项目介绍 本项目基于 yolov5n6 和tkinker实现的检测模型的可视化界面 环境: 硬件: 本人电脑的显卡是 RTX 3060 ,并配置Pytorch-GPU 关于 pytorch 安装查看官方文档 install 整个项目的 模型下载TensorRT, TensorFlow Edge TPU and OpenVINO Export and Inference: weights -|- yolov5n6. pt |- yolov5m6.pt 项目功能 实现图像正常目标检测 实现视频正常目标检测 实现摄像头正常目标检测 实现对目标检测的画面和视频进行保存 项目演示 项目运行: 配置好相关环境和依赖 ,请麻烦将中文路径进行去除 点击摄像头,将对电脑的摄像头进行目标检测 如何自定义检测 在 weights文件夹中添加自定义检测训练的pt模型。 模型需要通过 yolov5n6.pt等进行预训练 在detect.py 中的 set_modul函数更换模型和数据训练的yaml配置文件 项目下载: 搜索 项目资源下载 微信小程序
一、wordcloud库基本介绍 1.1 wordcloud库概述 wordcloud是优秀的词云展示第三方库 词云以词语为基本单位,更加直观和艺术的展示文本 1.2 wordcloud库的安装 pip install wordcloud(cmd命令行) 二、wordcloud库使用说明 2.1 wordcloud库基本使用 wordcloud库把词云当作一个WordCloud对象 wordcloud.WordCloud ()代表一个文本对应的词云 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色都可以设定 2.2 wordcloud库常规方法 w = wordcloud.WordCloud() 以 ,默认400像素 height 指定词云对象生成图片的高度,默认200像素 min_font_size 指定词云中字体的最小字号,默认4号 max_font_size 指定词云中字体的最大字号,根据高度自动调节 font_step 指定词云中字体字号的步进间隔,默认为1 font_path 指定字体文件的路径,默认None max_words 指定词云显示的最大单词数量,默认200 stop_words 指定词云的排除词列表
> 基本配置(General Configuration) > 问题检查和支持工具(Troubleshooting and support tools) 你就可以看到当前使用的数据库状态了。 ?
在现代数据库系统中,用户普遍面临性能瓶颈、数据一致性保障以及系统扩展性的挑战。随着数据量和业务复杂度不断增长,数据库的优化与高效管理变得尤为重要。 本文将基于YashanDB的架构特性和核心技术,详细介绍六个实用技巧,帮助数据库管理员和开发人员提升YashanDB的使用效率和业务响应速度。1. 有效的段空间管理结合多级空闲空间列表,实现多线程环境下的并发更新,最大化段空间并发使用率,确保写入性能。3. 支持多层复合分区,实现更精细的数据切分。配合分区索引(本地分区索引及全局索引)和分区裁剪机制,可有效降低I/O成本和提升查询响应。6. 使用多线程架构及异步持久化机制提升数据库并发性能YashanDB基于多线程架构,将数据库实例划分为多个专职线程, 包括TCP监听、日志管理、事务管理、脏块刷新(DBWR)、检查点(CKPT)等,有效利用多核
uncompyle6 现仅适用于 Python 2.4 到 3.8 版本 Python 3.9 及以上版本请参见我另外一篇博客: Python 反编译:pycdc工具的使用 ✅作者简介:人工智能专业本科在读 本文内容:Python 反编译:pyinstxtractor工具和uncompyle6库的使用 Python 反编译 1.工具准备 2.反编译步骤 上期我们介绍了Pyinstaller库的使用方法 spm=1001.2014.3001.5503 uncompyle库为第三方库,可以使用pip命令安装: pip install uncompyle6 2.反编译步骤 首先,我们先将pyinstxtractor.py Number补全相关的详细操作,请见:Python Uncompyle6 反编译工具使用 与 Magic Number 详解 然后回到目录下,打开控制台,输入命令uncompyle6 文件名.pyc > 文件名.py回车执行,就可以看到目录下生成了.py文件了: Python版本要是uncompyle6库支持的版本哦: uncompyle6 现仅适用于 Python 2.4 到 3.8
