芋道yudao ruoyi-vue-pro ai sql是针对yudao版本2.4.1的更新文件，更新日期为2024年10月1日。这一更新可能是为了配合或增强yudao ruoyi-vue-pro项目中的某项功能，特别是与人工智能（AI）以及数据库交互相关的功能。SQL文件通常用于管理和操作数据库系统，其中的代码能够定义数据库结构、操作数据以及进行数据查询。考虑到名称中的“ai”部分，该文件可能包含了优化数据处理、机器学习模型的训练或预测、智能分析等AI相关的数据库交互操作。 由于文件名称为“ai-2025-10-01.sql”，可以推测此文件可能预设了一个未来版本的更新日期，这表明开发者可能在按照一定的时间计划发布新版本，或者这是一个预先设计的版本号，用于后续升级和维护。虽然“ai”一词暗示了人工智能的集成，但是没有进一步的具体信息，我们无法确定具体的更新内容。 此外，虽然文件的更新时间是2024年，但文件名称中却提到了2025年的日期，这可能是一个错误，或者是文件计划在未来某个时间点才会被正式使用。也有可能是开发者为了管理版本和更新计划，采用了前瞻性的命名方式。在实际使用中，需要关注官方发布说明或更新日志，以便获取准确的文件使用方法和更新内容。 “芋道”作为项目或产品的名称，可能具有特定的含义或寓意，但由于缺乏背景信息，无法详细解释其背后的含义。在技术项目命名中，它可能是开发团队内部的代号或是某个具有特殊意义的名称。而“ruoyi-vue-pro”则可能是项目的主要代码库或框架的名称，其中“ruoyi”可能指代了一个已知的软件框架或应用平台，“vue-pro”则可能暗示使用了Vue.js框架的某个专业版本。 此更新文件与yudao ruoyi-vue-pro项目紧密相关，致力于增强其AI与数据库的交互功能。文件的具体更新内容需要根据官方文档和发布说明来了解，而“芋道”和“ruoyi-vue-pro”则可能是项目或产品的标识。通过合理的命名和版本控制，该项目展示了软件开发中版本迭代和功能升级的专业性。

芋道yudao ruoyi-vue-pro是一个开源的项目，它通常包含了一系列的代码和资源，用以搭建和维护Web应用。Ruoyi系统基于Spring Boot、MyBatis、Vue等主流框架组合而成，具有前后端分离、全栈开发、高性能、低复杂度等特点。BMP指的是Business Management Platform，即业务管理平台，它是一个企业级的软件框架，旨在为企业的业务流程管理提供一套完整的解决方案。 从文件信息可以看出，这次发布的版本是针对yudao ruoyi-vue-pro的一个特定改进版本，版本号为2.4.1，更新于2025年1月24日。文件名为bpm-2025-01-24.sql，这是一个SQL脚本文件，通常用于数据库操作，比如创建表、索引、触发器，或者更新和维护数据等。SQL脚本的扩展名通常表明了文件是用于数据库操作的，而这种操作在软件开发中非常常见，尤其是在业务管理平台这类需要与数据库紧密交互的应用中。 该文件的具体内容可能涉及数据库的结构调整、数据迁移、权限配置、业务逻辑的SQL实现等方面。它对于开发团队来说，是一个重要的文件，因为它可能包含了一些关键的代码逻辑，这些代码逻辑可能是新版本中新增的业务功能，或者是对现有功能的增强和优化。版本号的提升意味着相较于上一版本，可能在性能、安全性、用户体验等方面有了进一步的提升和改进。 对于维护和更新旧系统的开发者而言，理解并应用这样的SQL文件是基础工作之一。开发团队在开发新版本时，通常需要考虑后向兼容性，即保证新版本的操作不会影响旧版本的正常运行。而对于新加入项目或者准备迁移至新版本的团队或个人而言，了解该版本所做更改的细节至关重要，它能帮助他们评估升级过程中可能遇到的困难，并制定相应的应对策略。 由于这是一份SQL脚本文件，我们还不能完全确定它具体包含的内容，除非打开并检查文件的具体内容。一般情况下，一个业务管理平台的SQL脚本可能包括了数据库的初始架构设计、数据模型的调整、业务逻辑的实现细节等。这些内容对于整个系统的运行来说都是不可或缺的。因此，对于项目开发团队来说，这样的文件需要被谨慎处理，确保所有的数据库操作都是准确无误的。 这个文件是芋道yudao ruoyi-vue-pro项目的一个数据库层面的更新记录，它记录了2025年1月24日版本2.4.1的数据库变更情况。这个变更对于任何使用该项目或关注该项目发展的开发者、团队或企业都具有一定的参考价值。了解这个文件的内容和其背后的变更可以帮助相关人员更好地理解项目的演进，以及如何在自己的工作环境中应用这些变更。

