yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。

<项目介绍> 基于RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档 安装应用程序。 要在 Code：：Blocks $ mkdir MyDir $ cd MyDir $ git clone 中提取和运行网络 若要运行应用程序，请在 Code：：Blocks 中加载项目文件 YoloV5.cbp。更多信息，或者如果要将相机连接到应用， 请按 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

使用C++ 与ONNXRuntime部署yolov8旋转目标检测源码+模型(c++).zip

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，其特点是速度快且准确率高。在进行YOLO的落地部署时，需要考虑以下几个方面： 1. 硬件选择：为了实现实时目标检测，需要选择适合的硬件设备。通常情况下，使用GPU可以加速YOLO的推理过程。 2. 模型训练与转换：首先，需要使用标注好的数据集对YOLO模型进行训练。训练完成后，将模型转换为适合部署的格式，如TensorRT、OpenVINO等。 3. 模型优化：为了提高YOLO的推理速度，可以进行模型优化。例如，使用剪枝技术减少模型参数量、使用量化技术减少模型的存储空间和计算量等。 4. 推理引擎选择：选择适合的推理引擎进行部署。常用的推理引擎有TensorRT、OpenVINO、NCNN等，它们可以针对不同硬件平台进行优化。 5. 输入数据预处理：在进行目标检测之前，需要对输入图像进行预处理，如图像缩放、归一化等操作。 6. 后处理与结果展示：在得到目标检测结果后，可以进行后处理操作，如非极大值抑制（NMS）来去除冗余的检测框。最后，将结果展示在图像或视频上。

- 单程序,支持windows和linux，无任何其他第三方依赖，双击即可运行完成像素流部署，解决官方部署依赖Node问题，结束程序时自动关闭关联的UE程序。 - 最大进程限制，可根据配置预启动进程或者前端用户接入时动态启动进程。 - 解决官方像素流易出现鼠标偏移问题 - 使用nginx解决负载均衡问题，提供nginx.conf模板文件。 - 支持`MatchMarker`、信令服务、UE程序分在不同的服务器调度. - 前端文件与官方文件基本保持一致，降低学习成本。 - 支持stun公网穿透，在公网间互连

基于Vertx实现的websocket消息服务，支持集群部署。 启动步骤 mvn package 修改default-zookeeper.json自定义zookeeper地址。 修改default-websocket.json自定义websocket服务配置，包括： serverCode：服务名称 serverHost：服务地址 serverPort：服务端口 remoteHost：心跳服务器地址 remotePort：心跳服务器端口 java -jar Console-WebSocket-1.0-fat.jar -cluster java -cp Cosole-WebSocket.1.0-fat.jar: io.vertx.core.Launcher run "com.vertx.websocket.server.verticles.StartWebSocketVerticle" -cluster

FlaskApp

基于kalibr docker的D435i双目及双目IMU标定环境部署及标定操作文档 相应博文可见: https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/136128828?spm=1001.2014.3001.5501 对应操作视频: https://www.bilibili.com/video/BV11y421b7Ao/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7485d91e473ff9c14cdf7554a8a9b6d1

微信小程序是一种轻量级的应用程序，旨在提供简洁、快速的用户服务和体验。与传统的手机应用相比，小程序无需下载安装，用户可以直接在微信内搜索或通过扫描二维码打开使用，极大地简化了用户获取服务的路径。 开发一个微信小程序首先需要注册并获取开发者资格，然后使用微信提供的开发工具进行编码和调试。小程序的开发框架基于JavaScript语言，同时结合了WXML（微信标记语言）和WXSS（微信样式表）来定义页面结构和样式。此外，为了方便数据处理，还可以使用基于JavaScript的逻辑层框架。 在功能设计上，小程序可以实现包括消息推送、位置定位、支付接口、数据存储等在内的多种能力。这些功能为商家提供了与用户互动的丰富手段，比如可以创建电商小程序来进行商品展示和交易，或者开发服务类小程序为用户提供预约、咨询等服务。 对于用户体验而言，小程序的界面设计要求简洁明了，操作流程须直观易理解，以确保用户可以快速上手并完成所需操作。同时，考虑到微信的社交属性，小程序往往还具备分享功能，让用户可以将内容或服务推荐给好友。 在维护方面，由于小程序运行在微信平台之上，因此开发者需要关注微信官方的更新公告，及时

linux下离线部署python3.6.8，离线部署sphinx1.8.3. 参考 https://blog.csdn.net/u598975767/article/details/127294574