用 pyqt designer 实现用户界面，查询 nba 当前比赛结果的工具

q pyqx是使用Python和PyQt开发的多平台图形编辑器。 它专注于Pixel Art，带来了易于使用，用户友好的界面，您将在几分钟之内适应该界面。 如果没有，您可以随时更改！ 假设您将使用图形输入板进行绘制，会带来pyqx 。 如果您没有鼠标，请不要担心，因为快捷键和控件的设计很好，也可以使您在使用鼠标时感到舒适。 使用pyqx的最方便方法是，一只手始终放在键盘上，而另一只手每次都用鼠标/笔使用。 您不必每次想更改绘图工具时都动一下手指：已经考虑过了。

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主要介绍了PyQt使用QPropertyAnimation开发简单动画,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1、YOLOv5烟雾检测训练好的模型，可以直接使用，检测 的目标类别名称为smoke，并可以在可视化界面上直接运行，代码已集成好，直接运行就可展示可视化界面，可以通过界面上的 按钮选择图片进行烟雾检测，并且可以调用摄像头检测以及检测相关视频，使用简单，并附有使用说明 2、烟雾数据集下载：https://download.csdn.net/download/weixin_51154380/85190134 3、其他数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

1、YOLOv5安全帽检测，代码和训练好的模型，两种训练好的模型，并有pyqt界面，训练精度达90%多，内含各种训练曲线图，并有5000多张标注好的安全帽检测数据集，标签是VOC和YOLO格式的，类别名为person，hat两类； 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的

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python 和pyqt做的工具：包括 xml文件读取解析并在qtablewidgt中显示，以太网报文发送等功能能。供入门者参考。

1、YOLOv5训练好的火焰检测模型，并包含2000张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、有QT界面 4、采用pytrch框架，代码是python的