摘要 本文介绍了Mid-360雷达的连接与数据采集方法。首先通过Livox航插线连接雷达与主机，配置IP地址为192.168.1.50，使用Livox Viewer软件查看点云数据。随后通过Python程序接收UDP数据包，解析点云数据。Mid-360支持三种数据类型，默认为32bit直角坐标系格式，每个点包含14字节数据（X/Y/Z坐标、反射率和标签）。程序通过socket接收数据，解析后存储为

前言：在上篇博文中，博主实现了数据分页查询，但这种查询方式仅仅只能适应于浏览器于服务器的情况，对于其他的比如安卓客户端与服务器之间的数据传递，其若此时依旧返回一个页面，那么其解析起来便十分费劲了，因此，目前主流的方式是服务器以 json 的方式将数据返回给客户端，这便提升了我们程序的可扩展性。查询 ajax实现逻辑index.jsp页面直接发送ajax请求进行员工分页数据的查询服务器将查到的数据，

摘要 "千人千面智能安规考核系统"是一款基于PyQt5框架开发的智能化安全规程考核平台，融合了YOLOPose姿态估计、人脸识别、YOLOv11目标检测和语音识别等多模态AI技术。系统通过ONNX格式实现模型轻量化部署，利用ONNX Runtime和GPU加速提升性能，并打包为独立可执行程序便于工业现场部署。该系统可自动评估安全装备佩戴、操作规范等指标，实现了电力、建筑等行业安

t时刻的输入X和t-1时刻的输出h(t-1)进行拼接，然后输入cell中，其实可以这样理解，我们的输入X(t)分别feed进了四个小黄矩形中，每个小黄矩形中进行的运算和正常的神经网络的计算一样（矩阵乘法），有关记忆的部分完全由各种门结构来控制（就是0和1），同时在输入时不仅仅有原始的数据集，同时还加入了上一个数据的输出结果，也就是。关于return_sequence的理解：即返回序列，若为true

博主爬取信息时发现能用的只有车辆名称，价格，图片，其余的像车辆品牌，详情并没有获取到，当然这并不是无法获取到，只是那个链接找起来太费眼睛了，哈哈哈哈。因此其余的所需信息博主便随机生成了。爬取数据，下载图片，插入数据库。

博主在使用腾讯云服务器进行实验时，由于服务器租赁时间到期，而自己囊中羞涩，无力续费，因此就需要将原本的服务器资源释放，转而购买新的服务器，随后，便要重新上传数据，配置环境，这将花费很多时间，随后在阅读腾讯云使用文档的过程中，发现了腾讯云镜像，顿时如获至宝，我们可以将原本的服务器环境制作为一个镜像，然后在新服务器上直接安装这个镜像环境，从而节省大量时间。

博主最近购买了一个新域名，想着在自己的服务器上搭建一个博客，话不多说，开整首先我们需要在自己的服务器上开设一个网站其支持php编程，因此我们的博客的编程语言就选择php博主选用的博客是Typecho,这是一个较为轻量级的博客下载地址将其下载后上传到我们的服务器目录下在安装成功后，我们发现其界面不是很美观此时我们可以去找自己喜欢的主题主题模板将下载的主题的压缩包放到usr-----themes下然后

在标准LSTM体系结构中，有1个记忆单元状态和3个门，即更新门Γu、遗忘门Γf和输出门Γo，标准LSTM的体系结构如图2所示。采用x 1, x 2, …, x T表示LSTM网络中的典型输入序列，则其中x {t}表示时间t时的输入特征。为了实现重要信息长时间存储，在LSTM的整个周期内设立并维护一个记忆单元c。根据前一时间的激活单元a 和当前时间的输入x ，通过3个门确定更新、维护或遗忘内部状态向

当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。

概况论文内容，包含解决的问题，解决的方法，成果金融时间序列由于高噪声性以及序列间的相关性，导致传统模型的预测精度和泛化能力往往较低。为了克服这一问题，提出一种基于注意力机制的循环神经网络预测模型。利用金融时间序列的技术指标作为特征序列，通过GRU 得 到隐藏状态，再利用注意力机制将其重构，并与目标序列一起作为新的 GRU 的输入，提高目标序列的预测效果。利用上证综指数据，分别使用加入注意力机制的门