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YOLOv10是继YOLOv4和YOLOv5之后，进一步优化的目标检测算法，它基于YOLO（You Only Look Once）系列算法的核心理念，致力于在保持高精度的同时，提升检测速度和效率。YOLOv10通过对网络结构、数据预处理、损失函数以及训练策略等方面进行改进，成功提高了在复杂场景下的表现，尤其是在小物体检测、密集目标检测和实时检测方面。
本文介绍了基于PyQtGraph实现k线回放复盘功能的方法。通过控制k线数据的绘制范围，实现了类似TradingView和AICoin的k线播放、暂停、前进、后退功能。文章对比了国内外行情软件的k线回放功能，并展示了自定义实现的预览效果。代码在原有IndicatorsViewWidget基础上扩展，通过处理不同时间周期的数据索引，实现了日期匹配和周期切换逻辑。核心包括初始化动画参数、处理日期匹配、
1 绪论1.1研究背景与意义基于深度学习的果蔬检测与识别系统在农业生产、食品加工和供应链管理中具有广泛的应用价值。首先，在农业生产环节，该系统能够实现对果蔬生长状态的实时监测和病虫害的早期识别，帮助农民及时采取防治措施，减少经济损失，提高产量和质量。例如，通过无人机搭载的高清摄像头和深度学习算法，可以快速扫描大面积农田，精准识别果蔬的健康状况和病虫害分布，为精准农业提供技术支持。其次，在果蔬采摘环
顶部按钮栏📂 加载图片：选择本地图像文件并加载；💾 保存图像：将处理后的图像保存为本地文件。图像显示区左侧显示原始图像；中间竖线分隔；右侧显示处理后的图像；第三块保留未用。底部处理按钮（从左至右）：⚫ 灰度化🔍 去噪✨ 锐化💧 高斯模糊🔄 旋转90°🔆 增强对比度本系统成功实现了基于图形界面的多种常见图像处理功能，具有以下特点：1.界面直观、操作简便；2.功能较全，满足基本图像预处理需
在当今数字化时代，读码系统在各个领域发挥着举足轻重的作用。尤其是在物流和生产等行业，读码系统已成为实现自动化、提高效率和准确性的关键技术之一。随着物流行业的快速发展，货物的高效追踪与管理成为核心需求。读码系统能够快速准确地识别货物上的条码或二维码，实现货物信息的自动录入和实时追踪，极大地提高了物流作业的效率和准确性，降低了人工成本和出错率。例如，在大型物流仓库中，通过部署读码系统，货物的分拣、出入
实验原理:界面与交互：基于 PyQt6 搭建可视化界面，包含摄像头预览区、操作按钮及路径显示，支持鼠标拖选框定人脸区域。图像采集：通过 OpenCV 调用摄像头获取实时 RGB 图像，缓存当前帧确保框选与保存画面一致。坐标转换：将界面中框选的相对坐标按缩放比例转换为原始图像坐标，保证标注位置准确性。数据保存：同步保存三类文件 —— 原始图像、带红色标注框的图像、记录人脸坐标（x,y, 宽，高）的文
这段代码实现了一个功能较为全面的图像处理工具。它能够加载本地图片文件，并对图片进行一系列常见的处理操作，如灰度化、去噪、锐化、显示灰度直方图、离散傅里叶变换（DFT）以及离散余弦变换（DCT）。处理后的图像可以清晰地显示在界面上，同时还可以将结果保存到本地，方便我们对不同处理效果进行对比和分析，对于学习图像处理原理以及实践操作都非常有帮助。通过这段代码的学习和实践，我收获颇丰。
