我在训练yolov5 的时候，自己拍摄视频，提取帧，标记，划分训练集数据集，其中训练集1600张左右，验证集170张左右。标记使用的是labelimg，包含yoloTXT、Xml两种标注文件。可用于手势识别等。
剪刀、石头、布又称“猜丁壳”，是一个猜拳游戏。古老而简单，这个游戏的主要目的是为了解决争议，因为三者相互制约，因此不论平局几次，总会有胜负的时候。游戏规则中，石头克剪刀，剪刀克布，布克石头。
YOLO是当前目标检测领域性能最优算法的之一,几乎所有的人工智能和计算机视觉领域的开发者都需要用它来开发各行各业的应用。 YOLO的优势在于又快又准,可实现实时的目标检测。
2024-09-06 20:41:19
270.26MB
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内容概要：
1、数据可视化大屏自适应，满足不同分辨率需求。
2、利用transform的scale属性缩放，缩放整个页面。。
3、在任意屏幕下保持16:9的比例，保持显示效果一致。
4、更宽：(Width / Height) > 16/9，以高度为基准，去适配宽度。
5、更高：(Width / Height) < 16/9，以宽度为基准，去适配高度。
6、1920*1080的分辨率大屏页面(16:9)比例效果演示。
7、1024*768的分辨率大屏页面(4:3)比例效果演示。
8、8400*3150的分辨率大屏页面(不规则)比例效果演示。
适合人群：
1、具备一定前端基础，熟悉CSS的开发者。
能学到什么：
1、做大屏项目时，需要适配不同屏幕，且在任意屏幕下保持16:9的比例，保持显示效果一致，屏幕比例不一致两边留白即可。
2、利用transform的scale属性缩放，缩放整个页面。
2024-09-06 11:23:49
99KB
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达梦数据库DTS数据迁移工具是一款专为数据库迁移设计的实用软件，主要针对达梦数据库系统。在不需在本地安装整个达梦数据库环境的情况下，该工具能够帮助用户方便、高效地将数据从其他数据库系统迁移到达梦数据库中。在数据库管理与维护工作中，数据迁移是一项关键任务，尤其是在系统升级、数据整合或者数据库平台更换时，DTS工具就显得尤为重要。
我们来了解下达梦数据库。达梦数据库管理系统（DM）是中国自主研发的一款高性能、高可用性的关系型数据库产品，支持SQL标准，具备强大的并发处理能力和大数据处理能力，广泛应用于政府、金融、电信等领域。它具有良好的安全性、稳定性以及高效的数据处理性能。
达梦DTS数据迁移工具主要功能包括：
1. 数据库结构迁移：DTS可以分析源数据库的表结构、视图、存储过程、触发器等对象，并将这些结构迁移到达梦数据库中，确保目标数据库与源数据库的结构一致。
2. 数据迁移：工具支持全量数据迁移和增量数据迁移。全量迁移是指一次性迁移所有数据，而增量迁移则只迁移自上次迁移以来发生变化的数据，以实现持续的数据同步。
3. 并行迁移：DTS可以并行处理多个表的数据迁移，提高迁移效率，尤其在处理大规模数据时，大大缩短迁移时间。
4. 错误处理：在迁移过程中，如果遇到错误，如数据类型不匹配、字段长度不足等，DTS会记录这些错误，并提供解决方案，避免因迁移导致的数据丢失。
5. 预迁移检查：在正式迁移前，工具会进行预检查，评估源数据库和目标数据库的兼容性，减少迁移风险。
6. 安全性：DTS支持加密传输，保证数据迁移过程中的安全性。
7. 日志记录：工具会详细记录迁移过程，方便后期审计和问题排查。
在实际使用中，用户需要根据提供的工具路径“tool/dts.exe”运行程序，并按照向导步骤配置源数据库连接信息、目标达梦数据库连接信息，选择需要迁移的对象，设定迁移策略。对于初次使用，建议先进行测试迁移，确保所有设置正确无误后再进行实际数据迁移。
此外，对于大型企业或复杂环境，可能还需要关注数据迁移后的性能优化、数据一致性验证、业务暂停期间的数据丢失控制等细节。达梦DTS数据迁移工具虽然简化了迁移流程，但在实际操作中仍需根据具体业务需求和数据库规模制定详尽的迁移计划。
达梦数据库DTS数据迁移工具是数据库管理员的重要辅助工具，它使得在不同数据库系统间的数据迁移变得更加便捷和可靠，降低了数据迁移的风险，为企业数据库系统的稳定运行提供了有力保障。
2024-09-05 17:35:28
311.65MB
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VS2013 C#.Net开发 C#利用SqlLdr 数据批量导入Oracle程序源码，高效可达万行/秒。
1.可多表同时执行
2.可视导入信息反馈，可查看错误数据及导入日志。
3.内含 批处理 执行方法 及 导入 ldr Demo文件。
4.内含导数据时不触发触发器方案。
效果可查看：https://blog.csdn.net/rrrgy236116/article/details/90903143
2024-09-05 16:25:16
73KB
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该项目已过时，我们强烈建议您使用较新的 。
PRIDE Converter 2不支持的输入格式，例如ms_lims，SEQUEST结果文件和Spectrum Mill，仍可以由旧的转换器（在当前页面上简称为PRIDE转换器）转换。
您也可以尝试已经内置的PRIDE XML出口国。
PRIDE转换器
PRIDE Converter出版物：
。
Barsnes et al：Methods Mol Biol。 2011; 694：237-53 。
如果您将数据作为论文的一部分发布，请包括上面的第一个参考文献。
