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Nessus 自动生成中文报告--使用说明-201509221
新漏洞在中文漏洞库未包含时,会筛选出来,如下图:完善中文漏洞引用表当出现中文漏洞的引用表中未包含的漏洞时,即出现有些Plugin ID 还未有相应的中文描述,如
2022-12-05 16:23:05
588KB
软件/插件
网络协议
1
elmo软件使用说明
elmo软件说明书 英文版本 软件操作说明输
2022-12-05 06:56:43
3.76MB
elmo
软件说明
1
金蝶EAS V8.5 电子回单代理程序使用说明
金蝶EAS V8.5 电子回单代理程序使用说明
2022-12-03 14:20:56
1.64MB
金蝶EASV8.5电子回单代
1
基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明.zip
1、基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明 2、模型文件使用含有6800+个目标数据集训练,训练集大且多样性充足 3、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 4、迭代200次,模型拟合较好。 5、识别一个类别:“电单车” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
2022-12-01 17:28:04
36.82MB
电单车识别检测模型
电单车识别检测源码
电单车检测告警系统
yolo目标识别检测
基于麻雀搜索算法优化LSTM实现时间序列预测,赋注释、使用说明
编程语言为MATLAB,代码有注释。函数都封装完成,直接运行即可,运行主函数就可以对比LSTM基础模型和麻雀搜索算法优化后的LSTM模型。
2022-11-30 16:44:03
6KB
lstm
matlab
人工智能
深度学习
基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件(5000多张数据集训练)+评估指标曲线+使用说明.7z
1、基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4张3080ti显卡,5000多张图像数据(8000多个电动车目标)训练迭代200次,模型拟合较好。 4、识别一个类别,分别是“电动自行车” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-30 12:29:01
35.8MB
电动车识别检测
电动车入梯检测
电动自行车检测识别
yolov5算法应用
基于深度学习+opencv实现抽烟打电话识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.zip
1、基于深度学习+opencv实现抽烟打电话识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4000多张图片数据训练,7000多个目标,迭代200次,模型拟合较好。 4、识别2个类别,分别是“打电话”和“抽烟” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-30 12:29:00
286.67MB
抽烟识别检测
打电话识别检测
yolov5抽烟识别源码
yolov5算法目标检测
基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z
1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次,模型拟合较好。 4、识别一个类别,“跌倒” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 21:26:59
31.98MB
跌倒检测
跌倒识别检测
yolov5算法应用
目标识别检测
基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、9000多张图片数据集训练,迭代200次,模型拟合较好。 4、识别一个类别,“truck” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 21:26:59
92.95MB
卡车识别检测
车辆识别检测
车辆计数
yolo算法应用
基于yolov5算法实现道路坑洼检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z
1、基于yolov5算法实现道路坑洼检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次,模型拟合较好。 4、识别2个类别,分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 21:26:57
32.72MB
坑洼检测
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基于yolov5算法目标检测
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