本资源是摔倒识别数据集的yolov8格式，可以直接使用yolov8训练。 随着科技的不断进步，人工智能已经逐渐渗透到我们的日常生活中。其中，摔倒识别模型的设计与应用，更是体现了技术对生活的深切关怀。这一模型的重要性不容忽视，它关乎到每一个人的生活安全与健康。 对于老年人或者身体机能受损的人群来说，摔倒是一个常见的风险。在无人陪伴的情况下，一旦发生意外，后果不堪设想。而摔倒识别模型，能够在第一时间察觉到这一情况，迅速做出反应，为救援争取宝贵的时间。不仅如此，通过实时的数据分析，它还能预测摔倒的高风险时刻，提前做出预警，避免不幸的发生。 此外，摔倒识别模型的设计也对医疗领域有着深远的影响。它不仅能够为医生提供更加准确、全面的病人数据，还能协助医生进行远程监控，确保患者得到及时的医疗援助。这对于那些需要长期照顾的患者来说，无疑是一个巨大的福音。 摔倒识别模型不仅仅是一个技术产品，更是对人类生活质量的保障和提升。它体现了科技的力量，也展现了我们对生活的责任和关怀。设计并不断完善这样的模型，是我们对未来的期待，也是我们对生活的承诺。

1. 是DehazeNet的一个实现，利用透射图来得到去雾图像； 2.pytorch版本，已经针对户外和室内训练好，同时OTS和ITS的测试数据集在里边； 3. 对于不同的测试场景，需要修改预训练权重对应户外和室内； 4. 会在结果中同时保存透射图估计和最终的去雾图像； 5. 代码附有全部细节的注释，非常详细便于学习。

本算法库，采用C++编写，可以直接添加到C++项目中应用。

# ollvm mac平台编译好的ollvm混淆,只需下载解压到 /Users/username/Library/Android/sdk/ndk/21.1.6352462/toolchains/llvm/prebuilt/darwin-x86_64/ 目录即可然后覆盖即可 然后添加如下配置即可开启混淆: ``` defaultConfig { minSdk 21 consumerProguardFiles "consumer-rules.pro" ndkVersion "21.1.6352462" externalNativeBuild { cmake { cppFlags "-mllvm -sub -mllvm -sobf -mllvm -fla -mllvm -bcf" } } } ```

刷BIOS需要使用Al Suite3（官网：https://www.asus.com.cn/support/FAQ/1012780/），验证时用原版BIOS验证，刷入时将带有NVMe的BIOS文件替换原版文件（需同路径，同文件名），这样才可以过验证，正常刷入。 把M2硬盘转接插到PCIe 3.0上。

PCI9054驱动程序代码 武安河WMD驱动程序设计例子 可以直接使用

AWE内存池模板类,可以直接使用（修改了一处bug） 关键字：AWE ADDRESS WINDOW EXTEND c++

mathgl2.4.4+qt5 debugx64 releasex64 lib包

Micropython的onewire库文件和ds18x20的库文件,ESP32可以直接使用

Python淘宝、京东、拼多多、京喜自动化爬虫实战代码，完整代码可以直接使用.rar