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。
2024-05-21 19:15:05
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智能工厂落地解决方案（智慧工厂方案），从技术层面支撑中国制造2025既定的战略目标，以促进实现物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造过程的融合，并充分应用自动化、智能化技术，最终促进实现缩短产品研发周期、提高生产效率及质量、降低能耗的目的。
2024-01-28 06:19:36
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ThingsBoard 3.4.4源码部署从零到落地
包含Navicat Premuim 12数据库连接工具、PostGres数据库、Maven-3.8.5（包含部署ThingsBoard可能遇到的Jar包和pom坐标问题报错）、Node.js以及yarn安装方法、OpenJdk11以及各种环境变量的配置方法，IDea请手动装载，只能上传1000MB，带上IDea就超了哈，抱歉，各位可以在网上自行找到IDea的资源，如有需要也可留言获取
整合了ThingsBoard源码落地绝大部分（常见错误），带你避坑ThingsBoard基于源码的二次开发体验
如有新的问题，欢迎留言讨论
2023-04-08 09:47:57
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1、阅读须知：《多端全栈项目实战，大型商业级代驾业务全流程落地》提供完整源码+电子书+数据库+群资料+软件下载！！！其中有2个源码（hxds-rule和hxds-workflow源码）需要icode和tcode验证码，现已成功破译提取出来可以直接运行使用，无需每次再使用验证码！！！
2、适合人群：1-3年的Java工程师、缺乏项目经历的IT工作者、想从面试脱颖而出的应届毕业生或者求职者
3、代码体验：链接：https://pan.baidu.com/s/1cJt0h0rl4cULMkdArvXG5Q?pwd=ql0w
提取码：ql0w
2023-02-18 10:48:09
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flink-kafka-hbase
功能：实现kafka消息实时落地hbase，支持csv/json字符串两种格式的消息，支持自定义组合rowkey,列簇和列名，支持按照kafka消息流中不同字段join不同的hbase表，并自定义写入列簇和列(join时需评估一下性能)
支持at least once语义
外部依赖：apollo配置中心，本项目依靠配置驱动，配置存储在apollo配置中心
配置：
{
"indexColumnMapping": { --indexColumnMapping即CSV格式消息的key和value按照value里的分隔符拼接后再分割后下标及写入hbase列的对应关系
"0": "basic:time", --第0列始终是kafka消息的key，如果不需要可以不指定
"1": "basic:user_id",
2023-01-30 14:24:41
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