在Visual Studio 6.0中出现了一个新类CHtmlView，利用这个类，我们可以实现在对话框的控制中显示HTML文件。 要想使用CHtmlView类，对它的定义和实现就必须有全面深入的理解。我们不妨拿CHtmlView和CListView做一个比较，通过比较这两个类，我们会发现一些有趣的差别。首先，MFC中CListView有一个对应的CListCtrl类，而CHtmlView却没有一个CHtmlCtrl类与之对应；其次，CListView的使用依赖于MFC的文档/视结构，而CHtmlView的实现是基于COM的。通过IWebBrowser2接口来实现，而且IWebBrowser2与MFC文档/视图结构之间没有任何关系。

Labview多列表框操作库：封装常用功能，便捷开发列表框操作解决方案,Labview多列表框操作库：封装常用功能，便捷开发列表框操作解决方案,Labview多列表框操作库 常用的功能均已封装直接调用即可 方便快捷开发Labview实现列表框操作 ,Labview;多列表框操作库;功能封装;直接调用;开发便捷性,Labview高效列表框操作库：一键调用，快捷开发 LabVIEW是一种图形化编程语言，广泛应用于数据采集、仪器控制以及工业自动化等领域。在LabVIEW开发环境中，多列表框是一种常用的用户界面元素，用于显示和管理多个数据项。LabVIEW多列表框操作库是一个封装了多种功能的软件包，旨在提供一套完整的解决方案，以简化在LabVIEW中对多列表框进行操作的开发过程。 该操作库包含了丰富的功能，比如添加、删除、修改列表项，以及搜索和排序等功能，这些功能通常在进行列表框操作时经常被用到。开发者可以直接调用这些封装好的功能，无需重新编写代码，大大提高了编程效率，同时也确保了代码的可读性和可维护性。 多列表框操作库的设计原则是便捷性和高效性。它不仅仅是一个功能集合，更是一种设计理念的体现，即通过模块化和封装来简化LabVIEW应用程序的开发。这使得开发者可以专注于应用程序逻辑的开发，而不是底层的细节实现。 从文件名称列表可以看出，该库还提供了相关的文档和教程，如“引言”、“高效开发流程解析”、“深入技术分析”、“应用与优化分析”等，这些文档将帮助开发者更好地理解和使用该操作库。此外，还包含了图像文件，可能是库使用示例或界面设计的参考，以及文本文件，可能包含了具体操作方法和案例分析，这些都是学习和掌握多列表框操作库的宝贵资料。 在LabVIEW多列表框操作库的使用过程中，开发者会发现，通过简单的调用，就能实现复杂的列表管理功能，这不仅提升了开发的速度，也降低了开发的难度。这种封装和功能复用的理念，正是现代软件开发追求的目标之一，即提高开发效率、缩短开发周期，以及提升最终产品的质量和可靠性。 此外，通过使用LabVIEW多列表框操作库，开发者可以更容易地维护和升级他们的应用程序。因为所有的列表操作功能都已经被集中管理和封装，所以当需要修改或升级某些功能时，开发者只需要关注库中相应的部分即可，而不需要深入到整个应用程序中去查找和修改代码，这大大提高了软件的可维护性。 LabVIEW多列表框操作库是一个强大的工具，它通过封装常用的功能，极大地提高了LabVIEW开发者在处理列表框时的效率和便捷性。无论是在学习、研究还是实际的工业自动化项目中，该操作库都能成为开发者手中的利器，帮助他们快速实现复杂的用户界面交互和数据管理功能。

