DMA控制两路DAC同时输出

本项目的功能是对YOLO格式的数据实现数据增强，使用本项目代码可以较快的完成扩充数据集快速扩充的工作，会对图像和标注同时处理。但其也存在一定的问题，例如无法保证处理后的数据一定能跑出更好的效果，处理结束后可能会出现一些损坏的图片（原图过大时）。 但本项目处理后出现的坏图，在YOLOv5中会被识别出来并不做训练，其实对训练影响不大，追求完美的同学可以考虑不使用resize系列的函数，手动剔除坏图，使用其他数据增强项目完成工作等。 使用 1. download本项目到本地(建议下载到有图形界面的操作系统中) 2. 打开DataAugOnDetectin.py 修改 image_path， label_path， save_path 三个参数 ``` image_path = "" # 图片的路径 label_path = "" # 标签文件的路径 save_path = "" # 数据增强的结果保存位置路径 ``` 3. 运行，使用pycharm或spyder等软件运行DataAugOnDetectin.py

此Arduino 项目是一个示例项目，本地温度数值自动上传巴法云平台，每行代码都有注释，方便理解。长按开关点亮led，长按开关熄灭led，同时可以将当前led的状态上传到巴法云对应订阅的主题，对应主题推送消息可改变led当前状态

Nlog同时输出到文件、控制台、RichTextBox VS2010+.net4.0+NLog+NLog.Windows.Forms 博客地址： https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/131915209

一次上传多个文件的功能，想传多少就传多少，不用在多次操作

如下所示： import sys from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QTextEdit, QAction, QApplication from PyQt5.QtGui import QIcon from PyQt5.QtCore import Qt class Example(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): textEdit = QTextEdit() self.set

一个本地拍照后，剪切图片，然后上传到php服务器端，并且实现把图片保存在设置的文件夹中，以便后面开发中要获取该图片

网上大部分cityscapes转VOC的代码都不完整，所以写了这个完整转换VOC格式的脚本 注意事项： cityscapes_root需要自行修改，应设为leftImg8bit_trainvaltest和gtFine_trainvaltest所在的目录。 由于cityscapes的中并不包含VOC中的truncated和difficult信息，所以将所有object中truncated和difficult的值都设为0。 cityscapes数据集，通常将val作为test集用于验证性能，因为官方没有放出test集的标注，目的是防止有人用test集训练，在网站上刷分。

yolov8同时推理多路视频流，同时支持torch和onnx推理

1.领域：matlab，Qlearning算法 2.内容：基于Qlearning算法最优路径规划算法matlab仿真,同时使用A星算法进行对比+代码操作视频 3.用处：用于Qlearning算法，A星算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。