基于YOLOv8深度学习+Pyqt5的电动车头盔佩戴检测系统

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基于YOLOv8深度学习+PyQT5的电动车头盔佩戴检测系统

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各文件说明

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随着电动车的普及，交通安全问题日益凸显。头盔作为保护骑行者头部安全的重要装备，其佩戴情况的监测对于减少交通事故伤害具有重要意义。本文提出了一种基于YOLOv8（You Only Look Once version 8）的电动车头盔佩戴检测系统，旨在实时监测并提醒骑行者佩戴头盔。该系统利用深度学习技术，通过训练YOLOv8模型来识别电动车骑行者是否佩戴头盔，并在检测到未佩戴头盔的情况下发出警报。系统设计考虑了实时性、准确性和用户友好性，为提升电动车骑行安全提供了一种有效的技术解决方案。

电动车作为一种便捷的交通工具，在城市交通中扮演着越来越重要的角色。然而，由于缺乏必要的安全措施，电动车事故频发，尤其是头部伤害，往往导致严重后果。头盔的正确佩戴可以有效降低头部受伤的风险。因此，开发一种能够实时监测头盔佩戴情况的系统，对于提高骑行者的安全意识和减少交通事故具有重要作用。

YOLOv8是YOLO系列目标检测模型的最新版本，它在前代模型的基础上进行了优化，提高了检测速度和准确性。YOLOv8采用了多尺度特征图的融合、更精细的锚点框设计以及更有效的损失函数，使得模型在处理复杂场景时表现出色。

系统设计
数据集准备
为了训练YOLOv8模型，首先需要收集和标注一个包含大量电动车骑行者图像的数据集。数据集应包含各种天气条件、不同光照环境以及多种头盔类型。图像标注需要指出头盔的位置和类别，以便模型学习区分佩戴头盔与否。

模型训练
使用准备好的数据集，对YOLOv8模型进行训练。训练过程中，需要调整学习率、批大小、训练周期等超参数，以获得最佳的检测效果。同时，可以采用数据增强技术，如随机裁剪、旋转、颜色变换等，以提高模型的泛化能力。

系统实现
系统的核心是YOLOv8模型，它负责从输入的实时视频流中检测头盔。系统还包括一个用户界面，用于显示检测结果和发出警报。当模型检测到未佩戴头盔的骑行者时，系统会通过声音或视觉信号提醒用户。

实时检测
为了实现实时检测，系统需要能够在低延迟的情况下处理视频流。这要求模型不仅要准确，还要高效。在实际部署中，可能需要在边缘设备上进行模型推理，以减少对中心服务器的依赖。

结果与讨论
在测试集上，YOLOv8模型展现出了较高的头盔检测准确率。在不同的场景和光照条件下，模型均能稳定地识别出佩戴和未佩戴头盔的骑行者。然而，模型在处理遮挡严重或头盔与骑行者头部颜色相近的情况下仍有改进空间。

结论
本文提出的基于YOLOv8的电动车头盔佩戴检测系统，能够有效地提高电动车骑行者的安全意识。通过实时监测和提醒，该系统有助于减少因未佩戴头盔导致的交通事故伤害。未来的工作将集中在进一步提高模型的鲁棒性，以及探索更高效的模型部署方案。

