win11家庭版在启用更多winddows资源时，是没有hyper-v的，需要特定的命令进行部署。本文件将命令已经写好，下载后放在任何位置都可以，右键“以管理员身份运行”即可部署hyper-v，部署后重启电脑，再打开更多windows资源，即可看到hyper-v。

TongWeb-k8s部署运行TongWeb嵌入版应用--示例文件

有部署问题可私信联系 ├── readme.txt ├── 基于Java的CRM客户关系管理系统的设计和实现数据库 │   └── crm.sql ├── 基于Java的CRM客户关系管理系统的设计和实现项目源代码 │   └── MyCrm.zip ├── 基于Java的CRM客户关系管理系统的设计和实现项目运行截图 │   ├── 主界面.PNG │   ├── 产品信息管理.PNG │   ├── 客户信息添加.PNG │   ├── 登录.PNG │   └── 角色管理.PNG ├── 视频 │   ├── 1CRM客户关系管理系统_项目的配置以及启动.url │   ├── 2CRM客户关系管理系统_工作桌面_信息中心_邮箱功能_客户管理_订单管理.url │   └── 3CRM客户关系管理系统_财务管理_产品管理_部门管理_岗位管理_数据回收站_权限管.url └── 论文 ├── 基于Java的现代数字化CRM客户关系管理系统答辩ppt.pptx └── 基于Java的现代数字化CRM客户关系管理系统论文.docx

【视频演示】 bilibili.com/video/BV1Se411v7oy/ 【博客地址】 blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135359963 【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0

yolov5 web端部署进行图片和视频检测，使用前后端独立部署方式，前端使用的是vue，后端使用python+flask。 相关文章地址： https://blog.csdn.net/cangqiongxiaoye/article/details/133657746

NVIDIA TensorRT 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包含深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。 该代码将演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目标检测模型，实现模型推理加速。经过测试，推理可以实现2ms所有，全流程包含前后处理仅有15ms左右。 此处提供了项目源码以及模型文件。

C++部署YOLO模型

本文为分布式minio的部署+测试文档，MinIo功能基本全部实现，包括Nginx负载均衡部署、Prometheus监控、桶事件（发布到redis）、模拟磁盘故障、cosbench压力测试等等，基本功能全部实现

yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。

<项目介绍> 基于RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档 安装应用程序。 要在 Code：：Blocks $ mkdir MyDir $ cd MyDir $ git clone 中提取和运行网络 若要运行应用程序，请在 Code：：Blocks 中加载项目文件 YoloV5.cbp。更多信息，或者如果要将相机连接到应用， 请按 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------