HackQuest介绍 web3 学习平台

至此，整个YOLOv11的训练预测阶段完成，与YOLOv8差不多。欢迎各位批评指正。

至此，整个YOLOv10的训练预测阶段完成，与YOLOv8差不多。欢迎各位批评指正。

运行后会在文件yolov10s.pt存放路径下生成一个的yolov10s.onnxONNX模型文件。安装完成之后，我们简单执行下推理命令测试下效果，默认读取。终端，进入base环境，创建新环境。（1）onnx模型转换。

一键部署 springcloud 微服务，需要用到 Jenkins K8S Docker等工具。本文使用jenkins部署，流程如下图开发者将代码push到git运维人员通过jenkins部署，自动到git上pull代码通过maven构建代码将maven构建后的jar打包成docker镜像 并 push docker镜像到docker registry通过k8s发起 发布/更新 服务 操作其中 2~5步骤都会在jenkins中进行操作。

一键部署 springcloud 微服务，需要用到 Jenkins K8S Docker等工具。本文使用jenkins部署，流程如下图开发者将代码push到git运维人员通过jenkins部署，自动到git上pull代码通过maven构建代码将maven构建后的jar打包成docker镜像 并 push docker镜像到docker registry通过k8s发起 发布/更新 服务 操作其中 2~5步骤都会在jenkins中进行操作。

终端，进入base环境，创建新环境，我这里创建的是p38t17(python3.8，pytorch1.7)安装pytorch：（网络环境比较差时，耗时会比较长）下载好后打开yolov7-pose源码包。imgpath：需要预测的图片的存放路径。modelpath:模型的存放路径。Yolov7-pose权重下载。打开工程后，进入设置。

CPU：叫做中央处理器（central processing unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。[^3]可以形象的理解为有25%的ALU(运算单元)、有25%的Control(控制单元)、50%的Cache(缓存单元)GPU：叫做图形处理器。

至此，整个训练预测阶段完成。此过程同样可以在linux系统上进行，在数据准备过程中需要仔细，保证最后得到的数据准确，最好是用显卡进行训练。有问题评论区见！

问题描述：一、发射端1、正确配置NRF模块，以及测试过能够正常通信，在发射端的发射线程中进行了如下操作2、这里是获取了陀螺仪的x轴数据，将其而分为两个8位的数据存入发送缓冲区中。因为一个陀螺仪x轴数据是16位的，所以对其进行了拆分，这里只获取gyro的x轴数据进行发送，目的是进行测试。3、这个是发送函数，只要把发送缓冲区的地址作为参数传入就可以发送了。二、接收端1、接收端的NRF24L01模块也正确配置后，在接收线程中进行如下操作2、读取NRF传输过来的数据，存到接收BUF中，然后打印

GhostBotleneck结构中的shodcut=True和shorcut=False的区别在干是否使用残差连接。当shorcu=True时，使用残差连接，可以以加速模型的收敛速度和提高模型的准确率，当shorcu=False时，不使用残差连接，可以减少模型的参数数量和计算量。实际上不只是Ghostbottleneck具有残差连接，在C3、C2f等具有Bottleneck模块的结构均可根据此例举一反三。残差块是深度卷积神经网络中的一种基本模块，可以有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题。

通过引用，就可以在程序范围内任何地方传递大型对象而不必在途中进行开销巨大的赋值操作。不过需要注意的是，这种赋值仅能做到顶层赋值，如果出现嵌套的情况下仍不能进行深层赋值。赋值与引用不同，复制后会产生一个新的对象，原对象修改后不会影响到新的对象。如果在原位置修改这个可变对象时，可能会影响程序其他位置对这个对象的引用

通过引入深度学习技术，我们能够更精准地识别细胞是否受到感染，为医生提供更及时的信息，有助于制定更有效的治疗方案。基于深度学习的方法通过学习大量样本，能够自动提取特征并进行准确的感染性判定，为医学研究提供了更高效和可靠的手段。通过引入先进的深度学习技术，我们能够实现更快速、准确的感染性判定，为医学研究和临床实践提供更为可靠的工具。其准确性和效率将为医学研究带来新的突破，为疾病的早期诊断和治疗提供更可靠的支持。通过大规模的训练，模型能够学到细胞感染的特征，并在未知数据上做出准确的预测。

上位机开发的系列学习笔记，避免遗忘多记录多补充多优化

这是一道经典的Redis面试题，一个Redis中可能存在很多很多的key，这些key中可能有很大一部分都有过期时间，此时Redis服务器咋知道哪些key已经过期，哪些还没过期呢？如果直接遍历所有的key，这显然是行不通的，效率非常低！！Redis整体的策略是定期删除和惰性删除相结合。举个栗子：假如我去小卖铺买东西，付款的时候，发现东西过期了。就告知老板，于是老板下架此产品。消费者发现过期了，才去下架，这就叫。小卖铺老板主动定期抽取一部分商品，进行筛查，这就叫定期删除。

