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先看效果： https://pan.quark.cn/s/84af08313a24 Realtek8125网卡Linux驱动程序源代码，从官方渠道获取，在Ubuntu18.04操作系统上经过实际验证能够正常工作，现将此特定版本文件9.004.01进行记录，关于其编译及安装流程，可查阅相关博客文章：https://shaoguang.blog.csdn.net/article/details/109199093。

《Clover启动管理：旧主板使用NVME固态硬盘的解决方案》 CloverUEFI.zip是一个专门为旧主板解决使用NVME固态硬盘启动问题的工具包。它包含了完整的Clover启动管理器的所有文件，旨在帮助那些希望在不支持UEFI或对UEFI支持有限的老式主板上使用高速NVME固态硬盘的用户。Clover是一个开源的启动加载器，其设计目的是模拟Apple的EFI系统，从而提供对Windows、macOS以及其他操作系统的多系统启动支持。 我们需要了解Clover启动管理器的基本概念。Clover是基于rEFInd的修改版，主要为苹果Mac电脑的Boot Camp环境提供多系统启动选项。然而，它的功能并不局限于苹果硬件，对于非苹果电脑，特别是那些老款主板，它同样能发挥重要作用。Clover通过提供UEFI兼容性，使得那些不支持UEFI或者对UEFI支持不足的主板也能顺利引导安装在NVME固态硬盘上的操作系统。 在使用CloverUEFI.zip之前，你需要确保你的计算机有一个100MB大小的FAT32分区，这是Clover的推荐安装位置。这是因为FAT32文件系统被大多数UEFI固件广泛支持，且其大小适中，足以存放Clover所需的配置文件和引导加载器。解压CloverUEFI.zip后，将整个目录结构复制到这个FAT32分区，然后重启电脑，Clover就会自动加载并显示启动菜单。 当然，如果你愿意，也可以利用CloverUEFI.zip中的源文件自行构建启动管理器。这需要一定的技术知识，包括理解EFI系统、编辑Clover的配置文件（config.plist）以及正确配置固态硬盘的驱动。在进行此操作时，可以参考压缩包内的链接，这些链接通常会提供详细的步骤说明和故障排查指南。 Clover启动管理器的一大优势在于其高度的可定制性。通过修改config.plist文件，你可以调整启动项的顺序、设置启动参数、启用或禁用特定的功能，甚至改变启动界面的外观。这对于那些寻求个性化和优化启动流程的用户来说非常实用。 NVME固态硬盘的性能远超传统的SATA SSD，但其高速度也对主板的EFI/UEFI提出了更高要求。CloverUEFI.zip的出现，解决了这一难题，使得用户可以在享受高速存储的同时，不必受限于硬件的限制。 CloverUEFI.zip是一个强大的工具，它为旧主板使用NVME固态硬盘提供了可能。无论是直接复制安装还是自定义构建，都为用户提供了方便快捷的解决方案。不过，使用前请务必阅读相关文档，确保正确操作，避免不必要的问题出现。

语言:English 处理Google学术搜索页面以淡化其他人识别出的“掠夺性”或“可疑”期刊的结果。 此Chrome扩展程序处理Google Scholar结果页，以识别杰弗里·比尔（Jeffrey Beall）认为是掠夺性或可疑的期刊，http：//scholarlyoa.com/individual-journals/尽管我们在学术界已经意识到这一问题已有一段时间了，是《纽约时报》的这篇文章（http://www.nytimes.com/2013/04/08/health/for-scientists-an-exploding-world-of-pseudo-academia.html?_r=1&）刺激了这一点扩大。 列表中所列期刊的结果变得不透明，并具有灰色背景。 默认情况下，只有Google在HTML中提供给我们的内容，如果他们选择省略完整的期刊名称，则会导致不完全匹配。 所有Google学术搜索页上的Omnibar（URL所在的位置）上都有一个图标； 如果您单击该图标，此扩展程序还将下载页面上所有结果的BibTeX，并根据更好的数据过滤日志。 两个重要的注意事项：1.这需要

