环境：win10Visual Studio2019（VC16)OpenCV：4.2（和opencv_contrib以前编译)Libtorch：1.4.0（cpu版本）pytorch：1.4.0python3.7cmake数据集：flower_photos（5种类型）1. 构建分类模型使用torchvision中已有的模型进行迁移学习，构建自定义模型，代码如下：# -*- ...

需求： 很多时候我们在GitHub找到的一些深度学习代码，由于环境依赖等原因无法跑通，比如基于tf编写的代码库，由于tf各版本API变得非常大（大坑），要想复现最简单的办法是配置和作者相同的tf环境，相应带来的麻烦是cuda版本和cudnn的重新配置，非常麻烦。解决方案： 一个可行的解决方案是使用docker，pytorch和tensorflow官方都提供了不同版本的docker镜像，只需拉取相.

#include<reg51.h>//程序是基于KEIL-C51编写，引入8051头文件sbit P10=P1^0;sbit P11=P1^1;unsigned int scale;//占空比控制变量void main(void){ unsigned int n;//延时循环变量TMOD=0x02;//定时器0，工作模式2（

而在air_chemistry_v3.txt文件中是约化场强(E/N）与速率数据之间的关系，需要进行简单转换，注意到air_chemistry_v3.txt中有约化场强和电子平均能量的关系，根据对应关系转换即可。下载Phelps碰撞截面数据库，然后用bolsig+计算求解，保存计算结果（注意要用。最后需要注意的是comsol等离子体模型的。（1）comsol等离子体仿真模型。...

假设某一硬件设备通过串口定时向主机发送数据，数据格式为：Temperature: 30.20Humidity: 26.40那么在PC端可以用python结合pyqtgraph创建GUI程序来绘图，程序需要解决的几个问题：开启子线程用于串口数据接收处理，然后通过qt的信号将数据发回给主线程串口连接要设置timeout参数，用来接收完整的数据帧数据处理前要对数据格式进行判断，比如单片机刚重启的时候会答

这个DTU非常给力，不用插卡自带esim卡，送8年流量，配置的话通过小程序【联博士】蓝牙配置（手机扫描DTU背后的二维码即可，蓝牙密码也在背面），省去了连接电脑硬件配置的繁琐步骤。注意速灵科RSDS5 设备地址默认为1，如果有多个传感器，需要设置不同地址，后面会介绍如何设置。本博客是以自有的云服务器数据处理为例进行介绍的，使用有人云的例子请参考官网教程。为写入的设备地址（2个字节，范围1-255，

onnx官方提供了onnx格式的模型，下载地址：https://github.com/onnx/models/tree/master/vision/object_detection_segmentation/ssd下载后使用netron查看该模型，如下图所示：程序import numpy as np# we're going to use numpy to process input and ou

参考项目地址:https://github.com/lpuglia/torchvision_voc参考链接:[1]https://github.com/pytorch/vision/issues/1116[2]https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torchvision/models/detection/faster_rcnn.html[3]ht...

ESP32代码：#include <WiFi.h>#include <WiFiClient.h>#include <Adafruit_Sensor.h>#include <DHT.h>#include <DHT_U.h>/* change ssid and password according to yours WiFi*/const c

环境：Win10， python3.8， detectron2（0.5），pytorch：1.9，torchvision：0.10.0测试图片：测试视频： https://pixabay.com/videos/street-road-traffic-cars-driving-3617/参考链接：https://www.youtube.com/watch?v=Pb3opEFP94U测试代码：'''O