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SpringBoot充电桩云快充协议接入模块(含Smart-Socket长连接管理)

一套面向城市级充电平台的Java后端通信接入方案,基于SpringBoot构建轻量服务端,集成Smart-Socket实现高稳定性TCP长连接,完整支持云快充协议V2.0+核心流程:设备登录鉴权、心跳保活、桩状态实时上报、远程充电指令下发、订单数据同步。代码采用清晰分层结构,内置协议解析器、消息路由中心、设备会话生命周期管理、模拟桩测试工具等实用组件,便于快速验证与调试。不包含前端运营系统或用户端

C#桌面端YOLO实时检测方案:OpenVINO异步推理+150FPS+免Python部署

一套开箱即用的C#目标检测工程,直接调用OpenVINO C# API运行YOLOv5/v8等IR格式模型(.xml+.bin),全程无需Python环境。核心逻辑封装在Predictor.cs、OpenVinoDet.cs和DeepLearning.cs中,覆盖模型加载、图像预处理、多请求异步推理调度、NMS后处理、坐标还原、置信度过滤及OpenCV可视化绘制。MainForm.cs提供图形界面

基于YOLOv8与LPRNet的端到端车牌识别Python实现(含Web界面、预训练模型和完整训练脚本)

直接运行就能识别车牌的Python项目,用YOLOv8先框出车牌位置,再用LPRNet把车牌上的汉字、字母和数字一个不落地读出来。支持上传单张图片、批量处理图片、分析本地视频文件,还能接USB摄像头做实时识别。项目自带Flask搭建的网页界面,双击app.py启动后浏览器打开localhost:5000就能操作,不用懂前端也能上手。train目录里有数据标注生成、数据集划分、图像统一缩放等实用脚本

专为CINRAD SA雷达设计的Python工具包:一键读取.bin基数据并生成PPI/RHI/CAPPI及3D体绘制效果

PyRadar是一个面向国内CINRAD SA型新一代多普勒天气雷达的Python工具包,直接支持原始.bin格式基数据文件解析,例如Z_RADR_I_Z9250_20160701001000_O_DOR_SA_CAP.bin,自动提取反射率、距离库、仰角、方位角、时间戳等关键参数。提供开箱即用的绘图能力,可快速生成标准PPI(平面位置显示)、RHI(距离高度显示)和CAPPI(等高平面位置显示)

1、反编译基础:编译器、反编译器与 Java 的风险

本文深入探讨了编译器和反编译器的工作原理,重点分析了 Java 和 Android 平台为何容易受到反编译的威胁。同时,介绍了多种保护代码的方法,如代码混淆、加密代码、代码签名和运行时检测,并讨论了反编译涉及的法律和道德问题。通过本文,读者可以全面了解反编译的风险以及如何有效保护代码安全。

Langchain-Chatchat Docker部署中的GPU资源优化策略

本文详细介绍了Langchain-Chatchat在Docker部署中的GPU资源优化策略,包括NVIDIA Container Toolkit的配置、Docker Compose的GPU资源调度策略以及高级显存优化技巧。通过合理的显存分配和多卡并行计算,显著提升AI应用的性能和效率,适用于生产级部署场景。

从参数调优到智能对话:探索OpenAiChatModel在个性化聊天机器人中的实战应用

本文深入探讨了OpenAiChatModel在个性化聊天机器人中的实战应用,重点解析了temperature、topP等关键参数的调优策略及其在不同行业场景(如电商客服、教育辅导)中的最佳配置。通过实际案例展示了如何利用OpenAiChatModel和langchain4j框架打造更自然、高效的智能对话体验,同时介绍了流式输出、记忆功能等高级功能的集成方法。

TensorFlow语音识别实战包:Listen-Attend-Spell架构实现,含数据处理、训练与演示脚本

一套开箱即用的TensorFlow语音识别实现,基于Listen-Attend-Spell(LAS)经典Seq2Seq结构,专为语音转文本任务设计。代码支持从原始WAV音频提取梅尔频谱图作为模型输入,端到端输出对应中文或英文文本序列。核心包含SpeechRecognizer.py(模型定义)、sr_data_utils.py(音频加载、特征提取、标签编码)、sr_model_utils.py(训练

#语音识别
大学生Vue3博客实战源码:Webpack5打包+Element Plus界面+Vuex状态管理

一套专为网页设计课程准备的Vue3博客项目源码,直接可用,已通过高校课程验收并获95分以上高分。基于Vue3组合式API开发,用Vue Router实现多页面跳转,Vuex统一管理登录状态、文章分类、侧边栏展开等全局数据。UI界面采用Element Plus组件库重构,风格参考Hexo Butterfly主题,布局清晰、响应式良好,适配PC与移动端浏览。构建系统使用Webpack5,区分开发与生产

基于YOLOv8与LPRNet的端到端车牌识别Python实现(含Web界面、预训练模型和完整训练脚本)

直接运行就能识别车牌的Python项目,用YOLOv8先框出车牌位置,再用LPRNet把车牌上的汉字、字母和数字一个不落地读出来。支持上传单张图片、批量处理图片、分析本地视频文件,还能接USB摄像头做实时识别。项目自带Flask搭建的网页界面,双击app.py启动后浏览器打开localhost:5000就能操作,不用懂前端也能上手。train目录里有数据标注生成、数据集划分、图像统一缩放等实用脚本

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