STM32+Zigbee模块实现串口通信获取传感器数据(发送端及接收端代码)，提供的是整个项目文件

基于YOLOV8的智能道路缺陷检测系统：实现裂缝、交通设施及坑槽洼地的高效识别，创新点融合PyQt界面优化UI体验，支持图像视频输入直接获取检测结果。,基于YOLOV8算法的道路缺陷智能检测系统：实现裂缝、交通设施及坑槽洼地精准识别，创新点融合PyQt界面与UI操作体验优化,基于YOLOV8道路缺陷检测，系列实现道路场景的裂缝、交通设施、坑槽洼地等区域的检测， pyqt界面+创新点 UI界面，支持图像视频输入直接获取结果 ,基于YOLOV8; 道路缺陷检测; 裂缝检测; 交通设施检测; 坑槽洼地检测; pyqt界面; 创新点; UI界面; 图像视频输入,基于YOLOV8的智能道路场景检测系统：UI界面加持的检测方案与创新点

详细介绍了使用requests库获取网页数据的过程，包括从打开商品评价页面、抓包分析找到评论接口，到处理cookie参数、解决cookie字符串解析问题，以及设置正确的编码以成功获取评论数据，分享了实际操作中遇到的问题及解决方法，强调了经验积累和思考过程的重要性

在IT领域，图嵌入（Graph Embedding）是一种将图中的节点转化为低维向量表示的技术，这在处理复杂网络结构的问题中具有广泛的应用。Cora数据集是学术界常用的图数据集，常用于节点分类任务，而DeepWalk与Word2Vec则是实现图嵌入的两种重要方法。 Cora数据集是一个引文网络，包含2708篇计算机科学领域的论文，这些论文被分为七个类别。每篇论文可以通过引用关系与其他论文相连，形成一个复杂的图结构。节点代表论文，边表示引用关系。对Cora数据集进行分类任务，旨在预测一篇论文的类别，这有助于理解论文的主题和领域，对于推荐系统和学术搜索引擎优化具有重要意义。 DeepWalk是受Word2Vec启发的一种图嵌入方法，由Perozzi等人在2014年提出。Word2Vec是一种用于自然语言处理的工具，它通过上下文窗口来学习词向量，捕获词汇之间的语义关系。DeepWalk同样采用了随机游走的思想，但应用在图结构上。它通过短随机路径采样生成节点序列，然后使用 Skip-gram 模型学习节点的向量表示。这些向量保留了图中的结构信息，可以用于后续的分类、聚类等任务。 源代码通常包含了实现DeepWalk的具体步骤，可能包括以下部分： 1. 数据预处理：读取图数据，如Cora数据集，构建邻接矩阵或边列表。 2. 随机游走：根据图结构生成一系列的节点序列。 3. Skip-gram模型训练：使用Word2Vec的训练方法，更新每个节点的向量表示。 4. 图嵌入：得到的节点向量可作为图的嵌入结果。 5. 应用：将嵌入结果用于分类任务，如利用机器学习模型（如SVM、随机森林等）进行训练和预测。 "NetworkEmbedding-master"可能是包含其他图嵌入算法的项目库，除了DeepWalk，可能还包括其他如Node2Vec、LINE等方法。这些算法各有特点，比如Node2Vec通过调整两个参数（p和q）控制随机游走的返回概率和深度优先搜索的概率，以探索不同的邻居结构。 小组演示PPT可能涵盖了这些技术的原理、实现过程、性能评估以及实际应用案例，帮助团队成员和听众更好地理解和掌握图嵌入技术。通过这样的分享，可以促进团队内部的知识交流和技能提升，对于解决实际问题有着积极的作用。 这个压缩包资源提供了学习和实践图嵌入技术，特别是DeepWalk和Word2Vec的机会，结合Cora数据集，可以深入理解图数据的处理和节点分类任务的执行过程。对于软件/插件开发者、数据科学家和机器学习工程师来说，这些都是宝贵的学习材料。

