内容概要:本文详细介绍了一个使用 C++ 结合 OpenCV 部署 YOLOv11-Pose 姿态估计 ONNX 模型的实例项目。该项目不仅能实现实时的人体姿势估计功能还让用户可根据自身需求调整各种检测指标如置信度门限。同时,文中详细介绍了项目背景、特点、改进方案、必要的注意事项及其具体的实现步骤包括了所需数据的格式和预处理流程并且提供了完整且注释详尽的样例源代码帮助新手开发者快速搭建起自己的实时姿态估计系统。 适用人群:具备一定 OpenCV 操作经验的研究员和软件开发者。 使用场景及目标:在诸如健身指导、舞蹈训练、人机交互等具体情境中自动捕捉与跟踪人体的动作与姿态。 额外说明:由于本方案使用ONNX模型格式,使得将同一模型移植到多种不同软硬件平台变得更加便利。
2025-09-08 10:07:14 36KB OpenCV YOLO
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本文提供了基于Python的高斯过程回归(GPR)的实例演示。它介绍了多输入单一输出回归的任务处理,涵盖了从生成虚拟数据到实施预测的完整流程。重点在于构建和训练GPR模型,在数据集上的表现情况以及如何解读预测结果及其不确定度范围;另外,还包括对所建立模型的有效性的多维评测。 适合人群:对机器学习感兴趣并希望通过具体案例深入理解和实际运用高斯过程回归的技术人员。 使用场景及目标:本教程的目标读者群体为想要深入了解高斯过程回归的理论依据以及其实践技巧的人群,特别是在解决涉及非参数数据的小样本回归分析、多指标评估等问题方面寻求方法的人们。 补充说明:尽管本文主要关注于高斯过程模型的具体构建步骤,但它也为感兴趣的个人指明了几项未来的拓展途径,例如改进核心公式以便更好地应对大型数据集合以及其他高级主题,有助于推动项目的不断发展完善。
2025-08-31 18:17:58 38KB 高斯过程回归 机器学习 Python
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内容概要:该文档详细介绍了如何在MATLAB环境中实现使用贝叶斯优化方法训练多层感知机(BO-MLP)完成从多输入到单输出回归预测的工作流。整个流程涵盖了准备合成数据集、建立和训练BO-MLP模型、利用模型对新样本点做出预报以及评估预报准确度,最后还展示了预报效果对比的可视化图形。 适合人群:适用于希望借助于MATLAB工具箱从事机器学习研究尤其是专注于非线性回帰问题解决的数据科学家和工程师。 使用场景及目标:帮助研究人员能够自行搭建BO-MLP神经网络架构,并运用自动超参数寻优手段优化网络配置;旨在提升面对具体应用场景时复杂回归任务的处理能力和泛化能力。 其他说明:文中不仅提供了完整的代码样例和相应的解释说明,而且包含了所有所需的数据准备工作段落,在此基础上读者可根据自己的实际问题灵活调整各组件的具体实现细节来达到更好的应用效果。
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本文档介绍了基于YOLOv11模型的安全帽检测系统的开发,旨在识别各种颜色的安全帽。文中涵盖了使用ONNX格式的模型、Tkinter制作的用户界面以及一系列辅助功能如数据增强的方法、置信度调整等细节,并提供了从环境搭建到最终实现的整体指导和代码示例。此外还涉及系统未来的改进步骤。该系统不仅具备良好的鲁棒性和实用性,并且具有很强的灵活性和扩展性。 适合人群:具有基本编程背景并对机器学习尤其是计算机视觉感兴趣的研究人员和从业者。 使用场景及目标:适用于工地上各类环境中对工作人员佩戴情况的有效监测,旨在提高施工场所的安全管理效能;同时也适用于研究人员学习YOLOv11及相关检测技术。 其它:系统在未来有望发展成为实时监控系统,并支持多任务处理,进一步增加其实用价值。
2025-08-26 15:15:03 38KB 深度学习 Tkinter 安全帽检测 ONNX
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本文档提供了在网络安全领域利用Python和K-means算法检测网络流量异常的方法。主要内容涵盖数据准备,使用合成数据进行实验以及具体实现步骤,包括必要的模块导入,数据的加载与处理。介绍了K-means聚类的应用方式,并通过对模拟数据集进行可视化显示聚类效果;最后详细分析如何识别异常数据及展示最终的效果。 适用人群:适用于具备Python基础知识的安全分析师或工程师。 使用场景及目标:适用于网络安全监测,帮助自动化地检测网络环境中可能存在的入侵事件或者异常情况。 阅读建议:此文档不仅提供源代码示例供跟随实践,还涵盖了常见问题及其改进思路,并鼓励在未来的研究中结合实际情况做适当修改和应用。
2025-08-14 10:18:33 37KB K-means Python Scikit-learn 机器学习
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本文详细介绍了一个使用MATLAB来实现实验性时间序列预测项目的流程,涵盖从合成数据生成到基于CNN-BiLSTM结合注意力建模的全过程。首先介绍了项目背景及其理论依据。紧接着详细展示如何构造数据以及进行特征工程。在此基础上建立并自定义了CNN-BiLSTM-Attention混合模型来完成时序预测,并对整个训练、测试阶段的操作步骤进行了细致描绘,利用多个评价指标综合考量所建立模型之有效性。同时附有完整实验脚本和详尽代码样例以便于复现研究。 适用人群:具有一定MATLAB基础的研究员或工程师。 使用场景及目标:适用于需要精准捕捉时间序列特性并在不同条件下预测未来值的各种场景。 此外提供参考资料链接及后续研究展望。
2025-08-08 20:38:06 37KB BiLSTM Attention机制 时间序列预测 MATLAB
