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

1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

PyQt开发环境（内含win10安装说明） Anaconda3-4.1.1 Python3.5 PyQt5-5.6-gpl Qt5.6.0 eric6-17.12 eric6-i18n-zh_CN-17.12汉化补丁 内含win10安装说明 1.安装Anaconda3-4.1.1-Windows-x86_64.exe 2.安装PyQt5-5.6-gpl-Py3.5-Qt5.6.0-x64-2.exe 3.解压eric6_17_12.zip，并用eric6-i18n-zh_CN-17.12覆盖到eric6_17_12 4.复制eric6-17.12到C:\Anaconda3\Lib\site-packages 5.用管理员模式，打开开始菜单的 Anaconda Prompt 或直接用 Windows 自带的CMD命令提示符程序也可。 6.输入 cd C:\Anaconda3\Lib\site-packages\eric6-17.12 回车进入我们 Eric6 解压后的目录 7.输入 python install.py install 回车开始安装 Eric6

今天小编就为大家分享一篇解决在pycharm运行代码,调用CMD窗口的命令运行显示乱码问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

YOLOv5框架，将源码进行封装，并利用pyqt实现了训练+检测2个部分的界面功能。训练部分，从图片爬虫下载、数据标注、数据集配置到最后的训练；检测部分，从检测参数设置（支持实时设置置信度和IOU等）、数据选择（支持图片、视频和多种摄像头）到结果显示。全部实现界面开发和多线程调度处理。

由于最近学习tensorflow的需要，tensorflow是在Linux环境下，使用的是Python。为了方便程序的调试，尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的Python环境。（这里我采用的是ssh的远程连接） 1、准备工作： 固定centos的IP，这里我的固定IP为 192.168.254.128 。 centos中安装ssh。（这里我采用的是ssh的远程连接） centos中Python环境已安装。 2、打开Pycharm，File—>Settings—>Project—>Project Interpreter 选择Add Remote，如下图

这两天有许多Python小白加入学习群，并且问了许多关于Pycharm基本使用的问题，今天小编就以配置Python解释器的问题给大家简单絮叨一下。 1、一般来说，当我们启动Pycharm，如果Pycharm正常激活的话，就会直接进入到Pycharm中去，并且Pycharm经常会弹出下图的界面。（如果有小伙伴的Pycharm尚未激活，可以站内私信，小编这有好几个激活码，给大家分享。）  其实这个是Pycharm的提示信息，一般是Pycharm的简易或快捷方式介绍或者其他的Pycharm功能说明，大家完全可以不用理会，直接点击右下方的“Close”即可，不会对你产生任何影响。 2、之后我们可能会

利用Pyside2实现的pyqt的GUI界面 利用一致代价宽度优先、贪婪、A*三种算法解决罗马尼亚度假问题 可以实现寻路、确定路径可视化；可以实时显示explored表(close表）、fringe表(open表）的变化过程。可以生成算法的性能对比统计图。

基于Python+Pycharm+PyQt5的串口助手 操作系统：win 10 编辑器：pycharm专业版 语言及版本：python 3.8 使用的库：pyqt5、sys、time、serial、threading等库

如下所示： import sys from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QTextEdit, QAction, QApplication from PyQt5.QtGui import QIcon from PyQt5.QtCore import Qt class Example(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): textEdit = QTextEdit() self.set