在IT行业中，进程流量监控是一项重要的任务，尤其是在网络性能管理和安全审计方面。C#作为.NET框架下的主要编程语言，提供了丰富的API和库来实现这样的功能。本文将详细讲解如何使用C#获取进程流量，并对比360监控工具的流量差异。 我们需要理解“进程流量”是指一个进程在网络中发送和接收的数据量。在C#中，可以利用System.Diagnostics命名空间中的Process类来获取进程的相关信息。但是，标准的Process类并不直接提供网络流量的统计，所以我们需要采用其他方法。 一种常见的方法是借助第三方库，如WinPcap。WinPcap是一个开源的网络数据包捕获和网络分析库，它允许应用程序访问网络接口层的数据包。在提供的"WinPcap_4_1_2.zip"文件中，包含了WinPcap的安装包。安装后，可以通过其API来获取网络流量信息。例如，可以使用wpcap.dll中的pcap_open_live()函数打开一个网络接口，然后用pcap_next_ex()函数获取每个数据包的信息，通过解析这些数据包，可以计算出进程的网络流量。 在C#中调用WinPcap的API，需要使用P/Invoke技术（Platform Invoke）。这需要定义WinPcap的外部函数并创建适当的数据结构。以下是一个简单的示例，展示如何打开网络接口： ```csharp using System; using System.Runtime.InteropServices; public class PcapWrapper { [DllImport("wpcap.dll")] public static extern IntPtr pcap_open_live(string device, int snaplen, bool promisc, int toms, out IntPtr errbuf); // 其他WinPcap API... } ``` 接下来，编写代码捕获和处理数据包，计算进程流量： ```csharp public void MonitorProcessTraffic(string processName) { // 打开网络接口... IntPtr handle = PcapWrapper.pcap_open_live(device, snapshotLength, isPromiscuous, timeout, out errorBuffer); // 设置过滤器，只关注特定进程的流量... string filter = $"src host {processIP} and dst port {processPort}"; PcapWrapper.pcap_setfilter(handle, filterBuffer); // 开始捕获数据包... PcapWrapper.pcap_loop(handle, packetCount, PacketHandler, IntPtr.Zero); } private void PacketHandler(IntPtr userdata, IntPtr packetHeader, IntPtr packetData) { // 解析数据包，计算流量... } ``` 然而，这里存在一个问题：360监控工具可能采用了更复杂的方法来监测流量，例如使用网络驱动程序或操作系统内核级钩子，这可能导致与C#程序测量的流量存在差异。这种差异可能来源于数据包的处理延迟、过滤规则的差异或者对非标准协议的支持不同。 为了尽可能减小这种差异，我们可以在C#项目中采用类似的方法，比如使用系统提供的网络监控接口，或者使用其他第三方库如Npcap（WinPcap的替代品，支持最新的Windows版本），并确保在相同的网络条件和过滤规则下进行比较。 "WindowsFormsApplication1"可能是一个包含C#项目的文件，它可能已经实现了上述的部分或全部功能。通过查看和学习这个项目源码，我们可以进一步理解如何在实际应用中获取和分析进程流量。 总结来说，C#获取进程流量涉及网络数据包捕获、P/Invoke技术、WinPcap库的使用以及数据包解析等多个层面。通过这种方式，我们可以实现自定义的网络监控，但需要注意与已有监控工具的差异可能源于多种因素，需要针对性地优化和调整。