软件系统部分源码

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from PyQt5.QtWidgets import QApplication , QMainWindow, QFileDialog, \QMessageBox,QWidget,QHeaderView,QTableWidgetItem, QAbstractItemView
import sys
import os
from PIL import ImageFont
from ultralytics import YOLO
sys.path.append('UIProgram')
from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow
import sys
from PyQt5.QtCore import QTimer, Qt, QThread, pyqtSignal,QCoreApplication
import detect_tools as tools
import cv2
import Config
from UIProgram.QssLoader import QSSLoader
from UIProgram.precess_bar import ProgressBar
import numpy as np
# import torchclass MainWindow(QMainWindow):def __init__(self, parent=None):super(QMainWindow, self).__init__(parent)self.ui = Ui_MainWindow()self.ui.setupUi(self)self.initMain()self.signalconnect()# 加载css渲染效果style_file = 'UIProgram/style.css'qssStyleSheet = QSSLoader.read_qss_file(style_file)self.setStyleSheet(qssStyleSheet)def signalconnect(self):self.ui.PicBtn.clicked.connect(self.open_img)self.ui.comboBox.activated.connect(self.combox_change)self.ui.VideoBtn.clicked.connect(self.vedio_show)self.ui.CapBtn.clicked.connect(self.camera_show)self.ui.SaveBtn.clicked.connect(self.save_detect_video)self.ui.ExitBtn.clicked.connect(QCoreApplication.quit)self.ui.FilesBtn.clicked.connect(self.detact_batch_imgs)def initMain(self):self.show_width = 770self.show_height = 480self.org_path = Noneself.is_camera_open = Falseself.cap = None# self.device = 0 if torch.cuda.is_available() else 'cpu'# 加载检测模型self.model = YOLO(Config.model_path, task='detect')self.model(np.zeros((48, 48, 3)))  #预先加载推理模型self.fontC = ImageFont.truetype("Font/platech.ttf", 25, 0)# 用于绘制不同颜色矩形框self.colors = tools.Colors()# 更新视频图像self.timer_camera = QTimer()# 更新检测信息表格# self.timer_info = QTimer()# 保存视频self.timer_save_video = QTimer()# 表格self.ui.tableWidget.verticalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Fixed)self.ui.tableWidget.verticalHeader().setDefaultSectionSize(40)self.ui.tableWidget.setColumnWidth(0, 80)  # 设置列宽self.ui.tableWidget.setColumnWidth(1, 200)self.ui.tableWidget.setColumnWidth(2, 150)self.ui.tableWidget.setColumnWidth(3, 90)self.ui.tableWidget.setColumnWidth(4, 230)# self.ui.tableWidget.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch)  # 表格铺满# self.ui.tableWidget.horizontalHeader().setSectionResizeMode(0, QHeaderView.Interactive)# self.ui.tableWidget.setEditTriggers(QAbstractItemView.NoEditTriggers)  # 设置表格不可编辑self.ui.tableWidget.setSelectionBehavior(QAbstractItemView.SelectRows)  # 设置表格整行选中self.ui.tableWidget.verticalHeader().setVisible(False)  # 隐藏列标题self.ui.tableWidget.setAlternatingRowColors(True)  # 表格背景交替# 设置主页背景图片border-image: url(:/icons/ui_imgs/icons/camera.png)# self.setStyleSheet("#MainWindow{background-image:url(:/bgs/ui_imgs/bg3.jpg)}")def open_img(self):if self.cap:# 打开图片前关闭摄像头self.video_stop()self.is_camera_open = Falseself.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启')self.cap = None# 弹出的窗口名称：'打开图片'# 默认打开的目录：'./'# 只能打开.jpg与.gif结尾的图片文件# file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self.ui.centralwidget, '打开图片', './', "Image files (*.jpg *.gif)")file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(None, '打开图片', './', "Image files (*.jpg *.jepg *.png)")if not file_path:returnself.ui.comboBox.setDisabled(False)self.org_path = file_pathself.org_img = tools.img_cvread(self.org_path)# 目标检测t1 = time.time()self.results = self.model(self.org_path)[0]t2 = time.time()take_time_str = '{:.3f} s'.format(t2 - t1)self.ui.time_lb.setText(take_time_str)location_list = self.results.boxes.xyxy.tolist()self.location_list = [list(map(int, e)) for e in location_list]cls_list = self.results.boxes.cls.tolist()self.cls_list = [int(i) for i in cls_list]self.conf_list = self.results.boxes.conf.tolist()self.conf_list = ['%.2f %%' % (each*100) for each in self.conf_list]# now_img = self.cv_img.copy()# for loacation, type_id, conf in zip(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list):#     type_id = int(type_id)#     color = self.colors(int(type_id), True)#     # cv2.rectangle(now_img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), colors(int(type_id), True), 3)#     now_img = tools.drawRectBox(now_img, loacation, Config.CH_names[type_id], self.fontC, color)now_img = self.results.plot()self.draw_img = now_img# 获取缩放后的图片尺寸self.img_width, self.img_height = self.get_resize_size(now_img)resize_cvimg = cv2.resize(now_img,(self.img_width, self.img_height))pix_img = tools.cvimg_to_qpiximg(resize_cvimg)self.ui.label_show.setPixmap(pix_img)self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter)# 设置路径显示self.ui.PiclineEdit.setText(self.org_path)# 目标数目target_nums = len(self.cls_list)self.ui.label_nums.setText(str(target_nums))# 设置目标选择下拉框choose_list = ['全部']target_names = [Config.names[id]+ '_'+ str(index) for index,id in enumerate(self.cls_list)]# object_list = sorted(set(self.cls_list))# for each in object_list:#     choose_list.append(Config.CH_names[each])choose_list = choose_list + target_namesself.ui.comboBox.clear()self.ui.comboBox.addItems(choose_list)if target_nums >= 1:self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[0]])self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[0]))#   默认显示第一个目标框坐标#   设置坐标位置值self.ui.label_xmin.setText(str(self.location_list[0][0]))self.ui.label_ymin.setText(str(self.location_list[0][1]))self.ui.label_xmax.setText(str(self.location_list[0][2]))self.ui.label_ymax.setText(str(self.location_list[0][3]))else:self.ui.type_lb.setText('')self.ui.label_conf.setText('')self.ui.label_xmin.setText('')self.ui.label_ymin.setText('')self.ui.label_xmax.setText('')self.ui.label_ymax.setText('')# # 删除表格所有行self.ui.tableWidget.setRowCount(0)self.ui.tableWidget.clearContents()self.tabel_info_show(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list,path=self.org_path)def detact_batch_imgs(self):if self.cap:# 打开图片前关闭摄像头self.video_stop()self.is_camera_open = Falseself.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启')self.cap = Nonedirectory = QFileDialog.getExistingDirectory(self,"选取文件夹","./")  # 起始路径if not  directory:returnself.org_path = directoryimg_suffix = ['jpg','png','jpeg','bmp']for file_name in os.listdir(directory):full_path = os.path.join(directory,file_name)if os.path.isfile(full_path) and file_name.split('.')[-1].lower() in img_suffix:# self.ui.comboBox.setDisabled(False)img_path = full_pathself.org_img = tools.img_cvread(img_path)# 目标检测t1 = time.time()self.results = self.model(img_path)[0]t2 = time.time()take_time_str = '{:.3f} s'.format(t2 - t1)self.ui.time_lb.setText(take_time_str)location_list = self.results.boxes.xyxy.tolist()self.location_list = [list(map(int, e)) for e in 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results.boxes.cls.tolist()self.cls_list = [int(i) for i in cls_list]self.conf_list = results.boxes.conf.tolist()self.conf_list = ['%.2f %%' % (each * 100) for each in self.conf_list]for loacation, type_id, conf in zip(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list):type_id = int(type_id)color = self.colors(int(type_id), True)# cv2.rectangle(now_img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), colors(int(type_id), True), 3)now_img = tools.drawRectBox(now_img, loacation, Config.CH_names[type_id], self.fontC, color)# 获取缩放后的图片尺寸self.img_width, self.img_height = self.get_resize_size(now_img)resize_cvimg = cv2.resize(now_img, (self.img_width, self.img_height))pix_img = tools.cvimg_to_qpiximg(resize_cvimg)self.ui.label_show.setPixmap(pix_img)self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter)# 设置路径显示self.ui.PiclineEdit.setText(self.org_path)# 目标数目target_nums = len(self.cls_list)self.ui.label_nums.setText(str(target_nums))if target_nums >= 1:self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[0]])self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[0]))self.ui.label_xmin.setText(str(self.location_list[0][0]))self.ui.label_ymin.setText(str(self.location_list[0][1]))self.ui.label_xmax.setText(str(self.location_list[0][2]))self.ui.label_ymax.setText(str(self.location_list[0][3]))else:self.ui.type_lb.setText('')self.ui.label_conf.setText('')self.ui.label_xmin.setText('')self.ui.label_ymin.setText('')self.ui.label_xmax.setText('')self.ui.label_ymax.setText('')# 删除表格所有行self.ui.tableWidget.setRowCount(0)self.ui.tableWidget.clearContents()self.tabel_info_show(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list, path=self.org_path)return