基于win10系统,实用anaconda配置python环境,在anaconda里面下载vscode对项目进行编辑。基于pytorch深度学习框架,实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测 使用说明 1、运行detect.py:实现对 /inference/images 路径下的图片和视频进行目标检测,卡车计数,和车牌检测与识别 2、在/inference/output 路径下可看到输出情况
2024-05-19 20:48:36 11.27MB pytorch 深度学习 车牌检测
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【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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[ML] Pytorch自学实战项目其4:基于学习(RNN)算法的车辆状态估计:训练模型,推理代码,数据源
2024-05-19 16:38:25 8.27MB pytorch pytorch
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从 0 开始的 python 生活项目图片资源
2024-05-19 16:05:32 366KB python
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本系统以AT89C52、DS18B20温度传感器、DS1302实时时钟、LCD1602液晶显示屏模块、蜂鸣器、固态继电器模块等元件构成一个自动恒温加热装置。 温度控制的利用在许多的地方都有比较大的发展空间。随着现代电子信息技术的发展,许多质量好而且便宜的温度传感器被设计开发,在温度的检测控制得到了较大的利用。 在此背景条件下,我们选择AT89C52最小系统为总控芯片设计出一个带声光报警系统的恒温箱系统,以DS18B20温度传感器和两个独立按键作为系统与外界的交互模块,可以通过独立按键模块对恒温系统的温度变化范围进行设置,当外界温度传感器的温度过低时,单片机将对其控制下的加热“热得快”进行一定占空比的供电,可以调节加热的速率,当温度过高时,会开启降温模块下的温控小风扇进行模拟降温,从而在一定程度上降低恒温箱的温度,迫使它回归正常的温度范围。
2024-05-19 15:37:56 284KB 毕业设计 温度自动控制
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vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),cv可用 vue项目中使用leaflet绘制室内平面图、leaflet.pm在平面图中绘制点、线、面图层(一),c
2024-05-18 19:31:39 5KB vue.js leaflet
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项目背景与目的 随着社交网络和移动互联网的发展,数字化交友已成为现代社交的重要方式。本项目的目标是开发一个基于小程序的交友系统,旨在为用户提供一个安全、便捷且富有互动性的在线交友平台。系统设计满足现代用户对即时交流、兴趣匹配和隐私保护的需求,通过高效的匹配算法和友好的用户界面,增强用户体验,提高社交互动的质量和效率。 模块说明 前端模块 前端采用微信小程序平台开发,提供用户注册、登录、个人资料编辑、搜索、消息发送、系统通知等界面。利用小程序的轻量级特性,确保应用快速响应并减少数据消耗。 后端模块 后端使用Node.js搭配Express框架,处理用户请求、数据处理和安全验证。后端还负责实现匹配算法和数据分析功能,以支持智能匹配和用户行为分析。 数据库设计 数据库采用MongoDB,存储用户资料、好友关系、消息记录等数据。MongoDB的文档存储模型非常适合社交应用的需求,易于扩展且支持复杂的查询操作。 优点与特点 易用性:用户界面简洁友好,操作直观。 实时交互:即时消息传递系统基于WebSocket,确保消息的即时性。 隐私保护:提供高级的数据加密和匿名交友选项,保护用户隐私。
2024-05-17 19:44:44 291.43MB java 毕业设计
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一页纸项目管理中文模板 (中文模板及使用说明)
2024-05-17 16:59:07 77KB 一页纸项目管理中文模板
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爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
2024-05-17 16:46:49 550KB 爬虫 python 数据收集
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药丸图像识别 该存储库包含创建药丸图像数据集和药丸识别项目所需的所有代码
2024-05-17 16:45:45 139KB Python
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