在VB（Visual Basic）编程环境中，`WebBrowser1`控件是用于在应用程序内部嵌入浏览器功能的一个组件。它允许开发者模拟用户浏览网页，并且能够与网页进行一定程度的交互。在某些情况下，开发者可能需要获取网页的源代码，以便进行进一步的数据分析、网页解析或者自动化操作。下面我们将详细探讨如何使用VB中的`WebBrowser1`控件来获取网页源码。 我们需要在VB项目中添加`WebBrowser1`控件。打开VB开发环境，选择工具箱，如果`WebBrowser`控件不在默认视图中，可以通过点击“更多控件”按钮，然后在弹出的列表中找到并勾选`Microsoft Web Browser`，这样`WebBrowser1`控件就会出现在工具箱中，可以将其拖放到窗体上。 接着，我们需要编写代码来加载网页。这通常通过`WebBrowser1.Navigate`方法实现，例如： ```vb Private Sub Form_Load() WebBrowser1.Navigate "http://www.example.com" '替换成你需要加载的网页URL End Sub ``` 当网页加载完成后，`WebBrowser1_DocumentCompleted`事件会被触发。在这个事件中，我们可以安全地访问网页的源代码。这是因为`DocumentCompleted`事件确保了网页已经完全加载，此时获取的源码是最完整的。以下是如何在该事件中获取源码的代码： ```vb Private Sub WebBrowser1_DocumentCompleted(sender As Object, e As WebBrowserDocumentCompletedEventArgs) If WebBrowser1.ReadyState = WebBrowserReadyState.Complete Then Dim htmlSource As String = WebBrowser1.DocumentText '获取网页源码 '在这里可以对htmlSource字符串进行处理，例如保存到文件或进一步解析 End If End Sub ``` `WebBrowser1.DocumentText`属性用于获取当前加载网页的HTML源代码。这个字符串可以进一步处理，比如用正则表达式提取特定数据，或者用HTML解析库（如HTML Agility Pack）解析为DOM树结构，便于进行复杂的网页元素操作。 此外，需要注意的是，`WebBrowser1`控件依赖于用户的系统设置，可能会受到浏览器的版本限制和安全策略的影响。如果在实际应用中遇到问题，可能需要检查Internet Explorer的设置，或者考虑使用更现代的网络API，如C#中的`HttpClient`或JavaScript的`fetch` API，它们提供了更强大的网络请求和响应处理能力。 通过VB的`WebBrowser1`控件获取网页源码是一个简单而实用的功能，它在自动化测试、网页抓取、数据分析等领域都有广泛的应用。正确理解和使用`WebBrowser1`控件及其相关事件，可以帮助开发者更好地实现这些功能。

包含：右键获取管理员权限.reg，删除右键获取管理员权限注册表.reg 两个注册表配置文件 使用方法： 1、双击“右键获取管理员权限.reg”文件，点击是即可，此时右键任意一个文件可以看到“管理员权限”、“恢复管理员权限”两个选项 2、双击“删除右键获取管理员权限注册表.reg”注册表文件，则删除以上两个选项

· 功能说明：代码实现了基于YOLO模型的摔倒行为实时检测，当连续检测到摔倒的帧数超过设定阈值时触发报警。 · · 过程说明：通过摄像头获取视频流帧数据，利用YOLO模型进行目标检测，统计摔倒行为的连续帧数，并在达到报警条件时触发提示或报警逻辑。 基于YOLO模型的摔倒行为实时检测技术是一种利用深度学习方法实现的视觉监测系统，其主要功能是在实时视频流中检测人的摔倒行为，并在识别到摔倒动作后触发报警。这项技术在老年人居家照护、公共场所安全监控等领域具有广泛的应用前景。YOLO模型（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测算法，它能够在单一网络中同时进行目标定位和分类，具有速度快、精度高的特点，非常适合于实时视频分析场景。 YOLO模型的摔倒行为实时检测流程主要包括以下几个步骤：系统通过摄像头设备获取实时视频流的帧数据；将获取的视频帧输入到YOLO模型中进行目标检测，得到包含类别ID、置信度和边界框信息的检测结果；接下来，系统会检查检测结果中是否存在摔倒行为（即类别ID为设定的摔倒类别标识），并统计连续检测到摔倒行为的帧数；当连续帧数超过设定的阈值时，系统将触发报警机制，如在视频中叠加报警提示文字或执行其他报警逻辑，如发送通知到远程设备。 代码实现方面，需要进行模型初始化、视频流读取、YOLO模型预测、摔倒行为判断与报警提示的绘制等操作。具体来说，首先需要安装YOLOv5等模型库，并加载预训练的模型文件；然后，初始化摄像头视频流，并设置摔倒行为的类别标识和报警阈值；在循环读取视频帧的同时，利用YOLO模型进行实时目标检测，并根据检测结果判断是否为摔倒行为；如果检测到摔倒行为，则增加摔倒帧数计数器，并在满足报警条件时输出报警提示；显示处理后的视频，并允许用户通过按键退出程序。 在技术应用中，此类实时摔倒检测系统需要考虑算法的准确性和鲁棒性，例如通过优化YOLO模型训练过程中的数据集和参数设置，以提高对摔倒行为识别的准确率，并减少误报和漏报的情况。同时，系统也应具备良好的可扩展性和易用性，使得非专业人员也能简单快捷地部署和使用。