搭建服务器的第一步，不是去买配置最高的服务器，而是——选个稳定靠谱、操作方便、售后不拉胯的平台。只要告诉他们你 RainCloud 的服务器 IP，他们在 Minecraft 客户端选择多人游戏 -> 添加服务器，填入 IP 就能进来啦。哼，别急着怪服务器，来，把你搭建那一步的操作交出来——！你是不是也曾踩过这种坑：花了大把时间搭了个服务器，结果一上线就卡成 PPT，玩家直呼“……别问我怎么知道的
本文整理了15个功能完整的PyQt/PySide界面模板项目，涵盖CAD设计、量化交易、虚拟货币、数据可视化等多个领域，提供专业界面设计参考（如CadQueryeditor、Algobot等）。同时推荐6个UI美化库/主题（如Qt-Material、QDarkStyleSheet），可快速实现Material Design、深色模式等现代化风格。这些开源项目均附带源码地址，适合作为GUI开发的学习
为了构建麦当劳点餐客户端，Python与MySQL被选为主要技术栈，用于开发前端，并实现前后端的分离及模块化开发。系统基于面向对象的设计，将各项功能如登录、注册、个人信息更新、首页展示、优惠套餐、最新优惠、菜单点餐、购物车、支付、订单管理等以独立的窗口和组件形式封装。模块之间通过信号与槽机制进行数据传递与通信。
ELK堆栈是由Elasticsearch、Logstash和Kibana組成的一套強大的開源工具，用於收集、分析和可視化日志數據。在這篇文章中，我們將介紹如何在Linux服務器上安裝和配置這些工具，以及一些常見問題的解決方法。
通过本次实验，成功利用 PyQt5 和 OpenCV 实现了一个功能较为丰富的图像处理系统。在实验过程中，深入理解了 PyQt5 的界面设计和信号槽机制，以及 OpenCV 库中各种图像处理函数的使用方法。该系统能够满足基本的图像处理需求，但仍有一些可以改进的地方，例如添加更多的图像处理算法、优化界面布局以提高用户体验等。未来可以进一步完善该系统，使其在实际应用中发挥更大的作用。二、dip-gui
PyQt 界面模块是人脸识别系统与用户交互的桥梁，负责将人脸检测模块的功能以可视化的方式呈现给用户，并接收用户的操作指令。设计并实现直观友好的图形用户界面实现摄像头实时画面的采集与显示提供开始 / 停止检测、加载本地图片调用人脸检测模块对实时画面或本地图片进行处理在界面上实时标注检测到的人脸区域数据库人脸查看、搜索、删除技术栈：Python 3.10+、PyQt5、OpenCV。
这节实验课来学习基于PyQt的GUI界面设计，有了这个可视化界面，我们可以更加方便地在同一个界面里实现对图像的旋转、平滑、锐化等多种处理。顶部区域：“加载图片”和“保存图像”按钮，用于导入待处理的图片并把处理后的图片存储起来。图像显示区域：左侧为原始图像区域，右侧为处理后图像区域。底部区域：为图像各处理操作的按钮，现在包括“灰度化”“去噪”和“锐化”等功能。下面展示这三个部分的代码构成：# 创建顶
通过本次实验，成功利用 PyQt5 和 OpenCV 实现了一个功能较为丰富的图像处理系统。在实验过程中，深入理解了 PyQt5 的界面设计和信号槽机制，以及 OpenCV 库中各种图像处理函数的使用方法。该系统能够满足基本的图像处理需求，但仍有一些可以改进的地方，例如添加更多的图像处理算法、优化界面布局以提高用户体验等。
本文介绍了一个基于STM32的异常检测振动控制系统，通过MPU6050传感器采集加速度数据，利用NanoEdge AI进行异常检测，并通过TB6612电机驱动实现振动控制。系统硬件连接包括STM32与MPU6050的I2C通信、电机驱动电路等核心模块。软件架构采用模块化设计，包含传感器驱动、电机控制和AI异常检测等功能。项目提供了完整的初始化、学习阶段和实时检测流程，并配套开发了上位机程序用于数据