最近，表姐遇到了一个挑战：需要从Excel文件中统计出经过分词处理的重复字段，但由于数据隐私问题，这些Excel文件不能外传。这种情况下，直接使用Excel内置功能好像是行不通的，需要借助Python脚本来实现。为了解决这个问题，我写了一个简单的数据分析和自动化办公脚本，以方便使用。想象一下，即使电脑上没有安装Python，也能通过一个简单的EXE文件轻松完成工作，这是多么方便！因此，我决定不仅要写出这个脚本，还要学会如何将其打包成一个独立的EXE文件。这样，无需Python环境的电脑也能直接运行它

无论是发送还是接收都要判断一下标志位，因为串行通信的缓冲区只有一个，即是发送缓冲区，也是接收缓冲区。接收的时候也是如此。==0的时候，MAX6675启动，此时你需要发送一个激励给他，让他启动，启动后MAX6675开始发送数据，这时候就要用到SPI_I2S_ReceiveData开始接收数据。从MAX6675的数据手册能看到D15是虚假的位，D14-D3是我们的温度数据位，D2在正常工作时为0（低电平）。==0的时候SCK启动，数据线开始发送信息，此时可以读取数据，当数据读完后，再拉高电平停止发送。

当前业界很多训练脚本是基于TensorFlow的Python API进行开发的，默认运行在CPU/GPU/TPU上，为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对TensorFlow的训练脚本进行迁移。

gitee。

学习调整echarts中toolbox位置toolBox工具栏属性

在当前的教育体系中，大学生往往缺乏直接参与机器视觉工作的机会。本文将探讨机器视觉学习的重要性，分析技术指导和实践项目的必要性。并提出一个全面的机器视觉学习路线图。

在 PyTorch的 nn.Module中，forward方法并不是自动执行的，但它是在模型进行前向传播时必须调用的一个方法。当你实例化一个继承自torch.nn.Module的自定义类并传入输入数据时，需要通过调用该实例来实现前向传播计算，这实际上会隐式地调用forward方法。

UIAbility组件是一种包含UI界面的应用组件，主要用于和用户交互。UIAbility组件是系统调度的基本单元，为应用提供绘制界面的窗口；一个UIAbility组件中可以通过多个页面来实现一个功能模块。每一个UIAbility组件实例，都对应于一个最近任务列表中的任务。UIAbility声明:UIAbility编辑完成后，还需要在module.json5上声明，才能使用"name": "EntryAbility", // UIAbility组件的名称。

1. 文本预处理：首先对文本数据进行清洗和预处理，如去除停用词（如“的”、“是”等常用词）、标点符号和特殊字符，并进行词干化或词形还原等操作，以减少数据噪声和提取更有意义的特征。3. 文本分类：将文本数据分为不同的类别或标签。文本挖掘是一种通过自动化地发现、提取和分析大量文本数据中的有趣模式、关联和知识的技术。这些示例代码只是简单的演示了各种方法的使用方式，具体的实现还需要根据具体的需求和数据进行适当的调整和优化。8. 文本生成：使用统计模型或深度学习模型生成新的文本，如机器翻译、文本摘要和对话系统等。

官网文档里有一句话：一个页面有且仅能有一个@Entry。只有被@Entry装饰的组件才可以调用页面的生命周期经木子测，自定义组件用@Entry修饰了不能触发（onPageShow、onPageHide、onBackPress ）回调index.ets 组件（入口组件）能触发 onPageShow、onPageHide、onBackPress、aboutToAppear、aboutToDisappear自定义组件ComponentA。

/创建空对象并将其引用赋给变量avar b={};//创建空对象并将其引用赋给变量bvar c=[];//创建空数组并将其引用赋给变量c以上示例中，变量a和变量b都是指向了一个空对象，如果new Object()不传参数的话，那么用new Object()和{}来创建对象的效果是相同的。但是如果传入不同的参数，会有不同的效果。传入String 返回String，类似new String()传入Number 返回Number，类似new Number()

分位数回归是一种强大的统计工具，对于那些关注数据分布中不同区域的问题，以及需要更加灵活建模的情况，都是一种有价值的方法。本文将介绍了在神经网络种自定义损失实现分位数回归，并且介绍了如何检测和缓解预测结果的"扁平化"问题。Quantile loss在一些应用中很有用，特别是在金融领域的风险管理问题中，因为它提供了一个在不同分位数下评估模型性能的方法。作者：Shiro Matsumoto。

使用Mediapipe绘制实时3d骨架铰接图；使用Mediapipe、matplotlib进行3d姿态估计、绘制实时3d坐标

鸢尾花识别是学习AI入门的案例，这里和大家分享下使用Tensorflow2框架，编写程序，获取鸢尾花数据，搭建神经网络，最后训练和识别鸢尾花。

深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；​ 无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。神经网络的计算主要有两种：前向传播（foward propagation, FP）作用于每一层的输入，通过逐层计算得到输出结果；

Android和IOS允许http访问