前言 前面在pyqt5多线程（QThread）遇到的坑（一）中提到了先实例化类，再把实例对象传参到线程类，这样的确实可行，但是还是遇到了新坑。 pyqt5多线程（QThread）遇到的坑（一 起因 被实例化的类是做数据处理的，传入和导出的的数据比较大，最少都是几万行的excel表格数据（pandas.DataFrame)，而且传入的数据最少两个pandas.DataFrame表，多的时候会传入7个，而且有一些数据是公共数据，每次处理都必须处理的，直接放在数据处理类的初始化__init__中了，而这部分数据处理也是稍微有的耗时，那么坑就来了，先实例化数据处理类，那么这部分稍微耗时的数据处理也会导

1、YOLOv5反光衣检测，包含训练好的反光衣识别权重和数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、有pyqt界面，可检测图片、视频和调用摄像头 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，python代码

PyQt安装所需要的文件，下载时注意看文件名及版本，需要者下载。

Odoo14 环境安装包合集

ja-netfilter ja-netfilter-all appcode.vmoptions

如何使用 pyqt 实现 Groove 音乐播放器.doc

1、yolov5汽车轮胎检测，包含训练好的汽车轮胎识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在汽车轮胎检测据集中训练得到的权重，类别名为tire，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、有pyqt界面，可检测图片、视频和调用摄像头 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，python代码

1、yolov5鲜花检测，包含训练好的鲜花识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在鲜花检测数据集中训练得到的权重，类别为桃花、梨花和玫瑰3类，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、带pyqt界面，可检测图片、视频以及调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5交通指示牌检测，包含训练好的交通指示牌检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在5000多交通标志检测据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别类别名为warn_sign、ban_sign、guide_sign、wayfinding_sign共4个类别；并附道路交通标志检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

发现问题 当我用pip安装好opencv-pyton后，我激动得在python项目中导入cv2 就像这样： import cv2 as cv but… 码代码时竟然没有自动补全！！！这我还能忍，可是CTRL+左键竟然不能看源码！！！！！！就像这样： 这我就受不了了。于是开始找解决方法 解决问题 查找解决方法， 有的说要将cv2.cp36-win_amd64.pyd文件挪到site-packages下； 有的说要修改_init_.py文件 有的说… 直到我看到https://segmentfault.com/q/1010000008971601这篇文章 于是突然顿悟！ 原来真正的实现ope