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项目介绍 CC校友录结合移动互联网时代，独家引入微信小程序形式，创造全天候的用户体验。 主要面向毕业后在某城市工作的校友，给大家构建一个充分交流的平台，“人脉”积累是本软件的功能特色，通过校友身份这个共同的纽带，为自己的人生道路积累持续的人脉。 特点 无广告：本项目希望通过微信小程序，构建一款无广告，真实可靠的毕业校友通讯录。 简约：只做最基础功能，不臃肿，主打内容极简，功能简洁直击痛点 安全：保护校友的信息安全，隐私内容需要申请后可见。 方便：上传自己的个人信息，方便在需要时取得联系。小程序无需下载APP随用随走。 技术使用 项目使用微信小程序平台进行开发。 使用腾讯云开发技术，免费资源配额， 无需域名和服务器即可搭建。 小程序本身的即用即走，适合小工具的使用场景，也适合程序的开发。 项目效果截图 部署教程： 1 源码解压 2 在微信小程序开发工具中导入 解压后的文件夹 3 开通云开发环

服务器环境：Win2008R2（推荐）+ 宝塔或其它集成环境 + 一级域名1个 程序运行环境 :阿帕奇2.4+PHP5.6（或者PHP5.4）+Mysql5.5 （推荐phpsduty集成环境） 服务器推荐配置：4G以上 4核处理器 带宽5M（否则可能无法运行） 注意：宝塔 搭建请自行修改伪静态否则无法打开 搭建教程：安装集成环境 + 安装运行环境 + 绑定域名 + 上传源码 + 导入数据库 导入数据库：data.sql

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另一个-YOLOv4-Pytorch 这是在pytorch上实现YOLOv4对象检测神经网络的实现。 我将尝试实现原始纸张的所有功能。 模型 预先训练的体重 自订课程 联合会 YOLO数据集 验证信箱 HSV转变为火车 MOSAIC的火车 Dropblock层进行训练。 每个PAN层一个，但是您可以轻松地将其添加到每个层。 （感谢Evgenii Zheltonozhskii实现pytorch） LARS优化器 火炬闪电 用fgsm进行自我对抗训练 YOLOv4官方论文中的SAM注意事项 从ECA注块从fastglobalavgpool 来自重量标准化（不建议与预训练一起使用，可能会导致输入爆炸，与track_running_stats一起使用，否则爆炸） 带指南的笔记本 来自IoU意识 深度实施中的NMS（未连接） 来自矩阵NMS算法（未连接）