3．6 反馈注意事项 １．Encoder 和 Resolver 一些 Copley 驱动器提供了 Encoder 和 Resolver 两种反馈方式的版本。Encoder 版本支持 数字差分信号或者模拟 sin/cos 信号的编码器，并且此版本的驱动器通常需要 Hall 来整定无 刷电机的相位。Resolver 版本支持独立的，单端的，发射型的 Resolver。 ２．双反馈型驱动器 一些 Copley 驱动器可以通过主编码器通道，次编码器通道（multi-mode port），或者两个通 道接收电机，负载，或者两者的位置反馈信号。（一些驱动器可以工作在没有编码器和 Resolver 的模式） 当驱动器被配置成带有 multi-mode port 时，multi-mode port 可以：

OpenSceneGraph是一个开源的高性能3D图形库，用于创建交互式实时应用程序，广泛应用于科学可视化、虚拟现实和游戏开发等领域。肖鹏的《OpenSceneGraph三维渲染引擎编程指南》是学习这一引擎的重要参考资料，提供了丰富的实例和源代码，帮助开发者深入理解和应用OpenSceneGraph。 在OpenSceneGraph中，核心概念包括场景图（Scene Graph）、渲染管线（Rendering Pipeline）和节点（Nodes）。场景图是一种数据结构，用来组织3D对象和它们之间的关系，类似于DOM树在网页中的作用。渲染管线则负责将场景图转换为屏幕上的图像，包括模型视图投影变换、光照计算、纹理映射等一系列步骤。节点是场景图中的基本元素，可以包含几何、材质、纹理、相机等信息。 源代码部分通常会涵盖以下知识点： 1. **基础设置**：如何初始化OpenSceneGraph库，创建并配置基本的渲染窗口，以及设置基本的相机视角。 2. **几何对象**：学习如何创建和加载各种3D几何形状，如点、线、面、多边形，以及更复杂的模型如Wavefront OBJ或Collada格式的导入。 3. **材质与纹理**：理解如何定义和应用材质属性，包括颜色、透明度、反射率等。同时，学习如何加载和应用2D纹理，以增强3D物体的视觉效果。 4. **光照与阴影**：掌握光源的类型（如点光源、平行光、聚光灯）和属性，以及如何模拟阴影来增加真实感。 5. **动画与运动**：学习如何实现物体的平移、旋转和缩放，以及更复杂的运动，例如关键帧动画和骨骼动画。 6. **相机控制**：了解如何创建和管理多个相机，实现视图切换，以及提供交互式的相机控制，如飞行模式或第一人称视角。 7. **事件处理**：学习如何响应用户的输入事件，如键盘、鼠标操作，以及如何实现交互功能。 8. **性能优化**：探讨如何利用OpenSceneGraph的特性进行渲染性能优化，如批处理渲染、硬件加速和内存管理。 9. **高级特性**：可能涉及到更复杂的主题，如粒子系统、体积渲染、地形渲染、网络同步等。 通过肖鹏的《OpenSceneGraph三维渲染引擎编程指南》及配套源代码，读者可以逐步熟悉和掌握这些知识点，从而能够熟练地利用OpenSceneGraph构建自己的3D应用程序。源代码的学习对于实践和理解这些理论概念至关重要，因为它们提供了实际操作的范例，使学习更为直观和高效。

