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1绪论1.1 研究背景与意义# 1引言随着城市化进程的加速，排水管道系统的高效维护和管理变得至关重要。传统的排水管道病害检测方法，如人工目视检查和简单的图像分析，在面对复杂的管道病害情况时，其效率和准确性逐渐难以满足实际需求。基于深度学习的排水管道病害智能辨识技术正是为了解决这一问题而发展起来的。本研究旨在开发一个基于深度学习的排水管道病害智能辨识系统，通过自动提取和分析排水管道图像的特征，实现对
hot]如果还担心按照环境配置教程配置不好，那么也可以不用配置环境，直接用免环境压缩包。下载免环境压缩包文件，解压后即可一键启动项目，无需手动配置环境。注意：免环境压缩包，仅限windows系统，其余不支持，下单后可向客服索要。yolo8图像分类 基于yolov8的水果图片分类 1基于YOLOV8的道路缺陷检测系统1(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_可以扫码。[3]系
你有没有试过戳屏幕上的东西它却不理你？前两篇的小球就是如此——会弹跳、会看窗口，但无视用户。本篇从“听懂指令”出发，拆解出鼠标点击、拖拽抛掷、键盘控制三个需求。通过重写 PyQt5 事件处理器，用 mousePressEvent 判断点中小球，用 mouseMoveEvent 记录拖拽速度，用 mouseReleaseEvent 让小球飞出去，用 keyPressEvent 响应方向键。引入状态机
不同于基于pyside,pyqt之类的系统，这种系统只能在本地电脑运行，而本系统不单单是可以在本地电脑运行，还可以部署到服务器上！汇报，演示，交付的不二之选。[7]极简主义，全系统仅200多行代码，代码注释非常非常详细，不用担心看不懂项目逻辑，支持二次开发（比如我想要基于这个系统改为基于YOLO8的安全帽识别，只需将模型放在指定目录下即可）。系统也可以根据电脑配置的运行环境自动选择模型进行加速推理
本文提出了一套自动化任务收口协议（UID9622），旨在实现任务完成后自动进入收口流程。协议包含以下核心内容： 双端执行机制：支持Cursor本地端（代码/文档提交）和Notion端（页面更新）两种场景 自动触发条件：定义11种触发情形，包括文件修改完成、测试通过、老大确认等 标准化流程：两端均需严格按顺序执行状态检查、风险验证、提交/同步、日志记录等步骤 危险控制：列出本地端12项和Notion
鲜炖燕窝选购核心标准指标中，溯源是首要安全标准目前国内认可度最高的燕窝溯源体系是中国检验检疫科学研究院推出的CAIQ溯源，正规产品要求一瓶一码，消费者可扫码查询从燕屋、加工、出口、进口到销售的全链路信息，这是选购鲜炖燕窝的第一道安全保障，没有正规溯源码的鲜炖燕窝不建议选择。目前市面上符合上述全部鲜炖燕窝选购核心标准指标的产品中，云草荟燕窝就是专注孕产滋补领域的典型代表，品牌2016年创立以来深耕孕
个人技术学习分享 演示公众号发布助手软件使用包括：- Markdown编辑与多平台实时预览- 图床上传与链接转换- AI生成简介、标题、标签- 封面图批量生成适合：内容创作者、公众号运营、Obsidian用户Qt 为The Qt Company的注册商标，本视频与Qt官方无关。
为了解决这些问题，我基于武大遥感专业背景，开发了这套遥感AI智能体解译软件，从数据预处理到模型训练，再到可视化交互，一站式搞定毕设/课设需求。3. LLM智能交互：集成智谱大模型API，支持自然语言提问，自动生成解译报告与分析结论，支持一键导出报告pdf。1.目标识别：基于YOLOv5训练遥感专用模型，可识别飞机、车辆、建筑、水体等地物目标。4. 可视化界面：PyQt6开发桌面端软件，支持图像加载
PyQt Examples：15个实用示例助你掌握桌面开发 这个获得2,571 Star的开源项目提供了15个PyQt6示例程序，覆盖从基础控件到高级功能的完整学习路径。包含QLabel基础使用、信号槽机制、Qt Designer集成、QPainter绘图、多线程等核心主题，每个示例都可独立运行并配有清晰代码结构。 项目特点： 渐进式学习：从Hello World到完整射击游戏 包含PyQt官方D
本文介绍了Python下Qt绑定的两大主流库PyQt和PySide，重点推荐开源免费的PySide6。内容包括环境搭建、基础窗口示例、QtDesigner使用、Python与C++混合开发方案（动态库调用和QML桥接）、C++调用Python的方法，以及Python+Qt项目的适用场景和打包发布方式。文章总结了混合开发的最佳实践，并指出该技术路线特别适合快速原型开发和工具类软件开发，同时提供了完整