Could not load the Qt platform plugin "xcb"
换到新的conda 虚拟环境,发现好使,新的环境没有安装pyqt5 相关的包,只安装了opencv-python。最后卸载掉pyqt5,pyqt5-qt5,pyqt5-sip 后,发现错误消失了, 供参考。ubuntu 22.04 下python 3.10 使用pyqt 报错,
2023年Franka Emika被Agile Robots SE思灵机器人收购，更名为Franka Robotics Gmbh，并持续在思灵机器人所拥有的德国工厂推出FR3科研版机器人以及更多产品系列。2024年Franka机器人业务重启后，PNP机器人是思灵机器人和德国 Franka Robotics全新金牌战略合作伙伴，负责Franka机器人的销售、渠道拓展、技术支持等工作。Franka机器
PyQt5是一个Python封装的Qt5 GUI框架，可用于开发跨平台桌面应用。本文介绍了PyQt5的核心模块（QtWidgets、QtCore等）、基本窗口控件（QWidget、QMainWindow）、常用UI组件（按钮、标签、输入框等）和布局管理器（垂直/水平/网格布局）。重点讲解了信号槽机制实现事件处理，并通过一个案例演示了可拖动标签和按钮交互功能：3个按钮分别实现ID增减和位数显示，同时
本文介绍在PyQt6中实现类似Photoshop橡皮擦工具的高性能解决方案。传统方法使用QWidget作为橡皮擦会导致卡顿、缩放变形等问题。正确方法是在QGraphicsView的drawForeground中绘制橡皮擦，并通过painter.resetTransform()切换到设备坐标系，使橡皮擦大小固定、精准跟随鼠标移动。关键点包括：避免QWidget叠加、正确转换坐标系、使用save/re
本文介绍在树莓派上使用python和qt开发GUI程序，程序功能为显示DS18B20模块的温度曲线。开发环境依然使用之前介绍的PyCharm编写python代码和远程开发，然后使用QtCreator编写QML界面的方式。1、新建项目1.1、新建工程打开PyCharm，新建工程tempMonitor，如下：1.2、添加python主程序tempMonitor.py 主程序如下：import math
前后端分离是一种软件架构模式，将用户界面（前端）与业务逻辑和数据处理（后端）分离开来。这样，前端和后端可以独立开发、测试和部署，互不影响，提高系统的可维护性和扩展性。前后端通过定义明确的接口（如 REST API、gRPC 等）进行通信，确保双方可以独立开发和测试。通过前后端分离，可以显著降低 PyQt 应用中前端界面与后端逻辑的耦合度，提高代码的可维护性和扩展性。
文 |某某白米饭来源：Python 技术「ID: pythonall」随着微信的使用时间越长，微信好友也越来越多，有些好友将你删除了你也不知道。当我们发消息的时候会出现下面扎心的一幕，...
前言：想写一个应用好久了，独立开发大概是每个程序员的梦想。自从之前写了一个数据挖掘的小模型，一直想封装一下，故而上路，所以此系列算不上教程，只是记录分享这个过程的坑点和经验，力求有头有尾，网上抄来抄去的教程真的看的头疼，己所不欲勿施于人，在封装完毕之后我会将完整的代码贴出来与大家分享。教程合集地址：https://blog.csdn.net/infent/column/info/30927...
