yoloV3以V1，V2为基础进行的改进，主要有：利用多尺度特征进行目标检测；先验框更丰富；调整了网络结构；对象分类使用logistic代替了softmax,更适用于多标签分类任务。1.算法简介YOLOv3是YOLO (You Only Look Once)系列目标检测算法中的第三版，相比之前的算法，尤其是针对小目标，精度有显著提升。yoloV3的流程如下图所示，对于每一幅输入图像，YOLOv3会
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2023-12-15 09:47:58
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# 使用Python实现五辆车的目标检测
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它能够识别图像中的物体并标记其位置。本教程将指导你如何使用Python进行五辆车的目标检测。在这个过程中，我们将使用YOLO（You Only Look Once）算法，OpenCV库，以及一些其他有用的工具。
## 流程概述
首先，让我们概述一下整个流程。下面是一个简单的步骤表格，逐步引导你完成目标检测的
介绍利用 pylint 和 pytest，分别作为 python 代码规范检查和单元测试工具，并通过 与jenkins 实现 python 持续集成pylint 介绍pylint 是一个 Python 代码分析工具，它分析 Python 代码中的错误，查找不符合代码风格标准（Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8，具体信息，请参阅参考资料）和有潜在问题的代码。pylint 是一个 Pyth
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2023-11-22 21:21:49
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序言 自动驾驶是目前非常有前景的行业，而视觉感知作为自动驾驶中的“眼睛”，有着非常重要的地位和作用。为了能有效地识别到行驶在路上的动态目标，如汽车、行人等，我们需要提前对这些目标的进行训练，从而能够有效地避开，防止事故的发生。 目录:目标检测之车辆检测（基于darknet框架的yolov3）一、目标检测的概念二、Darknet整体框架与安装测试三、y
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2023-10-31 14:47:03
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文章目录源代码准备数据集使用官方数据集制作自己的数据集划分数据集写自己的配置文件聚类生成先验框修改配置文件训练测试 源代码我所使用的是yolov5-v6.1版本，下载地址：yolov5-6.1代码 解压完成后，在Anaconda Prompt中进入代码所在文件夹，执行以下代码：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsingh
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2024-04-22 09:46:13
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引言测试代码的速度和效率是软件开发的一个重要方面。当代码占用太长时间或者消耗太多资源(如内存或 CPU)时，可能会很快遇到各种问题，例如：代码运行的机器可能变得不稳定，在某些情况下甚至会丢失数据。确保在出现明显的性能问题时进行检查是有帮助的，但是建立性能基准和概要也同样重要。在开发过程中，应该对代码从开始到结束的功能进行测试，但是对性能进行测试也很重要。在编写代码时养成测试代码的好习惯，比如速度和
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2024-03-11 07:08:45
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问题导读1、 如何使用装饰器来衡量函数执行时间？2、通过怎样的配置，可了解到脚本中对象创建和删除操作的流程？3、要知道函数被调用了多少次，可以使用什么模块？在运行复杂的Python程序时，执行时间会很长，这时也许想提高程序的执行效率。但该怎么做呢？首先，要有个工具能够检测代码中的瓶颈，例如，找到哪一部分执行时间比较长。接着，就针对这一部分进行优化。同时，还需要控制内存和CPU的使用，这样可以在另一
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2023-07-30 21:24:05
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近期，中山大学发布了一种基于可微图学习的弱监督行人重识别（person re-ID）方法和一个大型数据集。该方法结合可微图学习和弱监督学习方法，为行人重识别深度神经网络加入自动生成训练标签的模块并与其一体训练。相比普通的行人重识别方法，该方法不需要高昂的人工标注成本，并且几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。正是因为标注的简单，一个大型行人重识别数据集也诞生了，即 SYSU-3
静态检测技术: 优点：可以提供测试环境更安全、速度更快。 缺点：容易受到包装器和恶意代码混淆技术、部分反拆卸技术的影响，导致静态方法无效。 主要方法： n-gram字节代码作为特征用于检测野外恶意可执行文件;(n-g表达式是指n序列中相邻的元素，而这些元素可以是字节、指令或其他信息软件的功能) 挖掘windows中可执行文件的结构特征; 恶意软件二进制文件可视化为灰度图像，
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2024-05-21 15:54:14
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如有疑问，欢迎与我探讨，联系邮箱：1103540209@qq.com代码：链接: https://pan.baidu.com/s/1nwqzpFggGmDlwYXDUX2RxQ 提取码: g8wn识别效果：
原创
2022-01-07 17:18:05
