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YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以在百度云下载。链接： ： 提取码：hiuq其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）的load_weights参数设置成True，从而获得。 预测步骤 a，使用预训练权

写了一个html界面里调用二维码扫描的demo，二维码扫描器是经过优化的，支持一维码，二维码，条形码等，在html界面里调用js的方法，js方法里调用公共的接口，在java本地实现该接口进行界面的跳转，进行二维码扫描，然后在onActivityResult方法里调用js的方法，把二维码扫描到的结果进行返回，显示到Html界面上

我是一个VB新手，最近应用到了二维码的技术，自己整理了一个QRmaker控件的安装及简单应用。

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立足现有的商用接收机组件实现解码信号的判决恢复是光码分多址(OCDMA)系统往实用化发展的一个重要方向。具有高功率对比度(PCR)的编解码器有助于在窄带接收条件下形成具有较高信噪比(SNR)的判决电信号。实验中基于商用窄带接收机组件即10 G PIN+TIA和10 G时钟数据恢复(CDR)模块，利用自主设计制作的具有高功率对比度的光纤光栅(FBG)编解码器实现了双用户10 Gb/s 60 km无误码传输实验，并初步实现了三用户10 Gb/s背靠背无误码实验。实验中测试了不同用户数情况下背靠背和60 km传输时的误码率(BER)曲线，分析了引起功率代价的系统损伤原因和进一步改进系统性能的思路。