now_imgdef combox_change(self):com_text = self.ui.comboBox.currentText()if com_text == '全部':cur_box = self.location_listcur_img = self.results.plot()self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[0]])self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[0]))else:index = 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清空下拉框self.ui.comboBox.clear()# 定时器开启，每隔一段时间，读取一帧self.timer_camera.start(1)self.timer_camera.timeout.connect(self.open_frame)def tabel_info_show(self, locations, clses, confs, path=None):path = pathfor location, cls, conf in zip(locations, clses, confs):row_count = self.ui.tableWidget.rowCount()  # 返回当前行数(尾部)self.ui.tableWidget.insertRow(row_count)  # 尾部插入一行item_id = QTableWidgetItem(str(row_count+1))  # 序号item_id.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter)  # 设置文本居中item_path = QTableWidgetItem(str(path))  # 路径# item_path.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter)item_cls = QTableWidgetItem(str(Config.CH_names[cls]))item_cls.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter)  # 设置文本居中item_conf = QTableWidgetItem(str(conf))item_conf.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter)  # 设置文本居中item_location = QTableWidgetItem(str(location)) # 目标框位置# item_location.setTextAlignment(Qt.AlignHCenter | Qt.AlignVCenter)  # 设置文本居中self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 0, item_id)self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 1, item_path)self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 2, item_cls)self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 3, item_conf)self.ui.tableWidget.setItem(row_count, 4, item_location)self.ui.tableWidget.scrollToBottom()def video_stop(self):self.cap.release()self.timer_camera.stop()# self.timer_info.stop()def open_frame(self):ret, now_img = self.cap.read()if ret:# 目标检测t1 = time.time()results = self.model(now_img)[0]t2 = time.time()take_time_str = '{:.3f} s'.format(t2 - t1)self.ui.time_lb.setText(take_time_str)location_list = results.boxes.xyxy.tolist()self.location_list = [list(map(int, e)) for e in location_list]cls_list = results.boxes.cls.tolist()self.cls_list = [int(i) for i in cls_list]self.conf_list = results.boxes.conf.tolist()self.conf_list = ['%.2f %%' % (each * 100) for each in self.conf_list]now_img = results.plot()# 获取缩放后的图片尺寸self.img_width, self.img_height = self.get_resize_size(now_img)resize_cvimg = cv2.resize(now_img, (self.img_width, self.img_height))pix_img = tools.cvimg_to_qpiximg(resize_cvimg)self.ui.label_show.setPixmap(pix_img)self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter)# 目标数目target_nums = len(self.cls_list)self.ui.label_nums.setText(str(target_nums))# 设置目标选择下拉框choose_list = ['全部']target_names = [Config.names[id] + '_' + str(index) for index, id in enumerate(self.cls_list)]# object_list = sorted(set(self.cls_list))# for each in object_list:#     choose_list.append(Config.CH_names[each])choose_list = choose_list + target_namesself.ui.comboBox.clear()self.ui.comboBox.addItems(choose_list)if target_nums >= 1:self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.cls_list[0]])self.ui.label_conf.setText(str(self.conf_list[0]))#   默认显示第一个目标框坐标#   设置坐标位置值self.ui.label_xmin.setText(str(self.location_list[0][0]))self.ui.label_ymin.setText(str(self.location_list[0][1]))self.ui.label_xmax.setText(str(self.location_list[0][2]))self.ui.label_ymax.setText(str(self.location_list[0][3]))else:self.ui.type_lb.setText('')self.ui.label_conf.setText('')self.ui.label_xmin.setText('')self.ui.label_ymin.setText('')self.ui.label_xmax.setText('')self.ui.label_ymax.setText('')# 删除表格所有行# self.ui.tableWidget.setRowCount(0)# self.ui.tableWidget.clearContents()self.tabel_info_show(self.location_list, self.cls_list, self.conf_list, path=self.org_path)else:self.cap.release()self.timer_camera.stop()def vedio_show(self):if self.is_camera_open:self.is_camera_open = Falseself.