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flask + yolov5

在函数中,我们首先获取上传的图像,然后使用我们之前加载的 YOLOv5 模型对其进行处理,并将结果存储在。最后,我们返回一个 JSON 对象,其中包含处理结果。5、使用 YOLOv5 模型处理图像并返回结果。路由,当收到 POST 请求时会执行。3、创建一个 Flask 应用程序。1、安装 Flask 和相关依赖。4、定义路由,处理图像上传请求。6、部署 Flask 应用程序。2、加载 YOLOv

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#flask#python#后端
keil5的基本使用

keil5的一些基本使用

#单片机
诺瓦星云面试汇总

3、epoll将主动轮询变成被动通知,当有事情发生时,接收到通知后再去处理,也就是epoll会把哪个流发生哪种i/o事件通知我们,epoll是事件驱动(每个事件关联到fd),epoll底层是红黑树,epoll内部使用事件驱动的机制,内核中维护了一个链表来记录就绪事件,当某个socket有事件发生时,通过回调函数内核将其加入到就绪事件链表中,当用户调用epoll_wait()函数时,只会返回有事件发

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#java#开发语言
pytorch之池化层

·实际图像里,我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置:即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同一个边缘对应的输出可能出现在卷积输出 Y中的不同位置,进而对后面的模式识别造成不便。在本节中我们介绍池化(pooling)层,它的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性二维最大池化层和平均池化层同卷积层一样,池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口(又称池化窗口)中的元素计算输出。

#深度学习
到底了