在Android开发中，创建一个带有ListView的对话框是常见的需求，比如在用户需要选择省份或城市时。这个场景可以通过自定义对话框实现，提供更好的用户体验。以下是对标题和描述中涉及知识点的详细解释： 1. **DialogFragment**: Android中的DialogFragment是Fragment的一个子类，用于在屏幕上显示对话框。它在API 13及以上版本被引入，取代了旧的AlertDialog，因为Fragment可以更好地处理屏幕旋转和其他配置变化。 2. **ListView**: ListView是Android中的一个视图组件，用于展示大量数据列表。它可以动态加载数据并根据用户滚动进行优化。在这个例子中，ListView将用于显示省份和城市的列表。 3. **Adapter**: 为了将数据填充到ListView中，我们需要一个Adapter。Adapter是连接数据源和ListView的桥梁，负责将数据转化为ListView能理解的视图对象。在这里，我们可以创建一个自定义的ArrayAdapter或者CursorAdapter，将省份和城市的数据映射到ListView的各个item上。 4. **数据结构**: 在实现省份和城市选择时，可能需要设计一个层次化的数据结构，如树形结构，以便轻松地管理和遍历省份和城市。例如，可以使用HashMap>，其中键是省份名，值是该省份下的城市列表。 5. **点击事件监听**: 当用户点击ListView中的项时，我们需要监听这个事件。可以重写Adapter的getView()方法，为每个ListView项设置OnClickListener，或者在DialogFragment中添加一个OnItemClickListener来处理点击事件。 6. **自定义对话框样式**: 对话框的外观可以通过修改主题或在DialogFragment的onCreateDialog()方法中创建自定义布局来定制。例如，可以调整对话框的宽高、背景颜色、边框等。 7. **数据加载策略**: 数据可以从本地资源（如XML文件或数据库）加载，也可以通过网络API获取。如果是网络数据，可以使用AsyncTask或其他异步加载机制来避免阻塞主线程。 8. **UI优化**: 考虑到性能，ListView支持HeaderView和FooterView，可以用于显示省份和城市列表的标题。此外，使用ViewHolder模式可以提高ListView的滚动性能。 9. **国际化与多语言支持**: 如果应用需要支持多语言，省份和城市的名字应存储在res/values/strings.xml文件中，便于翻译。 10. **可访问性**: 不要忘记考虑可访问性，确保对话框和ListView中的元素对辅助技术友好，例如，为每个列表项提供适当的 AccessibilityEvent 和 AccessibilityNodeInfo。 通过上述知识点的整合，我们可以创建一个功能完备且用户体验良好的“选择省份城市”对话框。在实际开发中，根据具体需求进行适当调整，例如添加搜索功能、排序选项等，以提升用户体验。

Android 原生系统蓝牙接收是在通知栏显示和操作，但是部分定制设备比如大屏或者盒子设备是没有通知栏的。 如果要接收蓝牙文件就要自己接收蓝牙广播进行弹框提示，大概包括：确认接收，显示接收进度，确认取消/完成接收等弹框和实现，具体修改就要适配系统的蓝牙应用。 本文基于Android13 系统蓝牙应用Bluetooth文件传输Opp部分代码适配进行介绍。 也许你工作中不一定有这个需求，但是安卓屏显开发大概率是有这个需求的， 部分有兴趣的并且有系统源码编译运行条件的，可以尝试修改系统源码试试， 有需求的或者有兴趣的可以看看。

深度学习在车牌检测与识别领域的应用已经非常广泛，它结合了计算机视觉和机器学习技术，能够在复杂的场景下高效准确地定位和识别车辆的车牌。基于PyTorch框架的实现为开发者提供了一个强大且灵活的工具，让这项任务变得更加便捷。下面我们将详细探讨这个主题的相关知识点。 车牌检测是整个系统的第一步，它涉及到目标检测的技术。常见的目标检测算法有YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN等。这些方法通过构建卷积神经网络（CNN）模型来预测图像中的物体边界框和类别概率。在本案例中，可能使用的是专门针对小目标检测优化的模型，例如YOLOv3或YOLOv4，因为车牌通常尺寸较小，且可能受到各种环境因素的影响。 车牌识别则是在检测到车牌后，对车牌上的字符进行识别。这一步通常采用序列模型，如RNN（Recurrent Neural Network）或者其变体LSTM（Long Short-Term Memory）。考虑到字符间的联系，CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）模型在车牌字符识别中表现优异，它结合了卷积神经网络的特征提取能力和循环神经网络的时间序列建模能力。此外，CTC（Connectionist Temporal Classification）损失函数常用于训练无固定长度输入和输出的模型，适合车牌字符序列的识别任务。 在PyTorch框架中，开发这样的系统具有以下优势： 1. **灵活性**：PyTorch提供了动态计算图，使得模型的构建和调试更加直观，尤其是在处理动态结构时。 2. **易用性**：PyTorch的API设计友好，便于理解和使用，对于初学者和专家都非常友好。 3. **社区支持**：PyTorch拥有庞大的开发者社区，提供了丰富的第三方库和预训练模型，可以加速项目的进展。 在实际应用中，还需要考虑以下问题： - 数据集：训练高质量的深度学习模型需要大量标注的数据。通常，数据集应包含不同光照、角度、颜色和背景的车牌图片，以便模型能够泛化到各种实际场景。 - 预处理：包括图像缩放、归一化、增强等，以提高模型的性能。 - 训练策略：选择合适的优化器（如Adam、SGD）、学习率调度策略和批大小等，以平衡模型的收敛速度和准确性。 - 模型评估：使用验证集进行模型性能评估，常见的指标包括精度、召回率、F1分数等。 - 模型优化：可能需要对模型进行剪枝、量化和蒸馏，以减少模型的计算量和内存占用，使之更适合部署在资源有限的设备上。 基于PyTorch框架的车牌检测与识别系统涉及到了目标检测、序列模型、深度学习模型训练等多个方面，通过合理的模型设计和优化，可以实现高效率和高准确度的车牌识别。在这个项目中，`ahao2`可能是模型的配置文件、训练脚本或其他相关代码，它们构成了实现这一功能的核心部分。