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启')video_path = self.get_video_path()if not video_path:return Noneself.cap = cv2.VideoCapture(video_path)self.video_start()self.ui.comboBox.setDisabled(True)def camera_show(self):self.is_camera_open = not self.is_camera_openif self.is_camera_open:self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头开启')self.cap = cv2.VideoCapture(0)self.video_start()self.ui.comboBox.setDisabled(True)else:self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启')self.ui.label_show.setText('')if self.cap:self.cap.release()cv2.destroyAllWindows()self.ui.label_show.clear()def get_resize_size(self, img):_img = img.copy()img_height, img_width , depth= _img.shaperatio = img_width / img_heightif ratio >= self.show_width / self.show_height:self.img_width = self.show_widthself.img_height = int(self.img_width / ratio)else:self.img_height = self.show_heightself.img_width = int(self.img_height * ratio)return self.img_width, self.img_heightdef save_detect_video(self):if self.cap is None and not self.org_path:QMessageBox.about(self, '提示', '当前没有可保存信息，请先打开图片或视频！')returnif self.is_camera_open:QMessageBox.about(self, '提示', '摄像头视频无法保存!')returnif self.cap:res = QMessageBox.information(self, '提示', '保存视频检测结果可能需要较长时间，请确认是否继续保存？',QMessageBox.Yes | QMessageBox.No ,  QMessageBox.Yes)if res == QMessageBox.Yes:self.video_stop()com_text = self.ui.comboBox.currentText()self.btn2Thread_object = btn2Thread(self.org_path, self.model, com_text)self.btn2Thread_object.start()self.btn2Thread_object.update_ui_signal.connect(self.update_process_bar)else:returnelse:if os.path.isfile(self.org_path):fileName = os.path.basename(self.org_path)name , end_name= fileName.rsplit(".",1)save_name = name + '_detect_result.' + end_namesave_img_path = os.path.join(Config.save_path, save_name)# 保存图片cv2.imwrite(save_img_path, self.draw_img)QMessageBox.about(self, '提示', '图片保存成功!\n文件路径:{}'.format(save_img_path))else:img_suffix = ['jpg', 'png', 'jpeg', 'bmp']for file_name in os.listdir(self.org_path):full_path = os.path.join(self.org_path, file_name)if os.path.isfile(full_path) and file_name.split('.')[-1].lower() in img_suffix:name, end_name = file_name.rsplit(".",1)save_name = name + '_detect_result.' + end_namesave_img_path = os.path.join(Config.save_path, save_name)results = self.model(full_path)[0]now_img = results.plot()# 保存图片cv2.imwrite(save_img_path, now_img)QMessageBox.about(self, '提示', '图片保存成功!\n文件路径:{}'.format(Config.save_path))def update_process_bar(self,cur_num, total):if cur_num == 1:self.progress_bar = ProgressBar(self)self.progress_bar.show()if cur_num >= total:self.progress_bar.close()QMessageBox.about(self, '提示', '视频保存成功!\n文件在{}目录下'.format(Config.save_path))returnif self.progress_bar.isVisible() is False:# 点击取消保存时，终止进程self.btn2Thread_object.stop()returnvalue = int(cur_num / total *100)self.progress_bar.setValue(cur_num, total, value)QApplication.processEvents()class btn2Thread(QThread):"""进行检测后的视频保存"""# 声明一个信号update_ui_signal = pyqtSignal(int,int)def __init__(self, path, model, com_text):super(btn2Thread, self).__init__()self.org_path = pathself.model = modelself.com_text = com_text# 用于绘制不同颜色矩形框self.colors = tools.Colors()self.is_running = True  # 标志位，表示线程是否正在运行def run(self):# VideoCapture方法是cv2库提供的读取视频方法cap = cv2.VideoCapture(self.org_path)# 设置需要保存视频的格式“xvid”# 该参数是MPEG-4编码类型，文件名后缀为.avifourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')# 设置视频帧频fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)# 设置视频大小size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))# VideoWriter方法是cv2库提供的保存视频方法# 按照设置的格式来out输出fileName = os.path.basename(self.org_path)name, end_name = fileName.split('.')save_name = name + '_detect_result.avi'save_video_path = os.path.join(Config.save_path, save_name)out = cv2.VideoWriter(save_video_path, fourcc, fps, size)prop = cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNTtotal = int(cap.get(prop))print("[INFO] 视频总帧数：{}".format(total))cur_num = 0# 确定视频打开并循环读取while (cap.isOpened() and self.is_running):cur_num += 1print('当前第{}帧，总帧数{}'.format(cur_num, total))# 逐帧读取，ret返回布尔值# 参数ret为True 或者False,代表有没有读取到图片# frame表示截取到一帧的图片ret, frame = cap.read()if ret == True:# 检测results = self.model(frame)[0]frame = results.plot()out.write(frame)self.update_ui_signal.emit(cur_num, total)else:break# 释放资源cap.release()out.release()def stop(self):self.is_running = Falseif __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)win = MainWindow()win.show()sys.exit(app.exec_())