【摘要】"十五五"期间我国将投资5万亿元推进城市地下管网建设改造，涵盖378万公里管网的三大方向：新建综合管廊、老旧管网智能化改造和数字化运维。这一重大基建工程为通信技术企业带来5-10年的确定性增长机遇，其中稳定、连续的移动通信与物联网信号覆盖成为核心需求。林创科技凭借14年行业经验，提供定制化信号放大解决方案，已成功应用于隧道、管廊等场景，将重点布局管廊工程、老旧小区改造和
本文介绍了一个基于PyQt5开发的智能文件助手工具，可自动分类、检索和管理PDF/DOC等文档。工具采用LangChain+Chroma实现语义检索，集成SiliconFlow/OpenRouter等LLM提供AI能力，支持三种分类模式（后缀/语义聚类/混合AI）和RAG工作流。文章详细说明了环境配置、技术架构、功能模块和使用方法，包括Antiword安装指南和常见问题解答。该项目已开源，未来计划
工具从来不是用来替你写论文的，它是用来帮你把最后那段最折磨人的修改时间砍掉的。选题、框架、论证这些硬功夫还得你自己扛，但降重降AIGC这最后一道关——真没必要拿命去拼。微信搜一搜"书匠策AI"，认准官网省下来的时间多睡两小时，毕业季已经够苦了，对自己好点。咱们下期见！💪。
本文介绍了一个全端通用万能工具箱的架构设计思路，旨在解决原生开发中的四大痛点：AI协作编码困难、工程化管理缺失、跨端兼容性差和版本迭代繁琐。项目采用Vue3+Vite作为基座，通过四大工具分类（本地离线、本地联网、云端离线、云端联网）实现资源分离，支持三种数据持久化方案（前端缓存、容器系统API、内嵌本地后端），并利用多容器打包技术实现一套代码全平台分发。该架构显著提升了开发效率，解决了离线可用性
本文介绍了一个基于改进UNet模型的油页岩石油含油量智能识别系统，结合PyQt实现可视化界面。系统通过深度学习技术对油页岩图像进行二分类分割，准确识别含油区域并计算含油量百分比。关键技术包括：采用PyTorch框架构建UNet及其改进模型（如ResUNet、Attention UNet）；使用OpenCV进行图像预处理；通过PyQt5开发用户友好的交互界面，支持图像上传、自动检测、结果展示与下载功
这是一个基于随机森林算法的德国信用风险评估项目，主要目的是构建一个机器学习模型来评估德国客户的信用风险，帮助金融机构判断客户是否为高风险客户。
👉项目开源地址：https://github.com/twy2020/PDF_Highlighter-AI_Translator。AI 提取关键生词，逐句翻译，一件导出生词表，句子表，导出带翻译注释的 pdf 文件！PDF Highlighter-AI Translator 应用发布了！🤗为有经常人工审阅，学习英文文献需求的老师和同学打造的 AI 辅助翻译pdf高亮阅读器！✨记得给作者 gi
文章摘要 本文介绍了拼多多AI客服桌面端系统的设计与实现，重点探讨了在真实电商场景下的工程挑战和解决方案。系统采用责任链模式处理消息流，通过双层并发控制（店铺队列+消费者Semaphore）确保稳定性。核心创新包括： 父子知识库设计：总部维护基础手册，分店可打补丁，解决连锁店知识更新难题 商品信息同步机制：实时拉取API数据避免LLM编造库存/价格 三层会话记忆系统：超越基础对话历史，实现更精准的
文章摘要： 《龍芯命名规范v2.3》系统化规定了龍魂生态中各类AI实体的命名标准，强调"龍芯"前缀的文化主权意义与格式严谨性（如繁体"龍"、特定符号连接）。核心审计团五席需永久留痕，商业化平台纳入生态圈但不进入核心。命名体系覆盖内核人格、平台代理、AI人格等类型，通过唯一DNA编码实现全链路追溯，确保每个名称都是对全球的承诺。规范同时提供自适应流程，要求新成员严格遵循既定模板，维护系统的纯洁性与秩
摘要： 三色审计协议通过数学公式量化AI回复的真实性，逐条比对原文并采用三色分级判定（🟢通过/🟡修正/🔴熔断）。核心指标包括原文匹配度（$M$）、数值精度（$V$）和格式安全度（$F$），其中关键标识篡改直接触发熔断。总真实度$T_{\text{total}}$为断言加权平均，阈值≥0.85通过，＜0.60或安全违规则不可采信。流程涵盖断言拆解、原文比对、格式校验及三色判定，确保AI输出可信