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一定要注重代码规范，按照平时的代码管理，可以将Python代码规范检测分为两种：静态本地检测：可以借助静态检查工具，比如：Flake8，Pylint等，调研了一下，用Flake8的相对较多，功能满足，本文将使用Flake8git：可借助git hooks，本文推荐使用pre-commit。静态本地检测Flake8包装了Pyflakes、Pycodestyle和McCabe，也可以自定义插件。功能包
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2021-04-23 14:55:23
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# Python代码安全检测的必要性与方法
在如今这个数字化快速发展的时代，安全隐患无时无刻不在威胁着我们的系统和数据。尤其是在使用Python等高层次编程语言编写应用时，代码的安全性显得尤为重要。本文将带您深入探讨Python代码安全检测的必要性，常见的安全漏洞以及如何进行有效的检测。我们将通过代码示例和可视化图表来帮助理解。
## 为什么要进行Python代码安全检测？
Python因其
原创
2024-09-13 06:46:03
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# 边缘检测的科普与Python实现
## 引言
边缘检测是计算机视觉和图像处理中的一种重要技术，它用于识别图像中物体的边界。在图像中，边缘是指亮度变化显著的区域。通过边缘检测，我们可以提取出图像的结构特征，为后续的图像分析、目标检测和图像分割等任务奠定基础。
本文将介绍边缘检测的基础知识，并通过Python语言实现一个简单的边缘检测示例。
## 边缘检测的基本原理
边缘检测的主要目的是
原创
2024-10-10 04:40:44
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# Python在线代码检测
在软件开发过程中，代码质量是至关重要的。良好的代码质量可以提高程序的可读性、可维护性和可测试性，从而减少错误和bug的产生。为了帮助开发人员提高代码质量，许多在线工具和服务提供了代码检测的功能，其中包括Python在线代码检测工具。
## 什么是Python在线代码检测?
Python在线代码检测是一种通过Web应用程序或网站，提供对Python代码进行静态分析
原创
2023-11-12 09:44:41
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边缘检测我们之前讲边缘检测的时候讲到了一阶导和二阶导，理想边缘的像素值是跳变的，而斜坡边缘的像素值是渐变的。我们在求一阶导的时候导数值大的地方可以看做边缘；若是对于斜坡边缘，我们不想得到一长条边缘，而只想得到这个渐变的中央点时，我们可以看二阶导，二阶导只在边缘开始与结束的地方会出现，因此我们只需要找到二阶导的过零点就可以找到渐变的中央点了在现实生活中出现的边缘更多时候带有噪声，这种情况下使得我们很
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2024-09-13 13:01:53
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我试着写一个程序，用户输入一个数字，它在屏幕上画出那么多的矩形，但是三角形不能重叠。我对最后一部分有问题，我正在寻求帮助。我借用了Al-Sweigart的一本书中的边缘检测方法，他编写的完整程序可以在这里找到：以下是我正在执行的程序：import pygame, sys, random
from pygame.locals import *
def doRectsOverlap(rect1, re
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2023-07-01 19:01:26
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python代码检测工具及区别：pep8/pycodestyle相信大家多多少少都见过 PEP 8，那 PEP 8 到底是个啥？其实PEP 8 是一种 Python 代码规范指南，其目的是为了保持代码的一致性、可读性。检查自己代码是否符合 PEP 8 规范，一个简单的工具就是：pep8。安装$ pip install pep8Pyflakes一个用于检查 Python
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2023-06-27 23:58:51
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如有疑问，欢迎与我探讨，联系邮箱：1103540209@qq.com代码：链接: https://pan.baidu.com/s/1nwqzpFggGmDlwYXDUX2RxQ 提取码: g8wn识别效果：
原创
2021-06-18 14:16:37
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# Python体温检测代码实现
## 概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python编写一个体温检测代码。这个代码可以用来检测人体的温度，并根据不同的温度范围给出相应的提示。
## 整体流程
下面是实现这个代码所需的步骤的概览。我们将按照以下步骤来实现代码：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的模块 |
| 2 | 获取用户输入的体温 |
| 3
原创
2023-10-28 07:55:43
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# Python 代码质量检测
在现代软件开发中，代码的质量直接影响着软件的可维护性、可读性和整体性能。对于 Python 程序员来说，掌握代码质量检测的工具和技术，是提高工作效率和代码质量的关键。本文将介绍 Python 代码质量检测的必要性、常用工具以及如何在实际工作中应用这些工具，最后以一个示例总结。
## 一、代码质量的重要性
代码质量不仅仅是指代码的正确性，它还包括了以下几个方面：
