前言其实这篇文章重点在如何用Java的JNI调用C++的dll，记录一下，避免以后自己忘了.....原文发表在语雀文档上，排版更美观简介JNI—摘自百度百科JNI是Java Native Interface的缩写，它提供了若干的API实现了Java和其他语言的通信（主要是C&C++）。从Java1.1开始，JNI标准成为java平台的一部分，它允许Java代码和其他语言写的代
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2023-12-11 09:04:11
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18571519191
bdqn2023
原创
2024-09-26 23:10:14
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YOLO代码解读_model.py1 概述2 导入库文件3 parse_model_cfg()3.1 修正路径3.2 按行读取3.3 模型定义4 create_modules()4.1 基本单元4.2 YOLO网络结构的基本了解4.3 convolutional4.4 Upsample4.5 route4.6 shortcut层4.7 YOLO层4.8 记录返回5. YOLOLayer()5.1
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2023-08-25 17:26:57
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对数据库事务的理解定义事务四大特征(ACID)原子性（Atomicity）：事务是最小单位，不可再分一致性（Consistency）：事务要求所有的DML语句操作的时候，必须保证同时成功或者同时失败隔离性（Isolation）：事务A和事务B之间具有隔离性隔离级别持续性（Durability）：是事务的保证，事务终结的标志(内存的数据持久到硬盘文件中)关于事务的术语 定义用户一系列的数据库操作序
众所周知，星环(Transwarp)于2017年10月底正式对外公开社区版可供社区用户自行下载试用，社区版本与商业版本的主要区别如下图， 下面通过实际步骤与截图介绍如何一步一步搭建TDH集群，仅供参考。关于TDH的系列组件的相关教程，可至Transwarp官网查看详细文档，https://docs.transwarp.io/5.0/ ，不过目前好像未能找到TxSQL相关的文档（可能还未完善）
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2023-11-30 18:19:16
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一.yolo概述作者在YOLO算法中把物体检测（object detection）问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。YOLO算法的优点：1、YOLO的速度非常快。在Titan X GPU上的速度是45 fps（frames per second），加速版的YOLO差不多是150fps。2、YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这
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2023-12-05 10:47:11
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yolov5简介 YOLOv5(You Only Look Once)是由 UitralyticsLLC公司发布的一种单阶段目标检测算 法，YOLOv5 相比YOLOv4 而言，在检测平均精度降低不多的基础上，具有均值权重文件更小，训练时间和推理速度更短的特点。YOLOv5 的网络结构分为输入端、BackboneNeck、Head 四个部分。输入端主要包括 Mosaic 数据增强、图片尺寸处理以及
12 .运算符包括：算术运算符；逻辑运算符；关系运算符；赋值类运算符；三元运算符；字符串连接运算符（1）算术运算符%求余【取模】；++自加一；–自减一 运算符有优先级，不确定的时候加括号提高优先级，没有必要记住优先级 y++是先输出，再加一；++y是先加一，再输出（2）关系运算符**<=小于等于；==等于（=是赋值运算符）；!=**不等于 关系运算符的结果一定是布尔类型（3）逻辑运算符&am
文章目录一、YOLOX简介二、YOLOX 模型结构的改进2.1 baseline: YOLOv3-SPP2.2 检测头设计：分类和回归解耦2.3 YOLOX 的整体网络结构三、YOLOX 的其他改进3.1 数据增强（data augmentation）3.2 Anchor-free3.3 Multi positives（多个正样本）3.3.1 目标检测中的正负样本3.3.2 Multi posi
前期一直没有时间跑YOLOv7源码，今天对YOLOv7在NWPU-10遥感图像数据集上进行实验测试，现将实验训练以及评估过程分享如下，希望对大家有帮助。为了客观分享，我对整个过程进行了截图，能够让大家看到我的实验参数以及实验设置。需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师 一、训练过程：选择YOLOv7.yaml配
# 使用Python实现YOLO物体检测
在计算机视觉领域，物体检测是一个重要的任务。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法，它具有高效性和实时性，能够在一帧图像中同时识别多个物体。本文将介绍如何在Python中使用YOLO进行物体检测。
## YOLO的基本概念
YOLO算法与传统算法（如R-CNN等）不同，它将物体检测视为一个回归问题。不再利用候选区域来
# 使用 PyTorch 实现 YOLO：新手指南
YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的物体检测算法。对于刚入门的开发者来说，了解如何在 PyTorch 中实现 YOLO 是一个重要的技能。下面，我们将展示实现 YOLO 的步骤，并提供所需的代码和注释。
## 流程概述
以下是实现 YOLO 的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-10-15 05:18:53
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YOLOv5源码yolo.py前言需要导入的包以及配置Detect模块SegmentBaseModelSegmentation Model最后 前言yolo.py这个模块是yolov5的模型搭建的相关内容,代码量并不大,模型主要需要注意的内容就是抓住不同的函数之间的调用,在哪里调用,对这一方面有一定的了解即可需要导入的包以及配置# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0
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2023-10-17 22:00:26
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# Python 使用 YOLO 进行目标检测
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测系统，能够在图像中快速准确地识别多个对象。近年来，YOLO 由于其高效性和准确性而受到广泛关注。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 YOLO 进行目标检测，并且提供相应的代码示例。
## YOLO 的工作原理
YOLO 的核心思想是将目标检测问题转化为回归问题
最近在学习使用yolov3训练自己的数据，百度上找到了很多使用yolov3训练自己的数据的教程，自己也是踩了很多坑最后才顺利训练了自己的数据，下面记录下自己训练自己数据的过程。 总结来说，快速训练自己的数据需要建立自己的数据集（或者使用自己感兴趣的公开数据集）、将数据集的文件格式改成和要求所需一样的格式、将
Yolov3升级版 这个c++版，支持vs2015 vs2017.https://github.com/springkim/YOLOv3_SpringEdition 这个55.4，看一看https://github.com/jacke121/yolov3Yolov3简述代码地址：https://pjreddie.com/yolo/ 文末附yolov3_Visua
# 使用Java填写问卷星调查
随着互联网的普及和发展，网络调查已经成为一种非常常见的数据收集方式。而问卷星作为国内领先的在线调查平台，为用户提供了便捷的创建、分享和分析调查问卷的功能。本文将介绍如何使用Java编程语言来填写问卷星的调查问卷，并通过代码示例来演示具体实现步骤。
## 问卷星调查填写流程
在开始编写代码之前，我们需要了解一下问卷星的调查填写流程。通常来说，填写问卷星调查问卷的
原创
2024-04-21 05:08:48
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OpenCV 早在 3.x版本就涵盖 dnn 模块，使用 OpenCV 能更简别的直接运行已训练的深度学习模型，本次采用在目标检测中最强劲的 Yolo v3进行文件准备yolov3.cfg ，coco.names 与 yolov3.weights，yolov3.weights 可从 Yolo 官网进行下载：下载地址 yolov3.cfg 与 coco.names 在 GitHub 上直接搜寻即可，
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2023-11-01 20:28:12
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目录step1 制作数据集step2 训练模型step3 测试step4 可视化训练日志 Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架，具体的环境搭建可以参考之前写的一篇文章： 基本环境搭建成功后，就可以使用自己制作的数据集训练自己的yolo模型了。文中出现的使用的已标注好的数据集来自：step1 制作数据集1、 （1）按照 中制作数据集
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2024-06-04 17:05:34
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Installing Darknet Installing Darknet 1.直接设置使用，编译通过 2. 下载权重测试 3.测试结果： - 区分上下连个命令： -/darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 结果： 4.设置GPU和
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2017-12-19 21:04:00
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