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JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言,它不仅在前端界有着重要的地位,近年来也越来越多地被用于服务器端开发(例如Node.js环境)。本压缩包“用JavaScript实现的算法和数据结构,附详细解释和刷题指南.zip”显然是为了帮助开发者深入理解并掌握JavaScript中的算法与数据结构,这对于提升编程能力至关重要。 数据结构是计算机科学的基础,它涉及如何有效地存储和组织数据,以便于执行各种操作。数据结构的选择直接影响到程序的效率、灵活性和可维护性。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、哈希表、树(二叉树、平衡树)、图等。 1. **数组**:是最基础的数据结构,它提供了一种线性存储数据的方式。JavaScript中的数组可以存储任意类型的数据,但访问速度较快,因为它们在内存中是连续存储的。 2. **链表**:与数组不同,链表的元素在内存中不是连续存储的,每个元素(节点)包含数据和指向下一个节点的引用。链表分为单向链表和双向链表,后者支持双向遍历。 3. **栈**:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,操作主要集中在一端(称为栈顶)。在JavaScript中,可以利用数组的push和pop方法来模拟栈的操作。 4. **队列**:队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,操作同样集中在两端,一端添加元素(入队),另一端删除元素(出队)。 5. **哈希表**:哈希表通过键值对进行数据存储,查找速度快,通常时间复杂度为O(1)。JavaScript对象本质上就是一种哈希表。 6. **树**:二叉树是最简单的树结构,每个节点最多有两个子节点。二叉搜索树(BST)可以高效地进行查找、插入和删除操作。平衡树如AVL树和红黑树,通过保持树的高度平衡来确保操作性能。 7. **图**:图由节点(顶点)和连接节点的边组成,可以用来表示复杂的关系网络。图的常见操作包括遍历(深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS)和最短路径算法(如Dijkstra和Floyd-Warshall)。 这个压缩包提供的资源很可能是对以上数据结构的JavaScript实现,每个数据结构都会包含其基本操作(如插入、删除、查找)的代码示例,并且可能伴有详细的解释和练习题目。通过学习和实践这些示例,你可以更好地理解和运用这些数据结构,解决实际编程问题。 此外,刷题是提高算法和数据结构技能的有效方式。通常,程序员会使用在线平台如LeetCode、HackerRank等进行练习。这个“刷题指南”可能会包含一些推荐的题目,以及解题策略和技巧,帮助你在解决实际问题时游刃有余。 深入理解并熟练运用JavaScript中的算法和数据结构,对于成为一名优秀的Web开发者至关重要。这个压缩包提供的资源将是你提升编程技能的宝贵资料。
2025-08-05 19:41:15 5.24MB 数据结构
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NMEA模拟器 NMEA 模拟器基于 NMEA 0183 是用于船舶电子设备(例如回声测深仪、声纳、风速计、陀螺罗经、自动驾驶仪、GPS)之间通信的组合电气和数据规范。 它有 3 个主要项目:1.- 模拟器.. 2.- NMEA 解码器 3.- NMEA 编码器。
2025-08-04 18:01:51 349KB nmea
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数学建模是将实际问题转化为数学问题的过程,它在工程技术、经济管理和科学研究等领域发挥着至关重要的作用。数学建模算法与应用课件第三版为学习者提供了一个全面的数学建模学习平台,通过PPT介绍、程序示例以及配套数据,使学习者能够深入理解数学建模的概念和实际应用。 PPT介绍部分通常是课程的框架和理论基础,它们详细解释了数学建模的重要性和基本步骤,如问题的识别、模型的构建、模型的求解以及模型的验证等环节。这些介绍能够帮助初学者建立起对数学建模的整体认识,同时为深入研究打下坚实的基础。 程序部分包含了多种数学建模的算法实现,这些算法可能是线性规划、非线性规划、动态规划、图论算法、排队论模型、模拟算法等。通过程序的演示,学习者可以更加直观地理解算法的逻辑和数学原理,并通过运行代码来观察算法在解决特定问题时的性能和效果。这对于提高解决实际问题的能力尤为重要。 此外,配套数据是数学建模算法验证和应用的关键,数据的准确性和代表性直接影响模型的可靠性和预测能力。这些数据可能是历史数据、实验数据或者模拟数据,它们为模型的构建和验证提供了必需的输入。学习者可以通过对这些数据进行分析、处理和应用,进一步加深对数学建模过程的理解。 泰迪杯数模是全国大学生数学建模竞赛的一种,它鼓励学生运用数学建模的知识和技能,解决实际问题。通过参与此类竞赛,学生不仅能够检验自己对数学建模理论和方法的掌握程度,还能够提升团队协作和解决复杂问题的能力。因此,数学建模算法与应用课件第三版对于准备参加泰迪杯数模或其他相关竞赛的学生来说,是一份宝贵的资源。 数学建模算法与应用课件第三版是一套系统性的学习材料,它通过理论介绍、程序示例和实际数据,帮助学习者掌握数学建模的核心知识,提高解决实际问题的能力,为参与数学建模竞赛打下坚实的基础。
2025-07-29 14:56:34 161.89MB
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火龙果软件工程技术中心  本文内容包括:引言示例场景创建Serviceprovider创建WebSphereESBWAS配置ESB创建ServiceConsumer总结参考资料本文主要介绍如何通过WebSphereESB实现协议转换和数据转换功能:通过WebsphereESB实现SOAP/HTTP和JMS之间的协议转换;实现JMSObjectMessage与BusinessObject之间、以及BusinessObject与JavaObject的数据转换;实现客户端与ESB之间request/response的交互方式,客户端向ESB发送带有数据对象的请求,ESB请求Web服务后,将结果以数据
2025-07-19 15:09:04 687KB
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