模型加载工具，包括打开fbx文件，动态加载和显示

包括了用于将VOC格式标签转化为yolo格式标签的python脚本，生成训练集、验证集和测试集的python脚本，YOLOv8配置文件，以及训练所有子集的python脚本

bmp图像处理软件的和实现大学学位论文.doc

使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型，大家按需查看使用 以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构，data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型，predict.py为预测，config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码 如：gpu->cpu，即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)

这个基于深度学习的人脸实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架，项目实现了对五种主要表情（愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶）的实时识别，为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中，TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用，通过训练深度神经网络模型来识别人脸表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出，实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库，为项目提供了友好的图形用户界面，使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目，用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来，无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶，系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法，也具有一定的实用性。例如，可以将这个系统集成到智能监控系统中，实时监测员工或学生的情绪状态，及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试，因此具有较高的稳定性和可靠性。同时，项目采用了模块化设计和易部署性的原则，使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。

printer 测试 web 页面调用 菜鸟打印组件 和 Lodop打印组件 vue.js + wesocket 参考文档 LODOP 菜鸟打印 云打印交互协议

详细说明：https://blog.csdn.net/a342874650/article/details/136028550 因在工作中经常有用到MQTT做消息的收发，每次调试过程中，经常需要查看接收的消息内容以及人为发送消息，为便于个人在工作中开发和调试，于是，就萌生了自己写一个简单又好用的MQTT服务端和客户端的想法。 以下为本程序的相关信息： 1、本项目为visual studio工具创建并编译。 2、程序运行前需要配置一下连接MQTT服务端的ip、端口、用户名、密码等信息，连接后程序将自动保存上次输入的连接信息以及订阅的主题。 3、支持批量订阅主题、取消订阅、单个/批量删除订阅、多开发送消息窗口，方便指定主题进行消息接收。 4、支持接收消息自动保存至程序目录下的日志文件中，方便查阅。 5、简洁友好的操作界面，新手上少快。 6、本程序的开发语言及框架为：C#、winform。 7、本程序为我业余时间开发，旨在简化mqtt消息的返送和接收。 8、本程序仅供学习交流，请勿用于任何商业场景，由于使用本程序造成的任何损失需自行承担。

CTex编辑：解决计算机学报乱码和跨页问题

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

matlab矩阵求和函数代码Matlab 中 TRCA 的两种实现方法的比较 SSVEP 识别中使用的最先进算法之一是任务相关组件分析 (TRCA)。 这里我比较了 Matlab 中 TRCA 的两种实现方法。 一个是由 Masaki Nakanishi 在 . 基于这个版本（参见trca.m），我提出了一种新的实现方式，计算速度更快，参见trca_fast.m。 它们之间的主要区别在于函数 trca() 使用 FOR 循环来计算协方差矩阵，而 trca_fast() 使用矩阵计算来计算协方差矩阵。 我们知道 Matlab 使用矩阵计算比使用 FOR 循环更好地进行计算，trca_fast() 可以更快地进行计算。 使用 FOR 循环： 它计算 FOR 循环（即 S 和 Q）中任意两次试验之间的协方差矩阵的总和，如以下代码所示： % eeg : Input eeg data % (# of channels, Data length [sample], # of trials) for trial_i = 1:1:num_trials-1 x1 = squeeze(eeg(:,:,tr