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目录 线程的使用 线程的创建 例一：创建线程并输出Hello World Thread对象的用法 start() join() interrupt() 线程安全 原子性 可见性 有序性 线程锁 ReentrantLock ReadWriteLock 线程的使用 Java虚拟机中的多线程可以1:1映射至CPU中，即…
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《Docker 简易速速上手小册》第7章 高级容器管理（2024 最新版）

《Docker 简易速速上手小册》第7章 高级容器管理（2024 最新版）

文章目录 7.1 容器监控与日志7.1.1 重点基础知识7.1.2 重点案例：监控 Flask 应用7.1.3 拓展案例 1：使用 ELK Stack 收集和分析日志7.1.4 拓展案例 2：使用集成监控工具 7.2 性能调优与资源限制7.2.1 重点基础知识7.2.2 重点案例：Fl…
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【福建游戏业：低调崛起的区域力量】

【福建游戏业：低调崛起的区域力量】

在前面的文章中，我们已经依次介绍了上海、北京、广州、深圳、成都、杭州等地的游戏行业发展现状。本文要向大家介绍的最后一个地区--福建。 尽管福建省的经济总体实力相对较弱，但近年游戏业焕发出勃勃生机，涌现出几家优秀游戏企业&#xff0c…
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airserver2024mac苹果手机电脑投屏工具下载

airserver2024mac苹果手机电脑投屏工具下载

AirServer的稳定性如磐石般坚固，当提及投屏软件的核心要素时，稳定性无疑是用户最为关心的方面之一。在这方面，AirServer堪称投屏领域的佼佼者，其稳定性表现足以让用户放心依赖。 首先，AirServer采用了先进的投屏技术&…
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文件夹批量字符串检索工具

文件夹批量字符串检索工具

文件夹 文件夹批量字符串检索工具是一种使用于在指定文件夹中批量搜索指定字符串的工具。它可以帮助用户快速找到包含特定字符串的文件，并提供相应的搜索结果。 这种工具通常具有以下功能： 批量搜索：用户可以指定一个文件夹，在该…
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HTML(待完善)

HTML(待完善)

typora-copy-images-to: img 前端api: https://www.w3school.com.cn/ 1.前端知识介绍(了解) 4天内容比较细 碎 多。 小结： 前端知识点不需要单独安装特有的软件。只需要浏览器即可。谷歌 、火狐、IE. 网站后台前端网页 2.HTML的概述(了解) 1.HTML应用场景 各大…
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ChatRTX安装教程

ChatRTX安装教程

介于本人一直想将现有的智慧城市的文档结合大模型RAG实现知识库问答助手，借着Chat With RTX的风潮正好将机器人和知识库合二为一，方便以后对众多文件进行查阅。 一、概要 Chat With RTX 是一个 Demo，用来将您自己的资料（文档、笔…
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事务隔离大揭秘：MySQL中的四种隔离级别解析