点云技术是计算机视觉领域的重要组成部分，它通过捕捉三维空间中的点信息来构建物体或环境的三维模型。在本项目中，我们将深入探讨如何利用微软的Kinect v2.0深度相机来获取点云数据，并使用C++进行处理。这个方案涵盖了从硬件设备的连接到软件开发的所有步骤，包括SDK的安装和代码实现。 我们需要了解Kinect 2.0的基本工作原理。它通过红外投影和摄像头结合的方式，生成深度图像，进而计算出每个像素对应的三维坐标，形成点云。Kinect SDK 2.0提供了一个接口，方便开发者访问这些数据。 在项目中，"获取点云.cpp"文件是实现点云数据获取的主要代码。通常，这会包含初始化Kinect设备、开启深度流、接收并处理数据等关键步骤。例如，我们可能需要调用`IDepthFrameSource::OpenReader`方法创建一个帧读取器，然后在回调函数中处理每个新到达的深度帧。每个深度帧包含了每个像素的深度值，可以通过SDK提供的转换函数将其转化为3D坐标。 接着，我们要理解C++编程在处理点云数据时的角色。C++是一种高效且灵活的语言，适合处理大量的数据。在这个项目中，开发者可能会使用结构体或者类来存储每个点的信息（如X、Y、Z坐标），并通过数组或者向量来组织成点云数据集。同时，C++还支持多线程编程，可以提升数据处理的效率。 为了运行这个项目，你需要先安装"KinectSDK-v2.0_1409-Setup.exe"，这是一个包含Kinect v2.0 SDK的安装包。SDK提供了必要的库、头文件和示例，使得开发者能够轻松地集成Kinect功能到自己的应用中。安装后，确保你的开发环境（如Visual Studio）配置正确，能够链接到SDK的库，并且设置了正确的编译选项。 在实际应用中，点云数据的获取只是第一步。后续可能涉及到点云预处理（如噪声去除、滤波）、特征提取、目标识别或者3D重建等多个环节。C++强大的库支持（如PCL库）可以辅助完成这些任务。 总结来说，本项目提供了一个基于Kinect 2.0的C++点云获取方案，涵盖了从硬件连接、SDK使用到代码实现的全过程。通过学习和实践，开发者不仅可以掌握点云数据的获取，还能进一步了解C++在处理三维数据方面的潜力。这个方案对于研究和开发依赖3D感知的应用，如机器人导航、增强现实或工业检测等领域具有很高的价值。

VisionPro算法优化下的涂胶检测系统：自动轨迹获取与智能断胶控制,"VisionPro算法驱动的涂胶检测系统：模板轨迹的自动获取与精准定位实现",visionpro算法做的涂胶检测（已经在项目中实际应用） 定义起点 ，自动获取涂胶轨迹 ，实现方式ToolBlock，脚本语言 C#高级脚本 1、需要先根据OK的胶路做一个模板轨迹，后面会根据做的模板轨迹去寻找 2、可以自己控制是否显示断胶超限，胶宽，少胶区域 3、实现思路卡尺的检测区域CenterX CenterY=前一个卡尺工具获取到的中点的延长线L（延长线角度为R，L为两个卡尺的间 距，手动设定） 仅提供一种思路方法，自己的产品请参考根据实际自行修改。 ,核心关键词：VisionPro算法; 涂胶检测; 模板轨迹; 断胶超限; 胶宽检测; 少胶区域检测; 实现方式ToolBlock; C#高级脚本; 卡尺检测区域; CenterX CenterY; 延长线L; 角度R。,基于VisionPro算法的自动涂胶检测系统