Godot4.2——爬虫小游戏简单制作，主要包括怪物、人物、快捷键、分数、游戏说明和提示信息等功能。通过学习相关视频，你可以了解如何进行UI制作和游戏教程。在游戏中，玩家将面对各种怪物，并控制人物进行战斗。玩家可以使用快捷键来执行不同的操作，例如攻击、防御、使用技能等。随着游戏的进行，玩家的分数会逐渐增加，根据表现来评估玩家的游戏成绩。游戏还提供了详细的游戏说明，让玩家了解游戏规则和操作方法。同时

前端——原生HTML猫猫max桌宠——原生HTML桌宠是一种可爱的小程序，在计算机web上呈现一个可交互的猫猫移动和放置：玩家可以通过鼠标拖拽桌宠来移动它到桌面的任何位置。动画效果：桌宠可以以不同的姿势、表情和动作呈现在屏幕上。原生HTML桌宠适用于多种情境。一般来说，它可以作为屏保，让人们在屏幕空闲时不会感到索然无味，同时还可以起到美化计算机桌面和提高效率的作用。

首先，我们将了解如何通过标记数据集来制作用于训练的数据集，并提供了相关的操作指南链接。接着，我们将介绍YOLOv8的模型训练过程，包括参数设置、跟踪模型性能变化等内容，并提供了一些有用的训练参数和工具。在进行模型训练之前，我们还需要购买适合的服务器，并上传必要的文件和库。同时，我们还会介绍如何使用TensorBoard等工具来监控训练过程中的参数和性能指标。在完成模型训练后，我们可以使用模型进行验

tesseract-ocr一站式安装与使用安装Tesseract-OCR添加环境变量在 Windows 中安装 Tesseract-OCR 后，需要将其路径添加到系统的环境变量中，以便在命令行中直接调用 Tesseract 命令。在系统的 Path 中添加 Tesseract 路径。或者在系统变量中新建一个变量，变量名为 TESSDATA_PREFIX，值为 Tesseract 的安装路径。验证安

简介本文介绍的是基于Windows环境下的实现，因为自己是小白也摸索了很久，在此记录步骤。前言机缘巧合，接触到了github上的开源项目：AnimeGANv2实现效果： 【温馨提示：大家最好使用高清晰度的照片，这样效果更好】原作者使用的是TensorFlow，然后看见了周先森爱吃素大佬发表：AnimeGANv2：照片动漫化而他是基于Ubuntu实现的，所以在此记录用windows上记录详细步骤。步

该项目提供了一套基于HTML+FastAPI+SQLite的YOLOv11网页检测系统，专为计算机视觉初学者设计。系统实现了图片/视频预测功能，采用SQLite数据库自动存储检测记录，无需额外配置。前端通过Vue.js+ElementUI构建，后端使用FastAPI框架，整合了YOLOv8目标检测和PaddleOCR文字识别功能。项目提供完整的部署方案，包含模型文件、中文支持字体和详细目录结构，用

计算机网络顶层-应用层！

在学习了【操作系统】、【计算机组成原理】之后再来学习【计算机网络】，对计算机之间如何通信，有了一个大致的认识。可以想象计算机网络工程师们，在解决这一个通信问题上，付出了很多心血与精力。从面对这一难题，工程师们把问题模块化，进行分层！然后把每一个模块的问题，一步一步解决！（不断优化）PS：个人感受分享，如果说的不对，请见谅~在这里分享我在学习期间，做的笔记~（里面有一些小小的心得）笔记的PDF版本—

设计结构多种多样！还是那句话，没有最好的，只有最合适滴！！！这里只对单总线的数据流通进行说明。明白了其中的数据是怎么一步一步由CU控制，从总线流动的过程后，对于其他通路（多总线）——也是一样的道理！具体就看自己的硬件设计啦！学完后，一个冲动——自己去设计一个CPU的数据通路！嘻嘻（逐渐胡言乱语~）明白各个指令周期该干的事情！首先分析指令——明白该指令存在哪些操作，具有哪些周期！然后细化到每个周期，

《YOLOv11安全帽检测网页版》是一个基于Vue.js+Element-UI前端和FastAPI后端的智能检测系统。该系统支持图片/视频上传检测，通过YOLOv8模型实现目标识别，并集成PaddleOCR进行文字识别。主要功能包括：可视化参数配置（置信度/IoU阈值调整）、实时视频帧检测、检测结果对比展示、状态监控等。技术栈涵盖WebSocket通信、HTML5视频处理、Canvas绘图等。用户