【资源说明】 YOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zipYOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zip ## 编译和运行 1）编译 ``` cd examples/rknn_yolov8_demo_open bash build-linux_RK3588.sh ``` 2）运行 ``` cd install/rknn_yolov8_demo_Linux ./rknn_yolov8_demo ``` 注意：修改模型、测试图像、保存图像的路径，修改文件为src下的main.cc ``` 测试效果 冒号“:”前的数子是coco的80类对应的类别，后面的浮点数是目标得分。（类别:得分）  （注：图片来源coco128） 说明：推理测试预处理没有考虑等比率缩放，激活函数 SiLU 用 Relu 进行了替换。由于使用的是coco128的128张图片数据进行训练的，且迭代的次数不多，效果并不是很好，仅供测试流程用。换其他图片测试检测不到属于正常现象，最好选择coco128中的图像进行测试。 把板端模型推理和后处理时耗也附上，供参考，使用的芯片rk3588。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

​Ubuntu下实现了Onvif服务端的设备搜索和RTSP流的功能。用 ONVIF Device Manager 测试工具可以成功搜索到设备和获取到RTSP流。 关联博客：https://blog.csdn.net/qq_42161913/article/details/144562574 Onvif服务端开发源码的知识点涵盖了网络视频监控协议Onvif的基本概念、Ubuntu下的开发环境搭建、服务端的实现原理以及如何使用相关工具进行测试。Onvif（Open Network Video Interface Forum）是一个开放的行业论坛，旨在促进和开发全球性的开放标准，以确保不同厂商的网络视频设备能够互通有无。Onvif的核心目的是为网络视频产品，如IP摄像头和视频录像机等，提供标准化的接口，以便于这些设备能够被各种不同的监控管理软件控制。 在Ubuntu环境下进行Onvif服务端开发，开发者首先需要设置好开发环境，这通常包括安装必要的编译工具、库文件以及Onvif相关的开发包。在Linux系统上，开发Onvif服务端功能一般会涉及到对网络编程的理解，包括但不限于使用套接字（Sockets）进行网络通信，处理HTTP协议，以及XML数据格式的解析和生成，因为Onvif协议大量使用了这些技术。此外，还需要了解Onvif协议栈中的各个部分，如设备管理、配置、事件通知、媒体、定位器等。 在Ubuntu下实现Onvif服务端设备搜索功能，主要依赖于设备发现过程，这通常是通过发送SOAP（Simple Object Access Protocol）消息到网络上的多播地址来完成的。当设备接收到服务端发送的发现消息后，会返回一个包含设备信息的SOAP响应。开发者需要正确解析响应中的信息，并将其展示给用户或存储供后续使用。 RTSP（Real Time Streaming Protocol）流是Onvif设备提供实时视频流的关键部分。在Ubuntu下，开发者需要根据Onvif协议中定义的媒体服务接口，通过RTSP协议与设备建立连接，并获取视频流。这通常涉及到网络流媒体的传输控制，如使用RTSP的SETUP、PLAY和PAUSE等命令来控制视频流的状态。 使用ONVIF Device Manager测试工具能够成功搜索到设备并获取RTSP流，说明服务端开发成功，并且与标准的Onvif客户端能够正常交互。这意味着开发的服务端具备了基本的Onvif功能，可以作为一个稳定的基础进行后续的开发和优化。 提供一个的描述：

