m3u8adskipper 此 Node 模块识别 m3u8 HLS 播放列表中的广告，并将视频转换到 mp4 容器中，跳过广告，而不对内容进行转码。 用法 使用起来非常简单。 如果内容在本地不可用，请使用 m3u8downoader 下载 m3u8 播放列表。 然后您可以使用以下代码段来传输内容，自动跳过广告。 'use strict' ; var m3u8adskipper = require ( 'm3u8adskipper' ) ; var skipper = new m3u8adskipper ( './adestination/m3u8absolute/index.m3u8' , 'output.mp4' ) ; skipper . run ( function ( err ) { if ( err ) { console . log

1、YOLO红外车辆行人检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

NFC标签NTAG21X批量写网址URL，使用ACR122u读卡器，NTAG213/215/216批量写入Excel表格中的网址，速度快，操作方便

详情可参考博客：https://blog.csdn.net/qq_38204686/article/details/135760461 - 在OpenGL进行3D可视化，绘制网格形式的坐标系则能更清晰的展示所画图形位置。由于OpenGL本身并没有绘制文字的功能，所以想要显示刻度标签或者一些其他标签需要自己手撸代码。Qt的QOpenGLWidget可以较方便的解决这个问题，其可以在OpenGL绘制之后，使用QPainter继续绘制2D图形或文字标签。 - 在Qt OpenGL上绘制2D标签的核心思路：先确定想要绘制标签处的3D坐标，然后将其投影到2D屏幕上，最后使用QPainter进行绘制。

内含标签打印机的实例 包括B/S 和C/S的

为了克服牛奶质量检测方法存在的检测设备昂贵、分析周期长、难以在日常生活中应用等问题,分析并验证射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术进行牛奶质量检测的方法,设计了基于RFID标签天线的牛奶质量传感器,通过仿真进行性能优化以及实验验证,分析不同介电参数的牛奶对RFID谐振频率的影响,进而根据频率的偏移量判断牛奶是否变质。设计的天线最大近场增益达到74.877 0dB,耦合时的辐射效率达到了95.1%.在用于牛奶检测方面,优化的天线比普通商用天线具有更高的灵敏度。

一种利用NFC手机读取ISO15693标签的方法

电子标签ISO15693标准，英文原版，共四个文件： ISO15693-1, ISO15693-2,ISO15693-3,另外一个是ISO18000标准

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程： 数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。 模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。

针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.