在Android平台上，开发一款应用实现人脸识别、圆形相机预览框、自定义截取图片尺寸以及圆形图片显示，涉及到了多个核心技术和组件。以下是对这些关键知识点的详细解释： 1. **Android人脸识别（Face Detection）**： Android SDK提供了一个名为`FaceDetector`的类，用于在图像中检测人脸。它可以从Bitmap或Surface中读取数据，然后通过分析像素来识别出可能的人脸区域。`FaceDetector`会返回包含人脸位置、大小和特征（如眼睛、鼻子和嘴巴）的信息。此外，Android 8.0（API级别26）引入了更强大的`CameraX`库，其`ImageAnalysis`组件可以配合现代的机器学习模型进行实时人脸识别。 2. **圆形相机预览框（Circular Camera Preview）**： 在Android中，我们通常使用`Camera`或`Camera2` API来访问摄像头。为了实现圆形预览框，需要对预览纹理进行裁剪和变形处理。这通常涉及到自定义`TextureView`或`SurfaceView`，在`onDraw()`方法中绘制一个圆形区域。另外，`Matrix`类可用于调整图像的透视和缩放，以适应圆形边界。 3. **自定义截取图片尺寸（Custom Image Cropping）**： 截取图片时，我们可以使用`Bitmap.createBitmap()`方法，传入想要的宽度和高度来创建一个新的Bitmap对象。然后，通过`Canvas`将原始图像的一部分绘制到这个新的Bitmap上，实现裁剪。此外，`CropIntent`可以提供一种用户友好的裁剪界面，但它的裁剪比例固定，不能完全满足自定义尺寸的需求。 4. **圆形图片显示（Circular Image Display）**： 显示圆形图片，最简单的方法是使用`android.graphics.drawable.RoundRectShape`和`GradientDrawable`。创建一个圆形的`ShapeDrawable`，然后将其设置为ImageView的背景。或者，可以使用`ImageView`的`android:scaleType="centerCrop"`属性并结合`ClipDrawable`，让图片中心填充圆形区域。对于Bitmap，可以先将其转换为圆角Bitmap，再设置给ImageView。 5. **使用现代机器学习库**： 如今，Android开发者可以利用如TensorFlow Lite这样的轻量级机器学习框架，在设备上执行高效的人脸识别任务。这允许我们利用复杂的神经网络模型，提供更高精度的面部检测和识别功能，而不仅仅是简单的边界框检测。 6. **权限管理**： 实现上述功能需要申请相应的权限，比如`Manifest.permission.CAMERA`用于访问相机，`Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE`或`Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE`用于读写图片。 7. **UI设计与交互**： 设计用户界面时，要考虑到用户体验和反馈。例如，提供清晰的拍照按钮，显示人脸检测结果，以及裁剪过程中的实时预览等。 8. **性能优化**： 人脸识别和图片处理可能会消耗大量CPU和内存，因此需要考虑性能优化，如使用异步操作、合理的缓存策略，以及避免不必要的资源浪费。 通过以上技术的综合运用，可以构建一个高效且功能丰富的Android应用，实现人脸识别、定制相机预览、图片裁剪和圆形图片显示。在实际开发过程中，还需要关注兼容性问题，确保应用能在不同Android版本和设备上良好运行。

YOLOv8-obb旋转框目标检测技术结合了YOLO（You Only Look Once）模型和旋转边界框（Oriented Bounding Box, OBB）检测算法，是一种用于图像中物体检测的先进方法。它能够识别和定位图像中的目标，并为每个目标绘制一个旋转的边界框，以此来更准确地描述目标在图像中的位置和姿态。 在本项目中，开发者提供了基于YOLOv8架构的旋转框目标检测模型，并通过ONNX Runtime实现高效部署。ONNX Runtime是微软开发的一个跨平台机器学习运行时引擎，支持ONNX（Open Neural Network Exchange）模型格式，它能够加速AI模型在不同平台上的部署和推理过程。 项目提供的完整代码包含了模型转换、加载以及推理的全部步骤。通过指定的转换工具将训练好的YOLOv8-obb模型导出为ONNX格式，这一步是必要的，因为ONNX Runtime需要ONNX格式的模型来进行推理。然后，在代码中加载这个转换后的模型，初始化推理环境，并对输入图像进行预处理。 推理阶段，输入图像经过预处理后送入模型中，模型输出包括目标的类别标签、旋转边界框的坐标和相应的置信度分数。这些输出数据后续需要经过后处理步骤来过滤掉低置信度的检测结果，并将旋转框转换为可视化的格式，以便在图像上绘制出精确的目标位置。 整个过程利用了ONNX Runtime优秀的性能，使得目标检测的实时性得到了提升。这对于需要实时处理视频流的场景（如自动驾驶、安防监控等）尤为关键。此外，代码可能还包含了一些优化策略，例如模型量化、加速库的使用等，这些都是提高性能的有效手段。 值得注意的是，虽然YOLOv8-obb结合了旋转框检测技术，但在实际部署时仍然需要注意模型的准确性和鲁棒性，特别是在面对图像中的遮挡、光照变化以及目标变形等复杂情况时。 代码的具体实现细节包括模型转换的参数设置、图像预处理的方法、推理过程中的内存和计算资源管理、结果的后处理和可视化等。开发者需要针对具体的应用场景进行调优，以达到最佳的检测效果和性能平衡。 此外，代码库可能还包括了示例脚本，以便用户可以快速理解和上手，这些示例可能涵盖了模型的基本使用、特定场景下的定制化修改以及与其他系统集成的方法等。 为了确保项目的顺利实施，可能还包括了依赖项的管理，比如指定ONNX Runtime的版本、其他相关深度学习库的版本等，确保环境的一致性和代码的可复现性。 这个项目为开发者提供了一个能够快速部署和应用YOLOv8-obb旋转框目标检测模型的完整方案，适用于各种需要高效准确目标检测的场合。通过这种方式，开发者能够节省部署时间，集中精力在模型的优化和业务逻辑的开发上。

