移动端前端开发真机调试攻略有线调试：一、IOS 移动端 （Safari开发者工具）手机端：设置 → Safari → 高级 → Web 检查器 → 开。mac端：Safari → 偏好设置 → 高级 → 在菜单栏中显示“开发”菜单。在 OS X 中启动 Safari 之后，以 USB 电缆正常接入 iOS 设备，并在此移动设备上启动 Safari。此时点击计算机上的 Safari 菜单中的“开发”
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2024-09-22 10:27:05
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一.前言最近在学习yolo_v3项目，该项目是深度学习发展到现阶段最受欢迎的大项目之一，是多目标识别跟踪框架集大成者。yolo_v3是yolo系列之一神经网络，同时也是发展到的最优美的网络。当然，随着系列发展，yolo_v3也保留和yolo_v1和yolo_v2神经网络的部分优点，同时，也抛弃了yolo_v1和yolo_v2中大多数缺点。下面就yolo_v3进行理论和代码信息分析。同学完全可以通过
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2024-01-11 08:00:50
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基于openvino和python环境实现yolox图像检测：踩坑记录最近看到openvino在Github上开源了一部分openvino_contrib，计划支持ARM架构CPU，就想着学学Openvino，想着单刷树莓派，正好yolox宣称吊打yolo系列，有支持各种加速引擎，果断拿来试试，然后就苦逼了，但最终填坑，所以想着记录一下，和大家分享一下。先甩个openvino_contrib和yo
前言 本文介绍了Windows10下YOLOv8 TensorRT CUDA加速部署。TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c实现模型end2end的gpu加速。关注仓库《TensorRT-Alpha》：https://github.com/FeiYull/TensorRT-AlphaYOLO系列开个头，更多模型，敬请期待。提示:如果您对TensorRT不是很熟悉，请务必按照
目录在我们的应用程序中添加模型在捕获的视频帧上运行目标检测绘制边界框实际应用下一步？在这里，我们将YOLO v2模型的Core ML版本与我们的iOS应用程序的视频流捕获功能结合在一起，并向该应用程序添加对象检测。下载iOS YOLO-92 MB本系列假定您熟悉Python、Conda和ONNX，并且具有使用Xcode开发iOS应用程序的经验。我们将使用macOS 10.15 +、Xcode 11
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2024-08-25 08:29:13
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首先来了解一下什么是TensorFlow ？TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs)，用于数值计算的开源软件库。其命名来源于本身的原理，Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端的计算过程。张量从图中流过的直观图像是其取名为“TensorFlow”的原
YOLO系列解读（上）1. 背景介绍2. 正文：Yolov1~Yolov32.1 Yolov12.1.1 Yolov1介绍2.1.2 Yolov1 小结2.2 Yolov22.2.1 Yolov2介绍2.2.2 Yolov2小结2.3 Yolov32.3.1 Yolov3介绍2.3.1 Yolov3小结3. 总结 1. 背景介绍 写这篇文章的契机是6月底和7月初，Yolo v6和Yolo v7
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2024-07-23 20:26:01
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YOLO（You Only Look Once）是与R-CNN系列不用的一种目标检测方法，其实在我看R-CNN系列文章时，我就思考能不能直接输入一张图像，就卷积最后得到x,y,w,h,c五个参数啊，直接让它暴力预测！嘿嘿，yolo就是这么干的！YOLO-V1我理解的YOLO-V1相当于采取比较暴力的检测方案，网络结构如下图所示，其只用了一个卷积网络实现，更加简单。网络结构首先输入一行图片，这里它把
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2024-04-22 14:57:15
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上篇 快速玩转Yolov5目标检测—没有好的显卡也能玩（一） 已经将YoloV5在我的笔记本电脑上快速跑起来了，因为电脑显卡一般，所以运行的CPU版本，从推理结果来看，耗时还是蛮高的，如下图，平均每帧0.45秒左右：理论上这已经能满足很多场景下的需求了，比如明火报警、不带安全帽报警等等，不过还是想试下在GPU下的推理表现
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2024-08-24 20:46:04
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背景： yolo是继faster-r-cnn后，原作者在目标检测领域进行的新研究。到了v3版本以后，虽然已经换人支持，但是更注重工程实践，在实际使用过程中突出感受就是：“非常快”，GPU加速以后能够达到实时多目标 更多相关背景知识还有原理以及与faster-rcnn对比请看这：现在要用cv2拍一个视频传yolo3让它框出一些物体看看情况怎么样先上视频代码#-*-coding:utf-8-*-
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2024-07-21 00:24:27
