实际工作中遇到的任务要求，毫无UDS经验者，根据UDS要求，开发的上位机，包含部分UDS功能，如10 27 19 14等等，包含部分示例。希望能帮到各位。python版本 3.9，下载PyQt5、threading等相应库文件，即可运行调试。

PYSIDE，pyqt设计登录注册界面，可跳转，使用python和pycharm开发。可连接数据库使用，例如mysql等。

yolov5单目相机测速测距，测速测距，pyqt，目标检测，深度学习，目标检测接单，yolov5，yolov7，可dai写 扣扣：2046删532除381 语言：python 环境：pycharm，anaconda 功能：可添加继电器或者文字报警，可统计数量 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！

前言 Qt Designer是PyQt程序UI界面的实现工具，Qt Designer工具使用简单，可以通过拖拽和点击完成复杂界面设计，并且设计完成的.ui程序可以转换成.py文件供python程序调用。本文主要通过用户登录需求描述Qt Designer工具开发界面的使用方法。 开发工具版本 pyhton3.7.4 + PyQt 5.11.2 Qt Designer工具主界面 打开路径：${python安装目录}/Lib/site-packages/pyqt5_tools/designer.exe。主界面如下： 主界面不同区域介绍： 工具箱 区域：提供Gui界面开发各种基本控件，如单选框、文

使用YOLO模型结合pyqt图形界面可视化目标检测，拥有摄像头，图片，视频检测三大模块。

将YOLOv5行人重识别+PYQT5操作画面相结合，可以实现以下功能： 1. 基于已训练的行人重识别模型，实时进行行人框标注，以进行后续的行人识别。 2. 进行行人框标注后，自动保存到query文件中，得到行人特征，并在输入视频帧中进行行人重识别 3. 操作画面使用PYQT进行简单设计，可以选择输入视频、照片等，并实时显示画面 4. 引用大佬博客https://blog.csdn.net/z240626191s/article/details/129221510?spm=1001.2014.3001.5501

1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

PyQt开发环境（内含win10安装说明） Anaconda3-4.1.1 Python3.5 PyQt5-5.6-gpl Qt5.6.0 eric6-17.12 eric6-i18n-zh_CN-17.12汉化补丁 内含win10安装说明 1.安装Anaconda3-4.1.1-Windows-x86_64.exe 2.安装PyQt5-5.6-gpl-Py3.5-Qt5.6.0-x64-2.exe 3.解压eric6_17_12.zip，并用eric6-i18n-zh_CN-17.12覆盖到eric6_17_12 4.复制eric6-17.12到C:\Anaconda3\Lib\site-packages 5.用管理员模式，打开开始菜单的 Anaconda Prompt 或直接用 Windows 自带的CMD命令提示符程序也可。 6.输入 cd C:\Anaconda3\Lib\site-packages\eric6-17.12 回车进入我们 Eric6 解压后的目录 7.输入 python install.py install 回车开始安装 Eric6

YOLOv5框架，将源码进行封装，并利用pyqt实现了训练+检测2个部分的界面功能。训练部分，从图片爬虫下载、数据标注、数据集配置到最后的训练；检测部分，从检测参数设置（支持实时设置置信度和IOU等）、数据选择（支持图片、视频和多种摄像头）到结果显示。全部实现界面开发和多线程调度处理。

利用Pyside2实现的pyqt的GUI界面 利用一致代价宽度优先、贪婪、A*三种算法解决罗马尼亚度假问题 可以实现寻路、确定路径可视化；可以实时显示explored表(close表）、fringe表(open表）的变化过程。可以生成算法的性能对比统计图。