在本文中，我们将深入探讨如何使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来优化波束形成技术。波束形成是一种信号处理方法，常用于雷达、声纳、无线通信等领域，通过调整天线阵列的权重和相位来集中信号能量，提高目标检测和定位的性能。 我们要理解粒子群算法的基本原理。PSO是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，灵感来源于鸟群和鱼群的集体行为。它是一种全局优化算法，通过模拟群体中的粒子在多维空间中寻找最优解的过程。每个粒子代表一个可能的解决方案，其位置和速度由算法动态更新，根据个体最好位置和全局最好位置进行调整，逐步逼近全局最优解。 在波束形成中，优化的目标通常是最大化信号增益或最小化干扰功率。这涉及对天线阵列中每个单元的幅值和相位进行调整。粒子群算法可以有效地搜索这个参数空间，找到最佳的幅值和相位配置。在实际应用中，优化过程通常包括以下步骤： 1. 初始化：设定粒子的数量、每个粒子的位置（即幅值和相位参数）以及初速度。 2. 计算适应度函数：根据当前的幅值和相位配置，计算波束形成的性能指标，如信号增益或信干比。 3. 更新个体最好位置：如果新计算的适应度优于粒子以往的最佳适应度，则更新粒子的个体最好位置。 4. 更新全局最好位置：比较所有粒子的个体最好位置，选择其中适应度最高的作为全局最好位置。 5. 更新速度和位置：根据公式更新每个粒子的速度和位置，这个过程包含对个体最好位置和全局最好位置的追踪。 6. 迭代：重复步骤2-5，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度收敛）。 在"基于粒子群算法的波束形成优化-仿真实践博文对应的代码"中，我们可以预期找到实现上述步骤的Python或其他编程语言代码。这些代码可能包含以下几个关键部分： 1. 粒子类定义：包含粒子的位置、速度、个体最好位置和适应度值等属性。 2. 初始化函数：生成初始粒子群。 3. 适应度函数：计算特定波束形成配置的性能指标。 4. 更新规则函数：更新粒子的速度和位置。 5. 主循环：执行迭代过程，更新并比较个体和全局最好位置。 6. 结果输出：最终的最优解（即最佳的幅值和相位配置）及相应的性能指标。 通过实践这些代码，读者不仅可以理解PSO如何应用于波束形成，还能掌握如何将优化算法与具体工程问题相结合。同时，这种实践也可以帮助我们了解优化过程中可能遇到的问题，如早熟收敛、局部最优陷阱等，并探索改进策略，如混沌粒子群、社会粒子群等。 粒子群算法为波束形成提供了一种有效的优化手段，通过模拟自然界中的智能行为，能够在复杂的空间中找到优良的解决方案。结合代码实践，我们可以更好地理解和应用这一方法，提升波束形成系统的性能。