MATLAB仿真平台下的AODV与LEACH自组网网络性能对比：吞吐量、时延、丢包率及节点能量消耗的综合分析,matlab的AODV,leach自组网网络平台仿真,对比吞吐量,端到端时延,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量 ,AODV; LEACH; 自组网网络平台仿真; 吞吐量; 端到端时延; 丢包率; 剩余节点个数; 节点消耗能量,MATLAB仿真：AODV与LEACH自组网性能对比 在当今的无线通讯领域，自组网技术作为无线传感器网络和移动Ad-hoc网络的重要组成部分，日益受到关注。自组网能够有效地在没有固定基础设施的环境下，实现节点间的快速有效通信。而在众多自组网协议中，AODV（Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing Protocol）和LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是两种具有代表性且广泛研究的路由协议。 MATLAB作为一个强大的仿真工具，在工程和学术研究中被广泛应用，其在研究和评估自组网网络性能方面表现尤为突出。通过MATLAB仿真平台，研究人员能够对AODV和LEACH协议在不同条件下的网络性能进行模拟和比较。 在网络性能评估指标方面，吞吐量、端到端时延、丢包率以及节点能量消耗是四个核心的评价参数。吞吐量指的是在一定时间内，网络中成功传输的数据量，它直接反映了网络的传输效率。端到端时延是指数据从源节点传输到目的节点所需的总时间，它反映了网络的响应速度。丢包率是指在网络传输过程中丢失的数据包数量与总发送数据包数量的比率，它能够体现网络的稳定性和可靠性。节点能量消耗是自组网网络设计中的一个重要考量因素，它关系到网络的整体寿命和运行成本。 AODV是一种按需的路由协议，它在节点需要发送数据时才开始寻找路由，这样的设计在一定程度上减少了路由维护的开销，但是在发现和建立路由过程中可能会引入较大的时延和丢包问题。而LEACH协议是一种分簇的路由协议，它通过周期性地建立簇来降低节点间的通信距离和能量消耗，从而延长网络的整体生命周期。然而，LEACH协议在建立和维护簇的过程中也可能消耗一定的能量和时间。 MATLAB仿真平台的引入使得研究人员能够在控制变量的情况下，对比分析AODV和LEACH协议在网络吞吐量、时延、丢包率以及节点能量消耗等方面的性能差异。通过仿真实验，研究人员能够获取大量数据，对这两种协议的适用场景和优劣势进行深入的研究和探讨。 通过MATLAB仿真平台进行AODV与LEACH自组网网络性能对比分析，不仅可以从理论上分析这两种协议的工作机制和特点，还能从实际仿真的角度验证理论分析的正确性，为无线传感器网络和移动Ad-hoc网络的设计和优化提供了科学的参考依据。

毕业设计项目通常要求学生运用所学知识解决实际问题，并在完成项目的过程中提高个人的实践能力。在这个特定的案例中，学生选择了一个与烟草行业相关的大数据项目，具体来说，是开发了一个烟草数据大屏系统的后端部分。大屏系统作为一种数据可视化工具，对于管理者来说至关重要，因为它能够实时展现数据，帮助决策者更直观地理解数据信息，从而作出更为精准的决策。在这个系统中，后端扮演着数据处理和管理的核心角色，它需要从各种数据源获取数据，处理数据，并保证数据的正确性、完整性和安全性。 后端系统的开发涉及到多个技术领域，包括但不限于数据库管理、服务器编程、API设计以及安全性考虑。在数据库管理方面，可能使用了关系型数据库如MySQL或者非关系型数据库如MongoDB，用于存储和管理烟草行业的数据。服务器端可能使用了如Node.js、Java Spring框架或者Python的Django框架等技术，编写高效的服务器端代码来响应前端的请求。API设计是后端与前端交互的桥梁，它需要设计得既符合RESTful标准，又能够满足前端对于数据展现和交互的需求。安全性则是任何互联网项目不可或缺的一环，后端系统需要实施各种安全策略，如身份验证、授权、数据加密以及防止SQL注入等攻击手段，以保护系统不受到恶意访问和数据泄露的风险。 从提供的文件名称列表来看，这个压缩包可能包含了一个完整的项目文件夹结构，其中包括源代码文件、配置文件、数据库脚本以及其他必要的资源文件。文件结构可能按照模块划分，如用户模块、数据处理模块、API模块等，以确保代码的组织性和可维护性。