事务隔离大揭秘：MySQL中的四种隔离级别解析

欢迎来到我的博客，代码的世界里，每一行都是一个故事 事务隔离大揭秘：MySQL中的四种隔离级别解析 前言事务概述mysql隔离级别并发问题与隔离级别关系事务隔离级别的配置与设置 前言 在当今数据驱动的世界中，数据库事务的一致性和隔…
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常见的音频与视频格式

常见的音频与视频格式

本专栏是汇集了一些HTML常常被遗忘的知识，这里算是温故而知新，往往这些零碎的知识点，在你开发中能起到炸惊效果。我们每个人都没有过目不忘，过久不忘的本事，就让这一点点知识慢慢渗透你的脑海。 本专栏的风格是力求简洁…
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查看Android中正在运行的程序包名

查看Android中正在运行的程序包名

要想知道正在运行程序是什么，可以先把程序退出，然后在Logcat中过滤消息包含displayed即可，如下： 还可以使用TAG为ActivityTaskManager进行过滤，如下： 这样过滤的结果比较多，所以还是用display…
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SpringCloud Alibaba 2022之Nacos学习

SpringCloud Alibaba 2022之Nacos学习

SpringCloud Alibaba 2022使用 SpringCloud Alibaba 2022需要Spring Boot 3.0以上的版本，同时JDK需要是17及以上的版本。具体的可以看官网的说明。 Spring Cloud Alibaba版本说明 环境搭建 这里搭建的是一个聚合项目。项目结构如下： 父项目的pom.xm…
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03-Linux权限

03-Linux权限

root用户 root用户（超级管理员） 无论是Windows、MacOS、Linux均采用多用的管理模式进行权限管理 在Linux系统中，拥有最大权限的账户名为：root（超级管理员）刚开始学习的时候，大多时间都是用的…
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曲线生成 | 图解B样条曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

曲线生成 | 图解B样条曲线生成原理(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

目录 0 专栏介绍1 控制点计算之插值2 控制点计算之近似3 仿真实现3.1 ROS C实现3.2 Python实现3.3 Matlab实现 0 专栏介绍 🔥附C/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)&a…
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用于模拟颗粒流的直接强迫浸没边界法 An immersed boundary method with direct forcing 笔记

用于模拟颗粒流的直接强迫浸没边界法 An immersed boundary method with direct forcing 笔记

原文：Uhlmann, Markus. “An immersed boundary method with direct forcing for the simulation of particulate flows.” Journal of computational physics 209.2 (2005): 448-476. 目录 概述引言问题表述固体对流体的作用欧拉和拉格朗日变量的空间离散体积力的表…
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【Leetcode】235. 二叉搜索树的最近公共祖先

【Leetcode】235. 二叉搜索树的最近公共祖先

文章目录 题目思路代码结果 题目 题目链接 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度…
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Python爬虫-爬取B站番剧封面

Python爬虫-爬取B站番剧封面

本文是本人最近学习Python爬虫所做的小练习。如有侵权，请联系删除。 页面获取url 代码 import requests import os import re# 创建文件夹 path os.getcwd() /images if not os.path.exists(path):os.mkdir(path)# 当前页数 page 1 # 总页数 total_page 2# 自动…
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基于ELFBoard开发板的车牌识别系统

基于ELFBoard开发板的车牌识别系统

本项目采用的是ElfBoard ELF1开发板作为项目的核心板，主要实现的功能为通过USB 摄像头对车牌进行识别，如果识别成功则会亮绿灯，并将识别的车牌号上传到手机APP上面，车牌识别的实现是通过百度OCR进行实现，手机APP是用Ja…
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五种多目标优化算法（MOCS、MOFA、NSWOA、MOAHA、MOPSO）性能对比（提供MATLAB代码）

五种多目标优化算法（MOCS、MOFA、NSWOA、MOAHA、MOPSO）性能对比（提供MATLAB代码）

一、5种多目标优化算法简介 多目标优化算法是用于解决具有多个目标函数的优化问题的一类算法。其求解流程通常包括以下几个步骤： 1. 定义问题：首先需要明确问题的目标函数和约束条件。多目标优化问题通常涉及多个目标函数，这些目标函数可能…
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