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主要介绍了Nodejs连接mysql并实现增、删、改、查操作的方法,结合实例形式详细分析了nodejs针对mysql数据库的的连接、mysql数据库的创建及nodejs针对mysql增删改查等相关操作具体实现技巧,需要的朋友可以参考下

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将YOLOv5行人重识别+PYQT5操作画面相结合，可以实现以下功能： 1. 基于已训练的行人重识别模型，实时进行行人框标注，以进行后续的行人识别。 2. 进行行人框标注后，自动保存到query文件中，得到行人特征，并在输入视频帧中进行行人重识别 3. 操作画面使用PYQT进行简单设计，可以选择输入视频、照片等，并实时显示画面 4. 引用大佬博客https://blog.csdn.net/z240626191s/article/details/129221510?spm=1001.2014.3001.5501

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

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