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本文介绍了一个高质量的滑坡数据集，包含6600+张山坡、边坡和护坡等不同地形的滑坡图像，适用于YOLO模型训练。数据集经过精心筛选和标注，涵盖多种天气和光照条件。文章还分享了数据集的测试结果、训练模型和评估指标，包括F1分数、精度等，验证了模型在滑坡检测中的优异表现。数据增强处理包括水平翻转、对比度调整等，进一步提升了模型的鲁棒性。该数据集为滑坡检测领域的研究和应用提供了有力支持。 在计算机视觉领域，目标检测技术一直是研究者关注的热点。其中，YOLO（You Only Look Once）模型凭借其快速准确的特点，在多个应用中表现出色，尤其是在滑坡检测方面。滑坡作为常见的自然灾害之一，对人类社会和自然环境造成了严重影响。因此，开发出能够准确快速地识别和预测滑坡的技术对于灾害预警和减少损失具有重大意义。 本文所述的滑坡数据集包含了六千多张图像，这些图像来自不同的山坡、边坡和护坡等不同地形，覆盖了多种天气和光照条件。数据集的构建过程涉及了精心的筛选和标注工作，确保了图像质量与标注精度，为机器学习模型的训练提供了坚实的基础。通过使用这个数据集训练YOLO模型，研究者能够得到准确率高、反应迅速的滑坡检测系统。 为了进一步提升模型的鲁棒性和检测精度，数据增强技术被应用到图像处理中。水平翻转、对比度调整等手段有效地扩充了数据集的多样性，使得模型在面对不同环境变化时能够保持稳定的检测性能。通过这种预处理手段，模型能够更好地泛化到未见过的数据上，从而提高整体的预测准确率。 文章中还详细介绍了使用该数据集训练模型后的测试结果和评估指标。通过比较模型的F1分数、精度等指标，验证了模型在滑坡检测任务中的优秀表现。F1分数是衡量模型准确度和召回率平衡的一个综合指标，而精度则直接反映了模型的正确预测比例。这些评估指标的高数值证明了该数据集及其模型在实际应用中的可靠性和有效性。 当前，随着人工智能技术的不断进步，基于计算机视觉的滑坡检测技术已经取得了显著的成果。通过高精度的滑坡数据集和先进的YOLO模型训练，研究者能够进一步提升滑坡检测的自动化和智能化水平，为防灾减灾工作提供更加有效的技术支持。滑坡数据集的分享，不仅促进了学术界的研究合作，也为实际应用中的灾害监测与预警提供了重要的数据支持。 与此同时，滑坡检测技术的发展也为计算机视觉领域带来了新的挑战和机遇。不断改进的检测算法和模型，以及更大规模、更高质量的数据集，都将推动着滑坡检测技术向更精确、更智能的方向发展。在未来的自然灾害监测和减灾工作中，基于深度学习的滑坡检测技术必将发挥更大的作用。

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内容概要：本文档详细介绍了将Qt与AutoCAD进行集成的具体步骤，涵盖从环境配置到最终打包的全过程。首先，它讲解了如何正确配置Visual Studio以支持Qt开发，包括设置附加包含目录和库目录，以及指定必要的依赖项。接着，针对AutoCAD的特殊需求，进一步扩展了配置，加入了ObjectARX的相关头文件和库文件路径。最后，提供了具体的打包命令，如使用windeployqt.exe来确保所有必需的DLL文件被正确复制到应用程序的执行路径下。此外，还展示了如何修改项目模板以适应特定的需求，比如更改输出文件扩展名为.arx，并移除_DEBUG宏定义。文中还包含了简单的Qt界面元素使用示例，如QMessageBox的消息框操作。 适合人群：熟悉C++编程语言并有一定Qt和AutoCAD使用经验的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要将Qt图形界面嵌入到AutoCAD插件开发中的开发者，帮助他们快速搭建开发环境，掌握正确的打包流程，从而提高开发效率。 阅读建议：由于涉及到多个工具链和平台间的交互，建议读者在实际操作前仔细对照文档中的每一步骤，尤其是关于路径和版本号的部分，避免因小失大。同