简介在水汽充足、微风及大气层稳定的情况下,气温接近零点,相对湿度达到100%时,空气中的水汽便会凝结成细微的水滴悬浮于空中,使地面水平的能见度下降,这种天气现象称为雾。 光线在照射到这些小颗粒的时候,方向发生改变,一些光被挡掉了,所有光的强度发生了改变,另一方面本不应该射向观察者的光线射向了观察者。    线性雾/指数雾/对数雾 如今的显卡对雾已经有了硬件级别的支持,所以性能上的损耗非常小。通常硬            
                
         
            
            
            
            让大家久等了,这段时间更新的有些慢,有些文章中没有的模块,希望大家给予提醒,我会在最快的时间给与补充一起加油,雾在场景中,雾同样对环境具有很大的影响,有些游戏甚至在场景中用雾来模拟远处灯光的效果。因此灯光部有必要讲讲雾。UE4的雾有两种,一种是Atmospheric fog,另一种是exponential height fog。两种雾都位于Modes的基本体的visual effects中。通过将            
                
         
            
            
            
            Python常用的自动化小脚本,必须收藏!原创 鬼仔 码农鬼仔 2023-08-19 18:00 发表于广东前言大家好,我是鬼仔。今天给大家分享几个python常用的自动化小脚本。无论是日常生活,还是工作开发,这几个脚本都常常会用到!1. List转JSON、String转JSON2. 时间格式转换3. 读取文件地址4.&nbs            
                
         
            
            
            
            介绍换工作,换电脑一切需要重新开始,开发环境搭建真是个大工程。本文主要记录下,python开发环境的搭建及优化,轻松保持开发的快捷和高效。选择开发电脑有条件的话Mac还是开发的首选,用习惯之后,要再换系统还真是难以割舍。第二推荐的原本是linux系统,它能让你在开发过程中能最接近生产环境,但痛点也还是比较明显,一些常用的通讯软件,流行的管理软件没有被支持,当然如果你是linux大神,这些都不是问题            
                
         
            
            
            
            # Python 如何区分0 和 False
在 Python 中,0 和 False 都代表假值,但它们并不完全相同。Python 提供了一些方法来区分它们,包括类型检查、运算符判断和条件语句。
## 类型检查
可以使用 `type()` 函数来检查变量的类型。对于值为 0 的变量,`type()` 函数返回 `int` 类型;而对于值为 False 的变量,`type()` 函数返回 `            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-07 03:27:34
                            
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            前言:各式各样的制造工坊常常会出现在任意类型的游戏中,铁匠铺、车间、工业建筑等等,那么如何快速且简单的实现一款可复用的烟雾特效呢,先在脑海中想象一下我们生活里常见的烟雾吧。初步实现:在经过简单的想象以后,我们可以总结烟雾有以下一些普遍规律:垂直向上飘散有颜色且半透明大小不规则速度不规则容易受风的方向影响暂时总结一些基本规律以后,我们尝试按照上面这些特效来制作吧:首先创建一个空Unity场景用于观察            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-28 19:49:57
                            
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            YOLOv5模型训练及检测一、为什么使用YOLOv5二、软件工具2.1 AnacondaAnaconda | Anaconda Distribution2.2 PyCharm下载 PyCharm:JetBrains 为专业开发者提供的 Python IDE2.3 LabelImgGitHub - heartexlabs/labelImg: ?️ LabelImg is a graphical im            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            利用python实现烟雾图像处理       颜色规范化直方图均衡化处理背景减除法建立混合高斯模型中值滤波去噪颜色规范化最大值灰度处理gray = max(r,g,b)  import                平均灰度处理gray = (r,g,b)/3       加权平均能得到较合理的灰度图像:       可以看到烟雾用加权平均处理比较好烟雾的部分显示的比较明显我们再用几个清楚的烟雾照            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            文章目录烟雾和火灾检测从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现1. 数据集的制作1.1 数据集采集1.2 使用labelme对图片进行标注2. YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2 YOLOv5获取与调试2.2.1 下载yolov5代码2.2.2 安装yolov5训练所需的第三方库:2.2.3 下载预训练的权重文件2.2.4 配置自己的yaml文件2.2.5 开始训练2.2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-13 10:18:24
                            