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背景：测试过程当中，我们经常测试两个端：安卓和iOS端，鉴于安卓和ios实现的原理差异可以辅助我们更精准的去定位为题，解决问题，现在总结出Android和ios的差异不同点如下：一、两者运行机制不同1. iOS采用的是沙盒运行机制 （1）沙盒机制 出于安全考虑，iPhone对于安装在上面的应用程序有所限制，这个限制就是应用程序只能在为该改程序创建的文件系统中读取文件，不可以去其它地方访问，此区域被
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2023-09-13 12:48:00
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Android 跟 iOs的区别本质的区别，还是平台“开放性”的区别，这个开放性的核心，是授权的开放。如果细化到技术层面，有系统资源调度的开放等等。从技术层面来讲，不是说“开放”就是强大。因为越“开放”，导致的风险也就越大。有兴趣的，可加群<Android开发入门 372858684>。请了个做开发多年的朋友在群里友情客串，不定时看心情组织在线学习。想系统入门的同学
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精选
2014-06-05 10:14:03
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## iOS与Android蓝牙交互的实现指南
在现代应用开发中，蓝牙技术能够实现在不同设备之间的数据通信。为了帮助你这个刚入行的小白，我们将详细讲解如何在iOS和Android平台上实现蓝牙设备之间的交互。以下是整个流程的概述。
### 流程概览
| 步骤 | 描述 |
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目标检测，作为图像处理的进阶应用。相比于初级的分类，它还需要一个定位物体的过程。通过定位，分类的交替过程完成图片中的多目标检测。 对于定位。主要有两个路线。一，把定位问题看做一个回归问题，直接得到对象的坐标。如，YOLO系列中的五元组，（x,y,w,h,cls）。二，通过滑动窗口轮询的方式，进行定位，这就是RCNN系列region-based思路，这也方便将RCNN系列算法，扩展到语义分割领域。
# 使用YOLO源码在Python中进行目标检测
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，通过一次前向传播便能在图像中识别并定位多个物体。本文旨在帮助刚入行的小白实现YOLO在Python中的运行。
## 整体流程
以下是实现YOLO目标检测的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[下载YOLO源码]
B[安装必要的
原创
2024-10-22 03:32:14
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# YOLO 在 iOS 中的应用
随着深度学习技术的快速发展，目标检测技术在计算机视觉领域得到了广泛应用。其中，YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其高效率和良好的检测性能备受关注。本文将探讨如何在 iOS 应用中实现 YOLO 目标检测，并提供相关的代码示例。
## 什么是 YOLO？
YOLO 是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心理念是将目标检测问题转化为回
注：本文参照网络相关作者分析信息结合自身感受。 谈起PC与Mac，乔布斯自己也曾经说过，台式机大战胜负早已分了，PC胜出。可视胜出者获得了什么呢？宏碁，戴尔，联想，等等，只是轮为了硬件生产，微软系统一个个版本的推出，不冷不热，迟迟没有办法转化之前的XP用户升级。所谓的失败者呢，凭借一次次的升级，将产品艺术化，将科技与设计完美结合，稳定的更新着Mac主机。一个所谓胜者一个所谓败者，微软，宏碁，戴尔，
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2024-07-20 16:47:27
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低配版PP-YOLO实战目录1、数据处理与读取2、目标检测模型PP-YOLO3、总结第一部分：数据处理与读取一、数据处理林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。读取AI识虫数据集标注信息AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Lec
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2023-07-07 19:06:31
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优先级别不同：iOS最先响应屏幕 不少人都反应苹果iPhone要比一般Android手机流畅，这是一个现象要说是大问题谈不上，毕竟两者是完全两个不同的系统所以严格来说放在一起对比是不公平的。不过因为Android以及iOS是当下两大主流操作系统，对比抗衡之类的说法自然难以避免。今天我们就来谈谈为什么iOS产品在使用过程中会让人觉得更加流畅一些，而为何一些Andr
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2024-01-16 13:44:01
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选择哪个平台进行开发？ 好了，您已经得出结论，开始开发移动应用程序，实在无济于事。 问题在于，很难决定选择哪种平台进行开发。 Android和iOS都有其优点和缺点，选择其中之一也取决于您对苹果产品或支持Android生态系统的公司的个人感觉。 在这篇文章中，我将介绍每个平台的优缺点，并以比较表作为结束。 因此，向后倾斜并享受阅读。 发展的前提 要开发适用于Windows Phone或其
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2023-11-22 23:51:01
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