 进度条控件的简单使用； - 开发环境：Visual C++ 6.0 - 开发语言：MFC + C/C++

OxyPlot源码+WPF实现bode图demo源码 文档说明地址： 幅频特性曲线分析及使用WPF绘制： https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/141498292?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22141498292%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D