此外，可能还包括了部署脚本，使得后端系统能够顺利部署到服务器上。 此外，对于一个烟草数据大屏系统来说，后端系统还可能需要提供一些特殊的业务逻辑处理，比如对烟草销售数据进行统计分析、生成报告等。这些功能的实现需要对烟草行业的业务流程有深入的了解，并且能够将这些业务逻辑转化为后端代码。 在开发这样一个系统的过程中，学生不仅能够实践所学的计算机科学知识，还将学习如何与真实世界的数据进行交互，这对于提升其综合素质和就业竞争力是十分有益的。项目完成后，学生应能够展现出较强的后端开发能力、数据分析能力和解决实际问题的能力。 该项目是一个综合运用计算机科学技术于实际行业中的范例，它不仅要求学生具备扎实的后端开发技能，还要求对行业有深入的理解和分析能力。通过对烟草数据大屏后端系统的开发，学生可以将理论知识与实践相结合，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Node.js来开发微信小程序支付功能，并且提供前后端的完整代码，确保您可以实现“开箱即用”的效果。微信小程序作为一种轻量级的应用形态，已经成为许多企业和开发者构建移动应用的首选。而Node.js作为JavaScript的服务器端运行环境，以其高效、易用的特点，广泛应用于后端开发。 1. **微信小程序支付概述** 微信小程序支付是微信支付提供的服务，允许小程序用户在不离开应用的情况下进行商品购买或其他交易。该功能通过调用微信支付API，将用户的支付请求发送到微信服务器，然后返回支付结果给小程序前端。 2. **Node.js后端开发** 使用Node.js作为后端服务器，可以方便地处理支付请求和响应。你需要集成微信支付的SDK，例如`wxpay-sdk-nodejs`，这个库可以帮助你处理签名、订单创建、支付结果通知等功能。后端主要任务包括： - **生成预支付订单**：根据商品信息和用户信息生成预支付订单，获取预支付交易会话标识（prepay_id）。 - **签名处理**：对请求参数进行加密签名，以确保数据安全。 - **接收并处理支付结果通知**：当用户完成支付后，微信服务器会向你的服务器发送支付结果通知，后端需要验证并处理这些通知。 3. **微信小程序前端开发** 在小程序端，你需要调用微信支付JSAPI，与后端通信获取预支付订单信息，然后调起支付接口。主要步骤包括： - **请求后端获取预支付订单**：前端发送请求到Node.js服务器获取预支付订单的详细信息。 - **调用微信支付API**：使用微信小程序的`wx.requestPayment`方法，传入后端返回的预支付订单数据进行支付。 - **处理支付结果**：成功支付后，小程序会回调指定的函数，显示支付结果。 4. **开箱即用的代码结构** 压缩包中的`weapp`目录包含了微信小程序的前端代码，包括页面逻辑和支付相关的API调用。`node`目录则是Node.js后端的服务代码，通常包括了支付逻辑的处理文件和配置文件。确保正确配置微信支付商户号、API密钥等关键信息，才能使整个流程正常工作。 5. **部署与测试** 部署Node.js应用至服务器，如使用Express或Koa框架搭建的服务，配置好环境变量后，即可启动服务。同时，确保微信小程序已关联到正确的服务器域名。在真机或模拟器上测试支付流程，检查支付功能是否正常。 6. **安全性与最佳实践** - **数据安全**：所有敏感信息如商户号、密钥等应妥善保管，避免泄露。建议使用HTTPS协议传输数据，确保通信过程的安全。 - **异常处理**：确保前后端都有良好的错误处理机制，对支付过程中可能出现的各种异常情况进行捕获和处理。 - **版本控制**：使用Git进行版本控制，便于团队协作和回溯代码变更。 通过以上步骤，你将能够利用Node.js开发出完整的微信小程序支付解决方案。在实际开发过程中，可能会遇到各种问题，但有了详细的前后端代码，相信你可以快速上手并解决这些问题。记得持续关注微信支付的官方文档，保持代码和API的更新同步，以获取最佳的支付体验。

