1. 适配硬件：Raspberry 5 2. 安卓版本：AOSP Android 14.0.0_r21

labview2019编写

基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

自动驾驶源码的介绍： 1、数据采集：使用树莓派4B连接摄像头，并采集用于训练的图像数据。通过将摄像头安装在小车上，可以实时地采集道路图像以及与行驶相关的信息，如车道线、交通标志等。 2、数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、尺寸调整和颜色空间转换等。这些预处理步骤旨在提高深度学习算法的准确性和效率。 3、深度学习模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建自动驾驶模型。这个模型可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，并对图像中的车道线进行检测和跟踪。 4、模型优化和调试：通过反复训练和调整深度学习模型，进一步优化自动驾驶算法的准确性和鲁棒性。这可以包括调整模型的超参数、增加训练数据量和进行模型压缩等。 5、实时控制：将训练好的模型加载到树莓派4B上，实现实时控制小车的输出。通过将模型与小车的电机控制器或舵机控制器连接，可以根据模型的预测结果进行自动驾驶控制。

比较简单的一个动态树的加载实例demo，可以下下来看看

jsp动态生成树，强大，整个源码发布，供爱好者参考

圣诞节到了,我为大家送上java版的纯json数据构建树的demo,嘻嘻有了这个demo想建多少棵圣诞树也不是问题!送给各位位辛勤劳动的软件工程师们,祝大家圣诞快乐,新年快乐!身体健康,事业有成哦!

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ajax实现动态树结构,可以动态修改树结构!很不错的!初学者值得参考!!

extjsTree动态树，简单易懂，欢迎朋友们下载