Windows清除指定目录下的文件夹以及对应文件，自动获取电脑用户名兼容Windows7、8、10，非常好用的工具。

● 数据集介绍：城市道路行驶车辆检测数据集，真实监控场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如城市道路快速行驶车辆、城市道路慢速行驶车辆、城市道路密集行驶车辆、城市道路夜间低光行驶车辆数据等。数据集标注标签划分为 "car"、"van"、"bus"、"others" 四个类别； ● 适用实际项目应用：交通道路监控场景下驾驶车辆检测项目，以及作为监控场景通用车辆检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ ### 目标检测-城市道路行驶车辆检测数据集解析 #### 数据集概述 该数据集主要针对城市道路上的车辆进行目标检测任务，包含了1000张真实监控场景下的高质量图像，涵盖了各种复杂的驾驶环境，例如快速行驶、慢速行驶、密集行驶以及夜间低光条件下行驶的车辆数据。这些丰富的场景不仅有助于提升模型在复杂环境中的鲁棒性，还能够为交通道路监控等实际项目提供强有力的数据支撑。 #### 数据集类别与应用场景 数据集中将车辆标注为四个类别：“car”、“van”、“bus”和“others”，这样的分类方式能够满足大多数交通监控场景下的需求。此外，该数据集还可以作为其他监控场景中通用车辆检测数据集的补充，进一步增强模型对不同车型的识别能力。 #### 标注工具与格式 该数据集采用了`labelimg`标注软件进行标注，这是一款开源且易于使用的图形界面标注工具，它支持多种标注格式，包括VOC(xml)、COCO(json)和YOLO(txt)。这些格式都是目前主流的目标检测算法（如YOLO系列）所支持的标准数据格式，可以直接用于模型训练而无需额外的数据转换处理，大大提高了研究效率。 #### 训练示例与支持平台 数据集还附带了YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，这些脚本支持GPU(GPUs)、CPU以及Mac(M芯片)等多种硬件平台，极大地扩展了模型训练的灵活性。无论是使用高性能GPU加速训练过程，还是在没有GPU的情况下使用CPU进行训练，亦或是使用最新的Apple M系列芯片设备，用户都能够轻松上手并获得满意的训练效果。此外，博主还提供了自己的训练结果日志供学习者参考，帮助理解模型的表现情况，并进行相应的调整优化。 #### 数据集获取 为了方便下载，该数据集被托管在百度网盘上，具体下载方式如下： - 链接: [https://pan.baidu.com/s/1iyZHb0ygnar1d8LwtAEhKw](https://pan.baidu.com/s/1iyZHb0ygnar1d8LwtAEhKw) - 提取码: 6666 #### 数据集使用建议 1. **预处理阶段**：在使用数据集之前，建议先对数据进行预处理，包括但不限于数据清洗、尺寸统一、灰度图转RGB图等操作，以确保输入数据的质量。 2. **模型选择**：根据具体的任务需求和硬件条件，选择合适的模型版本进行训练。例如，在资源有限的情况下，可以选择YOLOv5n等轻量级模型；而在追求更高精度的应用场景中，则可以考虑使用YOLOv8等更复杂的模型。 3. **训练技巧**：在模型训练过程中，可以尝试不同的超参数设置、数据增强策略以及早停法等技术，来提高模型性能。 4. **评估与调优**：训练完成后，通过准确率、召回率等指标评估模型效果，并根据实际情况进行调整优化。 这个城市道路行驶车辆检测数据集不仅提供了丰富的标注数据，还配备了完善的训练脚本和支持文档，对于想要从事交通监控领域或车辆检测研究的人来说，是一个非常宝贵的学习资源。

● 数据集介绍：城市道路行驶车辆检测数据集，真实监控场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如城市道路快速行驶车辆、城市道路慢速行驶车辆、城市道路密集行驶车辆、城市道路夜间低光行驶车辆数据等。数据集标注标签划分为 "car"、"van"、"bus"、"others" 四个类别； ● 适用实际项目应用：交通道路监控场景下驾驶车辆检测项目，以及作为监控场景通用车辆检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ ### 目标检测-城市道路行驶车辆检测数据集解析 #### 数据集概述 该数据集主要针对城市道路中行驶的各类车辆，旨在为交通监控、智能驾驶等应用场景提供丰富的图像资源与标注信息。数据集共包含10,000张高质量的真实监控场景图像，并覆盖了多种行车情况，例如快速行驶、慢速行驶、密集行驶以及夜间低光环境下的车辆。这些场景的多样性和复杂性对于提升模型的泛化能力和鲁棒性至关重要。 #### 类别划分 数据集中的车辆被细分为四个类别：“car”（轿车）、“van”（厢式车）、“bus”（公交车）以及“others”（其他）。这种细致的分类有助于更准确地识别不同类型的车辆，从而更好地服务于实际应用需求。例如，在交通管理中，区分不同类型车辆的能力对于制定合理的交通策略至关重要。 #### 标注工具与格式 所有图像均使用`labelimg`这一强大的标注工具进行了精细标注，确保了数据的质量。此外，为了方便用户使用，提供了三种常见的目标检测数据集格式：VOC(xml)、COCO(json)和YOLO(txt)。这三种格式几乎涵盖了目前主流的目标检测框架所需的数据格式，大大降低了数据预处理的工作量。 - **VOC**：这是一种广泛使用的数据集格式，主要用于Pascal VOC挑战赛。它使用XML文件来存储每个图像的元数据，包括对象的位置信息。 - **COCO**：Common Objects in Context（COCO）格式是一种更现代且功能更全面的数据集格式，适用于多个计算机视觉任务，如物体检测、分割等。COCO格式使用JSON文件来组织数据。 - **YOLO**：You Only Look Once（YOLO）格式非常适合快速训练和部署，因为它简单直观，仅使用文本文件来表示边界框坐标和类别的索引。 #### 训练支持 数据集还附带了针对YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，这极大地简化了训练过程。支持多平台（GPU、CPU和Mac M芯片），使得不同硬件条件下的用户都能轻松进行模型训练。此外，还提供了训练日志供参考，这对于理解训练过程中的问题和优化模型非常有帮助。 #### 数据集划分脚本 数据集还包含了一个用于划分数据集的脚本。这个脚本可以将数据集自动划分为训练集、验证集和测试集，这是机器学习项目中非常重要的一步。通过合理划分数据集，可以有效地评估模型性能并避免过拟合。 #### 应用场景 此数据集特别适合应用于以下几种场景： - **交通监控**：监测道路上的车辆流量，识别异常行为（如闯红灯、逆行等）。 - **智能驾驶辅助系统**：帮助自动驾驶汽车识别周围的车辆类型和位置，提高驾驶安全性。 - **城市管理**：统计特定时间段内的车辆类型分布，为城市规划提供数据支持。 #### 获取方式 数据集可通过百度网盘链接下载：[链接](https://pan.baidu.com/s/1CJ-3SK3heWHzlVHb_PMKHA)，提取码为6666。需要注意的是，由于数据集资源超过1GB，因此提供的下载文件为PDF格式，其中包含了数据集的基本情况介绍及获取完整数据集的方式。 该数据集以其丰富的场景覆盖、高质量的图像和标注、灵活的数据格式以及便捷的训练支持，为从事车辆检测相关研究或应用的开发者提供了一套非常有价值的数据资源。