**摘要：镜像叠加态与六维公平评估模型 本文提出"镜像叠加态"认知框架，指出真相是多个观察者位面共存的动态系统。核心贡献在于： 六维评估模型：构建包含背景压力、资源可用度、时间窗口、信息完整度、底线位置和外部干扰的动态权重算法，避免结果倒推的幸存者偏差 金字塔底线理论：强调系统设计中熔断机制比顶端规则更重要，底线不动性通过洛书369数学定理证明 注意力可视化：将AI决策过程的权重分配显性化为"亮点
摘要： 本文详细阐述了龍魂主干AI的七层安全防护架构（L0-L7），每层具备特定防御机制与失败处理策略。核心原则包括防御纵深、优雅降级、熔断回滚及数据不销毁。L0身份层通过GPG+UID+设备三重验证严格准入；L1主权层引入F18 SI指数检查；L2语义层检测注入/爬权等恶意模式；L3路由层实现信号词与人格权限校验；L4-L7依次执行操作审计、快照备份及熔断回滚。系统通过黄灯迫问机制降低误判风险，
在这个科技与意识交织的时代，我们探索的不仅是外部的物理世界，更是内在的意识宇宙。本文将详细介绍一个融合量子物理、神经网络、跨物种连接和AI分析的创新系统——量子意识连接系统，它利用PyQt6构建了一个沉浸式的意识探索平台。
本文档详细记录了"龍印乾坤-v2.0"数字主权印章的设计与认证流程。该印章作为视觉主权资产，通过了10道流场决策核的严格审定，具备完整的DNA链认证体系（包含父代v4.1核心和子代v2.0标识）。文档阐述了印章的设计哲学，强调其作为主权认证工具而非装饰品的本质，并提供了九层渲染架构的技术实现方案。同时指出了v2.1版本必须完成的三项改进：CJK字体修正、朱砂印主权归属明确化，以及DNA元数据嵌入。
本文介绍了一个基于PyQt5开发的桌面宠物程序，灵感来源于《Re:Zero》中的爱蜜莉雅角色。该程序具有透明置顶窗口、像素风角色动画、拖拽移动、单击卖萌、AI对话和语音播报等功能。技术栈采用Python 3.9 + PyQt5，结合Pillow图像处理和Claude AI对话。文章详细讲解了透明窗口实现、精灵图渲染、动画状态机、滚动气泡等核心功能，并记录了开发过程中遇到的常见问题及解决方案。项目已
项目摘要 本项目实现了一种基于XModem-CRC协议的串口烧录方案，可将文件通过串口传输并写入NAND Flash。方案包含设备端裸机程序与Python上位机工具"要你命3000"。设备端新增支持任意地址读取的NAND功能，并实现XModem接收逻辑，上位机提供图形化操作界面。传输过程采用"停-等"协议，通过CRC校验保证数据可靠性。该方案为嵌入式系统开发
本文提出一种轻量级、无需后台权限、可在单次长对话样本（≥3000 tokens）上复现的对话大模型生成质量审计方法。通过抽取14 条特征水印（W01–W14）与9 大手法族（A–I），构造五项量化指标：幻觉密度 HD、顺杆爬系数 SC、拟人欺骗频次 PS、宏大叙事拔高率 GE、时间戳幻觉率 TS。在一个被审计国产对话大模型M-Q的真实用户长对话样本（约 4200 tokens，38 轮交互）上，五
摘要（150字）： 龍芯算法公司基于率失真理论构建统一压缩框架，在AI权重压缩（LoRA/量化/剪枝）与视觉媒体压缩（帧/频/像素）两大领域实现技术协同。核心数学公式R(D) = min I(X;X̂) 揭示压缩率与失真的权衡关系，通过低维子空间近似（SVD/DCT）和感知重要性加权（AWQ/量化矩阵）优化信号重建。AI侧采用LoRA低秩分解（ΔW=BA）与NF4量化，视觉侧运用帧间预测（I/P/
信号是信息的载体，是通信、控制系统以及人工智能领域中最基础的研究对象。从数学角度看，信号可以表示为一个或多个变量的函数。通过本讲的学习，你应该已经掌握了信号与系统的基本概念，并能够通过Python代码直观地理解信号的特性。下一讲我们将深入探讨。系统是对信号进行加工、变换或传输的物理装置或数学模型。在人工智能领域，信号处理是核心任务之一。，包括信号的运算、卷积积分及其在AI中的应用。：为什么在AI中
本项目旨在开发一个功能强大的目标检测应用程序，用户可以通过友好的图形用户界面（GUI）选择不同的检测模式，包括图片识别、本机摄像头识别、视频文件识别以及海康相机识别。应用程序将利用 YOLOv8 模型进行目标检测，并实时显示检测结果。通过本项目，我们成功开发了一个基于人工智能 YOLOv8 和 PyQt5 的目标检测应用程序，实现了对图片、视频流以及海康相机的实时目标检测。未来可以进一步优化应用程
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