TableConvertTool 简介 机甲转表工具 主要功能 一键生成对应的脚本，Tab文件 开发环境 python 3.7，pip 结，纱 拉子模块： > git submodule update --init --recursive 创建python venv（可选）： > python -m venv venv > venv\Scripts\activate.bat 安装python要求： > python -m pip install -U pip > python -m pip install -U setuptools > pip install -r requirements.txt 安装节点要求： > cd miniperf/ui > yarn install > yarn dev 跑： > python -m miniperf.app 包装：（仅Window

深度学习驱动的复杂环境下人员异常行为精准检测系统：多目标检测跟踪实现摔倒、越线、徘徊、拥挤检测 - 基于YoloV3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用,基于深度学习的人员异常行为检测系统：多目标检测与跟踪实现摔倒、越线、徘徊及拥挤检测——Yolov3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用。,人员异常行为检测 基于深度学习的人员异常行为检测，多目标检测+多目标跟踪实现人员摔倒检测，越线检测，徘徊检测，拥挤检测，yolov3+deepsort,tensorflow ,核心关键词：深度学习；人员异常行为检测；多目标检测；多目标跟踪；摔倒检测；越线检测；徘徊检测；拥挤检测；Yolov3；DeepSort；TensorFlow；,深度学习多目标检测跟踪：摔倒、越线、徘徊、拥挤行为检测

《基于Python的数据分析师招聘岗位人员数据分析与可视化》 在当今数据驱动的时代，数据分析师成为了各行各业炙手可热的职位。Python作为一门强大的编程语言，因其易学性、丰富的库支持和广泛的应用领域，成为了数据科学领域的首选工具。本项目旨在通过Python对数据分析师招聘岗位的人员数据进行深度分析和可视化，以揭示人才市场的需求趋势、技能要求以及可能的职业发展路径。 我们需要获取相关数据。这通常包括招聘网站上的职位发布信息，如职位名称、工作职责、所需技能、工作经验、学历要求等。这些数据可以通过网络爬虫技术自动抓取，Python中的BeautifulSoup、Scrapy等库能帮助我们高效地完成这一任务。 在数据清洗阶段，我们需要处理缺失值、异常值和重复值。Pandas库提供了强大的数据处理功能，如dropna()、fillna()、drop_duplicates()等函数，可以方便地对数据进行预处理。此外，还需将非结构化文本信息（如职位描述）转化为结构化数据，以便进一步分析。 接着，我们使用统计分析方法探究不同因素之间的关系。例如，可以使用matplotlib或seaborn库进行数据可视化，观察学历、工作经验与薪资水平之间的关联；使用groupby()函数分组分析，了解不同城市、行业的职位需求差异。 对于技能要求，我们可以使用词频分析来找出最常见的技能关键词。nltk和spaCy等自然语言处理库可以帮助我们进行文本分析，找出最受雇主青睐的数据分析技能。此外，还可以通过聚类算法（如K-means）对职位进行分类，探索不同类别职位的特征。 在数据可视化方面，除了基础的条形图、饼图、直方图外，还可以利用seaborn的pairplot或FacetGrid创建多维散点图，展示数据的分布和关联。此外，热力图可以清晰地展示技能需求的相对频率，而词云则直观地展现职位描述中的高频词汇。 我们可以构建预测模型，如线性回归或决策树，预测未来数据分析师的市场需求和薪资趋势。这有助于求职者和企业做出更明智的决策。 总结，本项目运用Python进行数据分析师招聘岗位的数据挖掘，通过分析和可视化揭示了人才市场的动态，为求职者提供了就业指导，为企业的人才招聘策略提供了数据支持。Python的强大功能使得这个过程既高效又深入，充分体现了数据科学在人力资源管理中的价值。

该数据是通过裁剪人员后的图片，进行图像中手机的标注，适用于业务场景为先进行人员检测，再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张，已进行标注和调整，有VOC标注格式和yolo标注格式两种，可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张，无标注内容。结合打电话数据集，可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多，数据量大，数据质量高，实测yolov5目标检测训练效果好，模型可通用于各种场景下的识别，实际现场识别准确率能达到90%。

CISP-PTE注册信息安全专业人员渗透测试工程师-认证课件资料：2个版本，共25个课件文件 01.WEB安全简介 02.信息收集 03.漏洞扫描 04.HTTP协议 05.SQL注入之基础篇 07.暴力破解 08.文件上传漏洞 09.命令执行漏洞 10.文件包含漏洞 11.社会工程学 12.ARP欺骗 13.xss跨站脚本漏洞 14.CSRF跨站请求伪造 15.SSRF

内容概要：本文介绍了基于YOLOv11的人员溺水检测告警监控系统，详细描述了项目的实施背景、特点及相关参考资料等内容。具体实现上，通过使用YOLOv11模型对从摄像头获得的视频流实现实时的人类溺水监测，同时提供有友好的GUI用于交互操作，在出现异常情况后能够及时做出反应并通过音频或短信的方式发出警告提示。 适合人群：专注于水域安全的专业人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要实时监视溺水事故的各种场景，包括游泳池、湖滨及海岸线等等。 阅读建议：为了更好地掌握该技术的设计思路及其应用场景的具体细节，鼓励深入探讨与实践相关内容。

装机人员常用小工具

在现今的汽车应用中，设计人员需要把大电流可靠和安全地引流到接地的阻性或感性负载，这类应用包括：白炽灯、电机控制和加热器件等。现在要实现这一目的，设计人员不得不依赖分立式或机电式解决方案，或是受制于市场上数量有限的解决方案。

因为一个项目需要使用Sqlite数据库，但需要数据库开发过程简单快捷，所以创立这个基础类，桶盖该类可以基本完成Sqlite数据库的读写工作，由于该类型数据库只支持一写多读模式。所以多个线程同时写入数据库的时候需要对于写入的线程上锁处理。该类可以用于C#开发人员使用，有利于快速完成数据库的搭建。

SPENCER多模式人员检测和跟踪框架 在欧盟FP7项目的背景下开发的针对移动机器人的基于ROS的多模式人员和组检测和跟踪框架。 功能一览 多模式检测：在一个通用框架中的多个RGB-D和2D激光检测器。 人员跟踪：基于最近邻居数据关联的高效跟踪器。 社会关系：通过连贯的运动指标估算人与人之间的空间关系。 群体追踪：根据人群的社会关系来检测和追踪人群。 鲁棒性：各种扩展功能（例如IMM，跟踪启动逻辑和高召回检测器输入）都使人员跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对鲁棒地工作。 实时：在游戏笔记本电脑上以20-30 Hz的频率运行，跟踪器本身仅需要1个CPU内核的10％。 可扩展和可重用：结构良好的ROS消息类型和明确定义的接口使集成自定义检测和跟踪组件变得容易。 强大的可视化：一系列可重复使用的RViz插件，可通过单击鼠标进行配置，以及用于生成动画（2D）SVG文件的脚本。 评