在前端开发中，图片剪切上传功能是用户体验中不可或缺的一部分，尤其在移动设备和桌面PC端，用户常常需要对图片进行预处理后再上传。本文将详细介绍如何实现一个跨平台（H5和PC）的前端图片剪切上传功能，并提供一个名为"EditImage"的示例代码库作为参考。 我们要理解前端图片剪切的核心技术是基于HTML5的Canvas元素。Canvas提供了画布功能，允许我们动态绘制图形、图像，甚至进行复杂的图像处理。在图片剪切场景中，我们需要加载图片到Canvas，然后通过绘图API（如`drawImage`）来显示图片，接着利用`getImageData`和`putImageData`方法进行像素级别的操作，实现裁剪功能。 1. **HTML结构**：创建一个用于显示原始图片的``标签，一个用于预览剪切结果的``标签，以及必要的交互元素，如选择图片按钮和提交按钮。 2. **图片加载**：使用`FileReader` API读取用户选择的图片文件，通常通过``元素来触发文件选择。 3. **图片显示**：将读取到的图片数据转换成URL（`data:`开头），并设置到``的`src`属性，或者直接用这个URL调用`canvas.drawImage`绘制到画布上。 4. **剪切操作**：通过监听拖动事件或滑块改变事件，确定剪切区域的坐标和大小。这些坐标值可以用来限制`drawImage`方法的参数，只绘制剪切区域内的像素。 5. **剪切预览**：在另一个`canvas`上根据剪切区域绘制预览效果，这一步可以通过计算剪切比例，将剪切后的图像缩放至合适大小。 6. **图片导出**：当用户确认剪切后，利用`toDataURL`方法将剪切后的`canvas`转换为Base64编码的URL，这可以作为上传的图片数据。 7. **图片上传**：使用`XMLHttpRequest`或现代浏览器支持的`fetch` API，将Base64编码的图片数据发送到服务器。注意，由于Base64字符串可能包含非ASCII字符，可能需要在发送前进行URL编码。 8. **兼容性处理**：考虑到旧版浏览器可能不支持HTML5的一些特性，例如Canvas或FileReader，需要做好兼容性检查和备选方案，例如使用Flash或其他JavaScript库。 9. **移动端适配**：对于移动端，需要确保触屏操作的流畅性和响应性。可以使用`touchstart`、`touchmove`和`touchend`事件来代替鼠标事件，并优化手势识别。 10. **样式调整**：为了适应不同屏幕尺寸和设备，考虑使用响应式布局，使界面在PC和手机上都能正常显示。 在"EditImage"这个项目中，开发者已经实现了一个基本的图片剪切上传框架，你可以在此基础上进行定制化开发，如添加上传功能、美化UI或优化性能。记得在实际开发时，考虑到用户隐私和安全，确保正确处理文件数据，避免跨站脚本攻击（XSS）和其他安全风险。 通过以上步骤，我们可以构建一个高效且用户友好的跨平台前端图片剪切上传功能，提升应用的用户体验。不断迭代和优化，以满足日益增长的前端开发需求。

响应式和移动端模拟键盘在移动应用开发中扮演着至关重要的角色，特别是在那些需要用户输入信息的场景下。标题“响应式、移动端模拟键盘--keyboard.js”指出，这是一款专为移动设备设计的自定义键盘解决方案，它使用JavaScript实现，旨在提供更加定制化的键盘体验，而无需依赖操作系统提供的原生键盘。 键盘.js这款库的核心特性在于它的响应式设计，这意味着它能够自动适应不同尺寸的屏幕，无论是手机还是平板，都能保证良好的用户体验。在移动设备上，原生键盘的弹出可能会导致界面布局混乱，而使用自定义键盘则可以避免这个问题，保持页面整洁，并且可以更好地控制键盘的样式和功能，比如针对特定场景，如车牌号输入，设计特殊的键盘布局。 描述中提到，这个键盘组件主要用于车牌号输入，这表明它可能包含了特定的字符集和排列顺序，例如只包含字母和数字，或者对某些特殊字符进行了优先展示。开发者可以根据实际需求进行修改，以适应不同的应用场景，这也体现了键盘.js的灵活性和可扩展性。同时，作者提供了一个联系方式，意味着对于那些需要技术支持或定制服务的用户，他们可以直接与作者沟通，获取更个性化的解决方案。 在实际应用中，使用keyboard.js可能涉及到以下几个步骤： 1. 引入键盘.js库：在HTML文件中通过`