内容概要：本文详细介绍了利用C# WinForms构建的YOLOv11-OBB旋转框检测系统，通过ONNX格式模型进行有效的物体检测。除了详述系统实现的具体细节外，还分享了多个可能的发展和完善方面，涵盖了数据增广技术的应用以及用户交互的设计等特性。同时提供了完整的示例代码来辅助理解和开发过程。 适合人群：面向熟悉C#基本语法并希望深入学习机器视觉项目的软件开发者和技术团队成员。 使用场景及目标：①实现复杂的物体边界检测需求，并允许调整检测的敏感度与准确率之间的平衡；②在现有基础上探索新的技术革新和服务优化点。 其他说明：本文为那些寻求将现代计算机视觉技术嵌入到传统Winforms应用中去的技术爱好者或初学者，提供了一份良好的指导案例，同时也强调了后续研究的方向。

MATLAB程序：图片与视频火焰检测系统——精确跟踪火焰区域框选,基于MATLAB的程序：图片与视频火焰检测系统——自动追踪火焰区域框选,图片视频火焰检测MATLAB程序 有两个一个可以图片火焰检测。 一个可以对视频进行火焰检测。 视频的素材是用的网上的素材，可以成你自己的视频。 会跟踪火焰的区域框选。 本全网无重复。 经过多次测试，保证能够成功运行。 程序自带多张图片和两个视频。 ,图片视频火焰检测; MATLAB程序; 火焰区域框选; 程序测试成功; 自带素材,标题：火焰检测MATLAB程序，支持图片与视频处理，带区域跟踪功能，测试成功，含多例样图与视频。

小白可以看看 很简单的处理 原帖和原始源码在这里是超级列表框主线程和线程调用时间区别 https://bbs.125.la/forum.php?mod=viewthreadtid=13916045 本例子 源码加了cpu亲和度 和线程里面利用标签反馈事件 1，CPU亲和度设置，线程里面操作超级列表框的话 我用了这个 机器没负载的情况下  线程里面写入超级列表框的速度大概比非线程慢1倍  如果不用这个线程里面写入超级列表框比非线程慢10倍，高级表格的没测试 .版本 2 SetProcessAffinityMask (-1, 1)  ' 完美 ' SetProcessAffinityMask 设置进程CPU相关性 参数设置 (2018-01-05 18:39:48)转载▼ ' 标签： setprocessaffinityma it 分类： API ' SetProcessAffinityMask ' 参数一：进程句柄    -1为自身句柄 ' 参数二：指定CPU ' 参数二的设置是二进制转十进制。参数二需填写十进制数字 ' 例如我想设置 ' 1CPU二进制为1 转换为十进制为 1 ' 2CPU二进制为10 转换为十进制为 2 ' 3CPU二进制为100 转换为十进制为 4 ' 4CPU二进制为1000 转换为十进制为 8 ' 1,2CPU二进制为11 转换为十进制为 3 ' 3,4CPU二进制为1100 转换为十进制为 12 ' 123CPU二进制为1110 转换为十进制为 14 ' 1234CPU二进制为1111 转换为十进制为 15 2，线程里面测试用超级列表框写入数据 比非线程慢很多 显示到列表框很慢  线程里面调用标签反馈  相当于 写入操作是在主线程/非线程里面进行的。 高级表格线程里面会崩溃  全部删除或者增加减少行 插入之类的操作会崩溃  同理可以这样处理  置数据不会崩溃 其他高级表格选择框按钮之类的没有测试过