一个简单的全国行政区划代码处理程序（含全部源代码）， 主要实现将国家统计局网站公布的全国县及县以上行政区划代码， 按层级关系转换到数据库中，主要功能包括转换、保存、导出xml、导出excel等功能。

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接收 / 返回文本消息 ①接收/返回文本消息原理说明 当普通微信用户向公众账号发消息时，微信服务器将POST消息的XML数据包到开发者填写的URL上，着手开发之前先行阅读微信公众平台接收普通消息微信开发文档，对微信的这种消息处理机制有一定了解之后再着手开发（微信开发接收普通消息开发文档） 注意点： 1、关于重试的消息排重，推荐使用msgid排重。 2、微信服务器在五秒内收不到响应会断掉连接，并且重新发起请求，总共重试三次。假如服务器无法保证在五秒内处理并回复，可以直接回复空串，微信服务器不会对此作任何处理，并且不会发起重试。详情请见“发送消息-被动回复消息”。 3、为了保证更高的安全保障，开发

Pubmed解析器：用于PubMed Open-Access XML子集和MEDLINE XML数据集的Python解析器 Pubmed Parser是一个Python库，用于解析， 存储库和 。 它使用lxml库将该信息解析为Python字典，该字典可轻松用于研究，例如在文本挖掘和自然语言处理管道中。 有关可用的API和有关数据集的详细信息，请参阅我们的或以获取更多详细信息。 下面，我们列出了一些核心功能和代码示例。 可用的解析器 path提供给函数可以是路径的压缩或解压缩的XML文件。 我们在文件夹中提供示例文件。 对于网站解析，您应该暂停一下。 请参阅因为如果您尝试批量下载，您的I

这个是ISO系统镜像，适合创建macOS虚拟机的人

yolov5手势识别检测数据集（课程作业、设计、比赛所用） 【实际项目应用】： 手势识别检测系统 【数据集说明】： 手势识别检测数据集，一共5122张，该数据集类别为7类，分别是[five，first，loveyou，ok，one，thumbup，yearh]，标注精准，目标大小分布均匀，每类数量均衡，算法拟合较好，适合科研实验、课程设计、实际项目使用。 数据集标签包含voc（xml）、yolo（txt）、json三种格式。多种目标检测算法可直接使用。 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用，只传高质量数据，拒绝劣质数据，请放心下载使用，有问题可以留言私信于我。

基于yolov5摩托车电动车识别检测系统源码 +模型+数据4142张 +含voc(xml)+yolo(txt)+json格式标签 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用，只传高质量数据，拒绝劣质数据，请放心下载使用，有问题可以留言私信于我。

火灾检测预警_火焰识别检测数据集（课程作业、设计、比赛、实际项目所用） 【实际项目应用】： 火灾监控检测预警系统、智能安防火焰检测告警系统、火灾预警等 【数据集说明】： 火焰识别检测数据集，一共5870张，该数据集是博主做“厂房火灾预警监控摄像头”项目所用，数据标注精准，目标分布均匀，背景多样化，算法拟合较好，适合科研实验、实际项目用。 数据集标签包含voc（xml）、yolo（txt）、json三种格式。多种目标检测算法可直接使用。 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用，只传高质量数据，拒绝劣质数据，请放心下载使用，有问题可以留言私信于我。

电单车入梯检测数据集（课程作业、设计、比赛、实际项目所用） 【实际项目应用】： 电单车入梯控梯系统、电单车入梯检测告警系统、电动车进电梯抓拍告警系统等 【数据集说明】： 电单车入梯检测数据集，一共3216张，该数据集是博主做“电单车入梯告警并控梯系统”项目所用，绝大部分照片为电梯内监控抓拍，类别为2类，[“电单车”，“电梯内人形”]，手工标注精准，目标分布均匀，背景多样化，算法拟合较好，适合科研实验、实际项目用。 数据集标签包含voc（xml）、yolo（txt）、json三种格式。多种目标检测算法可直接使用。 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用，只传高质量数据，拒绝劣质数据，请放心下载使用，有问题可以留言私信于我。

arcfaceresnet100-8及scrfd_2.5g_kps_S模型（openvino的xml及bin及普通的onnx模型） 两者均为开源预训练模型，注意arcfaceresnet100-8模型输入已由RGB调整为BGR，即可由opencv读取后直接输入。其内findface.xml为opencv的开源人脸检测库。调用方式为： cv::CascadeClassifier cascade_face = cv::CascadeClassifier("findFace.xml"); cascade_face.detectMultiScale(frame,faces,1.09,1,0,Size(90,90),Size(400,400)); if(faces.size()!=0) { }