【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图识花）.zip 一款花卉识别的Android软件源码+项目说明（识别结果来自于植物研究所与百度识图合作的看图

这是我个人DIY作品中迄今为止完成度最高的。计划做这么个小东西:可以用2节磷酸铁锂电池供电，输入双声道的音频信号，以48kHz/96kHz (或支持192kHz) 24-bit 规格进行采样，S/PDIF光纤数字输出。这样可以做到采集电路和后面的信号处理电路(或PC机、专业音频设备)电气隔离。去年我DIY过一个Cirrus Logic CS5341的应用电路，I2S输出用排线连FPGA开发板，工作得很好，缺点就是工频干扰的屏蔽处理不好做。这次就在上一版的基础上改进，做成一个功能完整的小盒子。 下面是完整的电路图: 在画PCB之前，我就买好了外壳——这是50x60mm的铝壳体，估计了装下所有东西还有些余量。 PCB最后大小就按照这个盒子来设计，详见附件内容制作说明。 最终实物效果图:

https://github.com/GtkSharp/Dependencies/blob/master/gtk-3.24.zip

jdk-8u201-linux-x64(rpm安装包_安装说明）

YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架，尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本，由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中，我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸检测，并添加关键点检测功能，特别是针对宽脸（WideFace）数据集进行训练。 首先，我们需要安装必要的库。`torch`是PyTorch的核心库，用于构建和训练深度学习模型；`torchvision`提供了包括YOLOv5在内的多种预训练模型和数据集处理工具；`numpy`用于处理数组和矩阵；而`opencv-python`则用于图像处理和显示。 YOLOv5模型可以通过`torch.hub.load()`函数加载。在这个例子中，我们使用的是较小的模型版本'yolov5s'，它在速度和精度之间取得了较好的平衡。模型加载后，设置为推理模式（`model.eval()`），这意味着模型将不进行反向传播，适合进行预测任务。 人脸检测通过调用模型对输入图像进行预测实现。在`detect_faces`函数中，首先对图像进行预处理，包括转换颜色空间、标准化像素值和调整维度以适应模型输入要求。然后，模型返回的预测结果包含每个检测到的对象的信息，如边界框坐标、类别和置信度。在这里，我们只关注人脸类别（类别为0）。 为了添加关键点检测，定义了`detect_keypoints`函数。该函数接收检测到的人脸区域（边界框内的图像）作为输入，并使用某种关键点检测算法（这部分代码未提供，可以根据实际需求选择，例如MTCNN或Dlib）找到人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置。关键点坐标需要转换回原始图像的坐标系。 最后，`detect_faces`函数返回的人脸和关键点信息可以用于在原始图像上绘制检测结果。这包括边界框和置信度信息，以及关键点的位置，以可视化验证检测效果。 需要注意的是，这个示例假设已经有一个训练好的YOLOv5模型，该模型是在宽脸数据集上进行过训练，以适应宽角度人脸的检测。宽脸数据集的特点是包含大量不同角度和姿态的人脸，使得模型能够更好地处理真实世界中的各种人脸检测场景。 如果要从零开始训练自己的模型，你需要准备标注好的人脸数据集，并使用YOLOv5的训练脚本（`train.py`）进行训练。训练过程中，可能需要调整超参数以优化模型性能，如学习率、批大小、训练轮数等。 总的来说，这个Python示例展示了如何集成YOLOv5进行人脸检测和关键点检测，适用于对实时或近实时应用进行人脸分析的场景。为了提高性能，你可以根据实际需求调整模型大小（如使用'yolov5m'或'yolov5l'），或者自定义训练以适应特定的数据集。同时，关键点检测部分可以替换为更适合任务的算法，以达到更好的效果。

数据库课程设计教程+源码+说明文档+教程.zip。(资源详细，已经经过验证)适合在校学生或者希望提高自身能力的技术爱好小伙伴，可作为大学生计算机课设题目

一、资源概述 本资源文档旨在为用户提供一份全面而详细的MySQL高可用集群MGR（组复制）集群的介绍及搭建说明。MySQL组复制（MySQL Group Replication, MGR）是一个基于原生MySQL复制实现的、提供数据一致性和容错性的同步复制插件。通过MGR，用户可以构建高可用性的MySQL集群，实现数据的实时同步和故障自动转移。 二、内容亮点 MGR集群原理：文档首先介绍了MGR集群的基本原理，包括集群的组成结构、数据同步机制、故障转移机制等，帮助用户深入了解MGR集群的工作原理。 搭建步骤：文档详细描述了从环境准备到集群搭建的每一步操作，包括服务器配置、MySQL安装、MGR插件安装与配置、集群初始化等，确保用户能够按照文档指引成功搭建MGR集群。 集群管理：文档还介绍了如何对MGR集群进行日常管理和维护，包括节点添加与删除、集群状态监控、性能调优等，帮助用户更好地管理和使用MGR集群。 故障场景处理：文档详细分析了MGR集群可能遇到的故障场景，如节点宕机、网络故障等，并提供了相应的处理方法和恢复步骤，帮助用户快速恢复集群的正常运行。

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1、资源内容：基于Matlab实现蚁群算法路径规划仿真（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

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