爬虫其实就是请求http、解析网页、存储数据的过程,并非高深的技术,但凡是编程语言都能做,连Excel VBA都可以实现爬虫,但Python爬虫的使用频率最高、场景最广。 这些库将爬虫技术进行了高级封装,提供了便捷的api接口,原来需要几十行代码解决的问题,现在只需要一行就可以搞定。 这里介绍6个最常用的爬虫库,掌握后基本可以解决95%以上的爬虫任务。 Scrapy Scrapy是一个流行的高级爬虫框架,可快速高效地抓取网站并从其页面中提取结构化数据。 由于 Scrapy 主要用于构建复杂的爬虫项目,并且它通常与项目文件结构一起使用。 Web Scraper IDE、亮数据浏览器、SERP API等,能够自动化地从网站上抓取所需数据,无需分析目标平台的接口,直接使用亮数据提供的方案即可安全稳定地获取数据。 当然记得在使用这些工具时,一定要遵守相关网站的爬虫政策和法律法规。
查看镜像列表 使用docker images查看本地已经下载的镜像 REPOSITORY:表示镜像的仓库源 TAG:镜像的标签,区分不同版本 IMAGE ID:镜像ID,16进制组成,唯一标识 CREATED (TAG)区分 下载镜像 直接使用 docker pull centos 默认是下载的最新的latest版本 [root@jkc docker]# docker pull centos Using 1、从已经创建的容器中更新镜像,并且提交这个镜像 2、使用 Dockerfile 指令来创建一个新的镜像 更新镜像 更新镜像之前,我们需要使用镜像来创建一个容器。 -a: 指定镜像作者 182e335d9533:容器 ID training/webapp:v1 : 指定要创建的目标镜像名 我们可以使用 docker images 命令来查看我们的新镜像training 7.5的TAG,并且IMAGE ID是重复的,可以使用docker rmi 删掉它,可以加-f参数强制删除 -f :强制删除; –no-prune :不移除该镜像的过程镜像,默认移除; [root@jkc
译文出自:掘金翻译计划[1] ---- 在使用 GraphQL 进行了 6 个月的后端项目开发后,我开始考量该技术是否适合在开发工作中使用。 首先 GraphQL 是一种实现 API 的查询语言,也是使用现有数据完成这些查询的运行时。 使用数据加载器(Dataloaders)减少网络调用 虽然 Dataloaders 不是 GraphQL 库本身的一部分,但是它的确是一个很有用的第三方库,可以用来解耦应用程序中不相关的部分,同时不会牺牲批量数据加载的性能 公开数据和数据库模型之间的解耦 GraphQL 的一大优点是可以将数据库建模数据和给用户公开的数据解耦。 这样,在设计持久层时,我们可以专注于该层的需求,然后分别考虑如何采取最好的方式将数据暴露给使用者。
基础使用 直接实例化 QPushButton import sys from PySide6.QtWidgets import QApplication, QPushButton app = QApplication ('Button Text 按钮展示的信息') window.show() app.exec() 从 QMainWindow 继承 from PySide6.QtWidgets import QApplication __main__': app = QApplication() button = MyPushButton() button.show() app.exec() 使用信号与槽对按钮的点击动作进行响应 实现代码 import sys from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton def the_button_was_toggled __init__() self.setWindowTitle('带有按钮的窗口') self.button = QPushButton('初始状态 我的按钮')
请确保和备库相关的STATUS栏位为 VALID,GAP_STATUS栏位为NO GAP 1.2 确保备库的临时文件和主库一样 主备库分别执行如下语句 SELECT TMP.NAME FILENAME, 如果结果不为0,则使用下面语句取消延迟同步并等待应用 ALTER DATABASE RECOVER MANAGED STANDBY DATABASE NODELAY; 1.4 关闭Job自动运行 切换前关闭 Job可减少switchover时间 使用下列语句禁用主备库Job自动运行 SQL> ALTER SYSTEM SET job_queue_processes=0 SCOPE=BOTH; ? 执行Switchover switchover的步骤很简单 将主库切换至备库 将原备库切换至主库 建议切换过程中打开相应的alert日志以便查看报错 2.1 查看主库是否可以切换至备库 SQL> SELECT > STARTUP MOUNT; 这时原来的主库已经是物理备库的角色,这时DG环境中有2个备库角色 ?