请参阅“如何参考PRIDE提交”部分。
关于PRIDE Converter
PRIDE Converter将质谱数据从最常见的数据格式转换为有效的PRIDE XML，以提交给公共PRIDE数据库。 它提供了一个方便的，类似于向导的图形用户界面，并包括对本
2024-09-05 16:07:42
538KB
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openlayer实现轨迹回放实现小车转向角度,播放,暂停,播放速度,播放进度
2024-09-05 15:31:23
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QT库是一种跨平台的C++应用程序开发框架，广泛用于创建桌面和移动应用，尤其是在需要图形用户界面（GUI）的情况下。在数据可视化的领域，QT提供了一系列工具和类库，允许开发者构建强大的数据可视化图表，帮助用户更好地理解和分析数据。本文将深入探讨如何使用QT来生成数据可视化图表。
一、QT数据可视化基础
1. QT Chart模块：QT框架中的QtCharts模块是专门用于生成各种2D图表的库，包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。通过QtCharts，开发者可以轻松地创建动态、交互式的图表，以显示复杂的数据集。
2. 数据绑定：在QT中，图表和数据之间的绑定是通过模型-视图-控制器（MVC）架构实现的。你可以创建一个自定义的数据模型，然后将其连接到图表视图，使得数据的变化能够实时反映在图表上。
二、创建图表
1. 导入模块：你需要在你的代码中导入QtCharts模块，例如：
```cpp
#include
```
2. 创建图表对象：接下来，创建特定类型的图表对象，如折线图（QLineSeries）、柱状图（QBarSeries）或饼图（QPieSeries）。
3. 添加数据：向系列中添加数据点，例如对于折线图：
```cpp
QLineSeries *series = new QLineSeries();
series->append(0, 5);
series->append(1, 10);
// ... 添加更多数据点
```
4. 设置图表：为图表设置标题，轴标签，单位等，例如：
```cpp
QChart *chart = new QChart();
chart->setTitle("数据可视化示例");
chart->addSeries(series);
chart->createDefaultAxes(); // 自动创建X轴和Y轴
chart->axisX()->setLabel("X轴标签");
chart->axisY()->setLabel("Y轴标签");
```
5. 显示图表：将图表附加到视图组件并显示在界面上：
```cpp
QChartView *chartView = new QChartView(chart);
chartView->setRenderHint(QPainter::Antialiasing);
ui->verticalLayout->addWidget(chartView); // 假设ui有垂直布局管理器
```
三、交互与动画
1. 交互性：QT Charts支持用户交互，如点击图表元素获取详细信息，缩放和平移等操作。可以通过设置图表的行为来启用这些功能。
2. 动画效果：通过调用`QAbstractSeries::setAnimationOptions()`方法，可以为数据更新添加平滑动画效果，使视觉体验更流畅。
四、自定义样式
QT Charts提供了丰富的定制选项，可以调整颜色、样式、标记、轴样式等，以满足特定的设计需求。例如，你可以更改系列的颜色、形状，或者自定义轴的刻度和标签。
五、实际应用
在实际项目中，QT生成的数据可视化图表常用于数据分析软件、仪表盘应用、科学可视化工具等。结合后端数据处理，可以实时展示和更新大量数据，帮助决策者迅速理解复杂的信息。
QT是一个强大且灵活的工具，用于构建数据可视化应用。通过学习和掌握QT Charts，开发者能够创建出专业且功能丰富的数据图表，从而提升应用的用户体验和数据分析能力。
2024-09-05 13:51:26
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该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。
数据集 节点 特征数 时长 时间窗口
PeMSD8 107 3 61天 5min
此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。
可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析
2024-09-04 22:13:20
17.45MB
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该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。
数据集 节点 特征数 时长 时间窗口
PeMSD4 307 3 59天 5min
此外本数据集还包含一个307*307的邻接矩阵文件，该数据表示了307个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。
可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析
2024-09-04 22:12:25
31.14MB
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