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            一、抽烟特征提取 烟雾是识别驾驶员是否抽烟较为明显的特征,烟雾扩散性区域运动连续性、烟雾背景模糊性、烟雾不规则性以及烟雾的相关性,这些特征量比较全面地反映了烟雾的基本特征。 ①烟雾形状特征 由于外界因素烟雾在扩散过程中呈现出的无规则形状变化,烟雾分子也在不停的做无规则运动,而且边缘的轮廓始终是一种模糊不清的不规则状态。烟雾在扩散过程中形状呈不规则变化。因为当两个图形面积完全相等时,边缘轮廓不规则的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在机器学习的过程中,模型的性能评估至关重要。为了评估模型在未见数据上的能力,通常会将可用数据分为训练集和测试集。在本文中,我们将详细讨论如何在Python中区分和划分测试集与训练集,并提供相应的代码示例。我们还将通过流程图和甘特图来增强理解。
## 1. 数据集的划分
数据集的划分是指将数据集分成两个或多个部分,至少包括训练集和测试集。训练集用于训练模型,而测试集则用于评估模型的性能。常见的划            
                
         
            
            
            
            # Python如何区分数字和字母
在Python中,区分数字和字母是一项常见的任务,尤其是在处理文本数据时。Python提供了多种方法来实现这一功能。本文将详细介绍如何使用Python区分数字和字母,并提供代码示例和状态图。
## 1. 使用内置函数
Python提供了一些内置函数,可以方便地判断一个字符是否为数字或字母。
### 1.1 使用`str.isdigit()`
`str.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 项目方案:Python环境中区分CPU和GPU
随着深度学习和数据科学的快速发展,合理区分CPU和GPU环境对于提高模型训练效率至关重要。本项目旨在通过Python识别当前运行环境是CPU还是GPU,进而优化计算资源的使用。
## 1. 项目背景
大多数深度学习框架(如TensorFlow和PyTorch)支持GPU计算。这种硬件加速可以显著减少模型的训练时间。因此,检查当前环境是否支持            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            0 摘要Background and Objective: 打鼾是一种普遍现象。 它可能是良性的,但也可能是阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 一种普遍存在的睡眠障碍的症状。 准确检测打鼾可能有助于筛查和诊断 OSA。Methods: 我们介绍了一种基于卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 组合的打鼾检测算法。 我们获得了转诊到临床中心进行睡眠研究的 38 名受试者的录音。 所有受试者            
                
         
            
            
            
            目录前言效果运行环境效果用了10张图片进行预测,预测出了8张,2张未预测出,8/10开摄像头识别 我在云服务器跑了18轮,训练了3个多小时,大家如果想模型更好的话,可以试着再加抽烟数据集,增加迭代数,并且再加一些别的限制,如开始说的烟雾检测,让最后训练的模型更为准确。这里还存在一个问题,就是摄像头打开yolo逐帧检测时,感觉一卡一卡的,但是有些博主也用opencv调用摄像头识别人脸很顺畅,他们说可            
                
         
            
            
            
            火灾是当今世界上发生频率最高的灾害之一。根据相关统计,全世界平均每1天发生的火灾就高达1万多起,造成数百人死亡。而且火灾造成的损失,随着时间的推进还在呈几何级地翻倍增长。由此产生了对火灾自动探测技术的迫切需求,尤其是火灾烟雾探测技术也取得了长足的发展和较为广泛的应用。烟雾探测器的工作原理烟雾探测器,又叫烟雾报警器,是通过监测烟雾的浓度来实现火灾防范的,由总线供电,与火灾报警控制器联网、通讯组成一个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            噪音人声识别接口介绍语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD),就是检测是否有声音,常规的算法是通过声音音量和频谱特诊来判断是否有声音的,但是无法区分是噪音还是人声,在电话机器人中噪音打断和噪音识别错误的关键词始终是一个痛点,机器学习算法可以通过大量噪音和人声数据训练出判别人声还是噪音的神经网络模型,VAD算法结合深度神经网络就可以彻底解决这个痛点了。 我们的最新VA            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            报告要求报告的主题是video based smoke detection。提供train、test两个数据集,每个数据集内部均有smoke和non两个文件夹,文件夹内有若干100*100大小的图片。报告内容包括四部分:1、特征表示;2、降维及聚类;3、分类;4、模型评价及选择。LBP算法LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子。主要分为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这个问题比较简单,适合小白,主要区分方法的重载和重写。有时候经常搞混,这篇文章就是为了很好的去整理区分一下。一个类中,可以有很多的构造方法,而且名字相同都是类名,其实这些方法就已经构成了重载。也就是说,在一个类中,可以有很多名字相同的不同方法。现在一个问题来了,就是java是如何区分这些方法的呢?方法重载其实区分重载,有一个很简便的方法,那就是每一个方法有一个独一无二的参数列表。public cl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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