这篇文章将会向你介绍以下库: Dateutil Arrow Moment Maya Delorean Freezegun 随意跳过那些你已经熟悉的库,专注于那些对你而言是新的库。 内建的 datetime 模块 在跳转到其他库之前,让我们回顾一下如何使用 datetime 模块将日期字符串转换为 Python datetime 对象。 Arrow Arrow 是另一个库,其目标是操作、格式化,以及处理对人类更友好的日期和时间。它包含 dateutil,根据其文档,它旨在“帮助你使用更少的包导入和更少的代码来处理日期和时间”。 由于 Maya 与 datetime 库中很多有用的方法重叠,因此它可以使用 MayaDT 类的实例执行诸如使用 slang_time() 方法将时间偏移量转换为纯文本语言,并将日期时间间隔保存在单个类的实例中 Delorean 需要有效的 Python datetime 对象才能工作,所以如果你需要使用时间字符串,最好将其与上述库中的一个配合使用。
其实我主要把 Bootstrap 看作是一个 UI 库。它不会帮你赢得任何设计奖项,但可以用来完成一些边缘项目和最小可行产品。 不过这取决于你要使用它的目的。 有两个流行的库带有 Bootstrap 的 React 绑定,我个人仅使用 Reactstrap。 你可以选择直接使用 Bulma 中的类,也可以使用包装库,例如 react-bulma-components。 过去,你只能通过编写 JSS 来自定义 MaterialUI 的样式,但值得庆幸的是,现在可以使用 styled-components 和 Emotion 覆盖样式。 优点: 可组合(使用 as prop 传递组件) 易于定制 好用的文档 用户很知名(Netflix 内部使用,Amazon 发布的产品也在用) TypeScript 支持 缺点: 开源项目的潜在不确定性
这篇文章将会向你介绍以下库: Dateutil Arrow Moment Maya Delorean Freezegun 随意跳过那些你已经熟悉的库,专注于那些对你而言是新的库。 内建的 datetime 模块 在跳转到其他库之前,让我们回顾一下如何使用 datetime 模块将日期字符串转换为 Python datetime 对象。 Arrow Arrow 是另一个库,其目标是操作、格式化,以及处理对人类更友好的日期和时间。它包含 dateutil,根据其文档,它旨在“帮助你使用更少的包导入和更少的代码来处理日期和时间”。 由于 Maya 与 datetime 库中很多有用的方法重叠,因此它可以使用 MayaDT 类的实例执行诸如使用 slang_time() 方法将时间偏移量转换为纯文本语言,并将日期时间间隔保存在单个类的实例中 Delorean 需要有效的 Python datetime 对象才能工作,所以如果你需要使用时间字符串,最好将其与上述库中的一个配合使用。
numpy中,数组(ndarray)具有许多属性,这些属性提供了关于数组形状、数据类型、大小等的有用信息。 以下是一些常用的NumPy数组属性:【shape】shape代表数组的形状,还可以通过reshape重新设置数组的形状,这里我们不再赘述【size】这是数组中元素的总数。 它等于数组形状的所有元素乘积import numpy as npa=np.ones((3,3))print(a.size)使用ones()构建了一个3*3矩阵,总元素数为9【ndim】ndim输出的是数组的维度 import numpy as npa=np.zeros((3,3))print(a)print(a.dtype)b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(b np.zeros((3,3),dtype='int32')print(a)print(a.dtype)其它如:itemsize :数组中每个元素在内存中所占的字节数nbytes :这是整个数组在内存中所占的字节数这里不再详述
文章目录 动静态库的基本原理 认识动静态库 动静态库各自的特征 静态库的打包与使用 打包 使用 动态库的打包与使用 打包 使用 动静态库的基本原理 动静态库的本质是可执行程序的“半成品 这其中的libc.so.6就是该可执行程序所依赖的库文件,我们通过ls命令可以发现libc.so.6实际上只是一个软链接。 实际上该软链接的源文件libc-2.17.so和libc.so.6在同一个目录下,为了进一步了解,我们可以通过file 文件名命令来查看libc-2.17.so的文件类型。 这里可执行程序所依赖的libc.so.6实际上就是C动态库,当我们去掉一个动静态库的前缀lib,再去掉后缀.so或者.a及其后面的版本号,剩下的就是这个库的名字。 使用 我们还是用刚才使用过的main.c来演示动态库的使用。