在本文中，我们将深入探讨如何在Windows操作系统上安装64位版本的NotePad++文本编辑器，以及如何为NotePad++添加JSON格式化的功能。NotePad++是一款非常流行的开源文本编辑器，尤其受到程序员和开发者们的喜爱，因为它支持多种编程语言，并且可以自定义和扩展功能。 我们来了解如何安装64位NotePad++。在安装前，请确保您的操作系统是64位的，因为64位版本的NotePad++只能在64位Windows环境下运行。您可以在NotePad++的官方网站下载64位版本的安装包。下载完成后，双击运行安装程序，按照向导的提示进行操作，选择安装路径，勾选需要的组件，最后点击“安装”按钮完成安装过程。 安装完成后，为了使NotePad++具备JSON格式化的功能，我们需要添加一个插件。这里的关键文件通常是一个名为"json Viewer"或"NppJSONViewer"的插件，它提供了一个简洁的界面来显示和格式化JSON数据。您可以在NotePad++的插件管理器中找到这个插件，或者从互联网上下载其对应的dll文件（例如：NppJSONViewer.dll）。 要手动安装插件，首先将下载的dll文件复制到NotePad++的“plugins”目录下。通常，该目录位于“C:\Program Files (x86)\Notepad++\plugins”（如果你的NotePad++安装在默认位置）。然后，重启NotePad++，您应该能在“插件”菜单中看到新添加的“JSON Viewer”选项。 接下来，让我们了解一下如何使用这个JSON格式化功能。在NotePad++中打开一个包含JSON数据的文件，点击“插件”菜单，选择“JSON Viewer”，然后点击“Format JSON”。NotePad++会自动对JSON数据进行格式化，使其更易读。如果需要，还可以通过“JSON Viewer”菜单中的其他选项来折叠或展开JSON对象和数组。 除了基本的格式化功能，某些版本的JSON Viewer插件还提供了高亮显示、验证JSON语法和折叠代码等高级特性。这些功能可以帮助开发者快速检查JSON文件的结构是否正确，提升开发效率。 安装64位NotePad++并添加JSON格式化功能是提高工作效率的一个好方法，特别是对于经常处理JSON数据的用户。通过上述步骤，您可以轻松地在Windows系统上实现这一目标，享受到更强大、更便捷的文本编辑体验。在日常工作中，不要忘记定期更新NotePad++和其插件，以获取最新的功能和安全修复。

c# 本地离线OCR读取图片上文字（PaddleOCR），通过鼠标点击获取对应位置文字,通过输入编号获取对应位置文字