MobaXterm是一款全功能的终端软件MobaXterm。可以在windows下连接linux系统，它不仅可以像PuTTY一样通过SSH连接Raspberry Pi等开源硬件，并且还能： 直接的便携版 内建多标签和多终端分屏 内建SFTP文件传输 内建X server，可远程运行X窗口程序 直接支持VNC/RDP/Xdmcp等远程桌面

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。

Cadence virtuoso smic 180工艺库 标准库 OA库 BCD库 直接使用 含PDK文件 IC617/IC618工艺文件 直接导入可使用，用于学习的标准单库

Linux环境Nginx1.24.0版本，解压即用。 解压后使用./nginx -V可查看版本和编译信息。 编译参数包含flv、pcre-8.45、openssl-1.1.1l、zlib-1.2.11等，满足基本使用；

深度学习热力图绘制代码，例如，CNN、VIT、Swin等模型，能直接使用。CAM又叫类别激活映射图，也被称为类别热力图、显著性图等。是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。利用可视化的信息引导网络更好的学习，例如可以利用CAM信息通过"擦除"或""裁剪""的方式对数据进行增强；利用CAM作为原始的种子，进行弱监督语义分割或弱监督定位。

雕刻机器绘图，直接转化机器使用，使用条件简单方便

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

小雨伞及环境整合包(直接使用),iphone 降级的利器，你懂的

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。

TinyMCE version 6.4.2 编辑器，下载直接使用