上篇文章介绍了如何使用Pyhton语言来操作SQLite数据库,对于嵌入式开发,更多的是使用C/C++语言进行开发,因此,本篇介绍如何使用C语言来操作SQLite数据库。 1 SQLite C语言API函数 SQLite的C语言API函数的官方文档地址:https://sqlite.com/capi3ref.html#sqlite3_free 对于数据库的基础操控,可以先了解以下几个最基本的 API函数: 1.1 打开数据库 sqlite3_open 该函数用于打开sqlite3数据库的连接 int sqlite3_open( const char *filename, /* Database ppDb: 数据库handle ,用结构体sqlite3来表示一个打开的数据库对象 1.2 执行sql语句 sqlite3_exec int sqlite3_exec( sqlite3*, 的C语言API中最基础的几个函数,实现对数据库的读写,后续再介绍其它常用的C语言API函数的用法。
// x(i+1) // Matlab is 1-based C(i,j) // C(i+1,j+1) // 复制代码 Eigen 基础使用 The elements can also be 4, 5, 6, // matrices, which are stacked along cols 7, 8, 9; // and then 如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
actions → List - 一个 Widget 列表,代表 Toolbar 中所显示的菜单,对于常用的菜单,通常使用 IconButton 来表示;对于不常用的菜单通常使用 PopupMenuButton elevation → double - 控件的 z 坐标顺序,默认值为 4,对于可滚动的 SliverAppBar,当 SliverAppBar 和内容同级的时候,该值为 0, 当内容滚动 SliverAppBar 变为 Toolbar 的时候,修改 elevation 的值。 flexibleSpace → Widget - 一个显示在 AppBar 下方的控件,高度和 AppBar 高度一样,可以实现一些特殊的效果,该属性通常在 SliverAppBar 中使用。 backgroundColor → Color - Appbar 的颜色,默认值为 ThemeData.primaryColor。改值通常和下面的三个属性一起使用。
1.方法的概念和使用 1.1什么是方法(method) 方法就是一个代码片段 . 类似于 C 语言中的 " 函数 " 。方法存在的意义 ( 不要背 , 重在体会 ): 1. 当代码规模比较复杂的时候,能够模块化的组织代码 . 2. 做到代码被重复使用 , 一份代码可以在多个位置使用 . 3. 让代码更好理解更简单 . 4. 参数列表:如果方法没有参数, () 中什么都不写,如果有参数,需指定参数类型,多个参数之间使用逗号隔开 5. 方法体:方法内部要执行的语句 6. 具体方式: 方法全路径名 + 参数列表 + 返回值类型,构成 方法完整的名字。 上述代码经过编译之后,然后使用 JDK 自带的 javap 反汇编工具查看,具体操作: 1. 函数开始, n = 3 函数开始, n = 2 函数开始, n = 1 函数结束, n = 1 ret = 1 函数结束, n = 2 ret = 2 函数结束, n = 3 ret = 6
文章目录 Socket Acceptor Socket #pragma once #include "nocopyable.hpp" class InetAddress; //封装sockfd class Socket:public nocpoyable{ public: explicit Socket(int sockfd) :sockfd_(sockfd) {} ~Socket(); int fd(){ return sockfd_;}