西门子PLC配KUKA机器人程序程序为西门子S7-1500PLC博途调试：西门子与KUKA机器人通讯；PLC控制KUKA机器人安全回路，设备安全装置控制；PLC与KUKA机器人信号交互，外部自动控制；PLC控制KUKA机器人干涉区zone逻辑；PLC控制KUKA机器人程序段segment逻辑;PLC控制SEW电机变频运动程序；PLC控制外围设备夹具动作；PLC系统有手动/自动/强制/空循环/多车型
基于深度学习的肾结石检测系统采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，具备结果导出功能（xls格式）。技术要点包括OpenCV图像处理、Python编程及数据增强技术。功能涵盖单张图片识别、文件夹批量识别、视频解析、摄像头实时检测等，适用于医疗影像分析场景，可辅助医生进行肾结石早期筛查与诊断。（148字）
音质方面，FreeClip搭载10.86mm双磁动圈单元，配合增强型动态低音算法，实现了通透自然的听感，人声清澈突出，高频延展性较好，低频虽受开放式形态限制，但相比同类型产品更有力度，不会发虚。3D人体工学设计带来的超轻无感佩戴体验，稳固防掉且久戴不压迫，同时搭载蓝牙5.4 保障连接稳定，AI通话降噪技术让嘈杂环境下沟通清晰，配合单次7.5小时、总续航可达38小时的长续航能力及5分钟闪充功能，再加
本文介绍了一个基于YOLO系列模型的X光片骨折检测系统。项目实现了登录注册界面(PyQt+MySQL)和检测界面，支持图片、视频等多种输入方式。通过对比YOLOv5/v8/11/12和RT-DETR五种模型的性能，发现YOLO12s在精度和速度上表现最佳(mAP0.87，FPS101.17)。系统包含完整的数据集、环境配置说明和MySQL数据库设置指南，相关资源可通过B站获取。该项目为医疗影像分析
QObject：这是 Qt 中所有支持信号槽、属性系统、对象树管理的类的基类。意味着该类可以使用 Qt 的核心特性（如属性通知、父子对象管理等），而非普通 Python 类。import sys# 定义一个类，用来封装猫咪信息并作为信号发射# 可选：添加数据验证，避免非法值raise ValueError("猫咪名称必须是非空字符串")raise ValueError("猫咪年龄必须是非负整数")
【代码】性PyQt学习系列10-性能优化与调试技巧。
本文分享了四种Python GUI设计的商用级风格方案：1)高端商旅的沉浸式排版，2)智能家居的毛玻璃拟态，3)运动健康的数据可视化，4)车载系统的赛博朋克风格。作者详细解析了每套方案的关键技术和视觉亮点，包括QSS样式定制、布局嵌套技巧和QPainter自定义绘制等核心方法，突破了Python界面开发的传统局限。文章特别强调通过合理的样式分离和布局设计，完全可以实现媲美移动端App的视觉效果，为
本文介绍了基于YOLOv8/YOLOv5/YOLO11的合同印章检测识别系统，该系统采用深度学习技术实现高效自动化的印章检测。主要内容包括：1）系统功能展示，支持图片、视频、摄像头输入及批量检测，提供UI界面和结果导出；2）技术要点，采用YOLO系列算法结合SE注意力机制提升检测精度，使用OpenCV和Python实现；3）应用价值分析，指出传统人工审核存在的效率低、易误判等问题，强调该系统在企业
本文介绍了一个基于Python PyQt5开发的可视化HTTP客户端工具。该工具采用模块化设计，包含RequestThread子线程类处理异步请求和HTTPClient主窗口类管理GUI交互。核心技术栈包括PyQt5构建界面、requests库发送HTTP请求、多线程避免UI卡顿等。工具支持GET/POST请求、JSON/表单数据处理、响应格式化展示等功能，具有输入验证和错误处理机制。适用于API
Ollama 是一个轻量级的本地大语言模型运行平台，支持多种开源模型（如 DeepSeek、Llama 等）。通过 Ollama，你可以在本地设备上高效运行大语言模型，无需依赖云端服务，保障隐私和数据安全。本教程将详细指导你在 Windows 系统上完成 Ollama 的安装、配置及模型运行。如果需要进一步优化或扩展功能，可以参考 Ollama 的官方文档或社区资源。为了避免 C 盘空间不足，建议
HMI开发涉及嵌入式、上位机与Web控制界面等多个方向，本文从平台架构、开发语言到典型工具链全方位解析HMI开发技术，帮助工程师完成高效选型。
本文比较了常见的几种python打包方式的性能方面的表现。
对于自定义控件（继承 QWidget），默认无法直接应用 QSS 背景等样式，需重写paintEvent或设置。示例：支持 QSS 的自定义控件import sys# 启用样式背景（关键）self.setAttribute(Qt.WA_StyledBackground, True) # 启用样式背景，必需的""")基础样式控制（颜色、字体、边框）状态与子控件的精细化样式运行时动态切换样式自定义控件
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