之前都是用qt做界面，MFC方式未使用过。公司现场需求，学习下MFC闲言碎语4、思来想去，把效果放在文首吧1、创建MFC项目2、搭建界面3、配置代码4、思来想去，把效果放在文首吧1、创建MFC项目选择MFC应用，下一步，填写项目相关信息，名称和路径。我这里CSDNShowCamera，之后点击创建开始配置MFC应用程序具体参数1、选择 基于对话框 应用程序类型；2、下一步，再下一步，取消 粗框架和

ScaledYOLOv4使用记录Scaled-YOLOv4：YOLOv4官方改进版！55.8% AP！新的改变1、下载2、环境配置Scaled-YOLOv4：YOLOv4官方改进版！55.8% AP！YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP！速度也高达15 FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS！（在RTX 2080Ti上测试）From：YOLOv4原班人马（

1、模型转换模型需要在端侧进行部署时，需要对模型文件进行转换，官方项目中给了指定的转换方式export.py--weights 指定转换模型文件路径，如 run\train\exp9\best.pt--img-size 推理图片大小，根据指定的预训练模型对应的size大小--batch-size 默认为1--device 部署环境指定，GPU或者CPU--include 部署类型，torchscr

解决python库安装的问题：今天发现一个全新的一次性安装你需要库的方法：首先进入你的anaconda prompt命令行在默认路径下创建一个xxx.txt文件，如下图：使用命令：pip install -r xxx.txt(我这里是requirements.txt)即可

1、模型转换模型需要在端侧进行部署时，需要对模型文件进行转换，官方项目中给了指定的转换方式export.py--weights 指定转换模型文件路径，如 run\train\exp9\best.pt--img-size 推理图片大小，根据指定的预训练模型对应的size大小--batch-size 默认为1--device 部署环境指定，GPU或者CPU--include 部署类型，torchscr

动态爬虫之 百度图片针对百度图片网站所构建的反扒机制，我们如果按照正常的requests和BeautifulSoup来对网页进行解析获取，那是不会得到任何信息的。打开网页，输入搜索信息（周杰伦）F12+F5查看源码，发现查找规律：那么，接下来，使用requests和BeautifulSoup混合来获取我们所需要的信息，即图片链接import requestsfro

天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测一直想做一个天池大数据方面的比赛，以前一直没时间，正逢糖尿病风险预测比赛，阿里举办的，课题比较喜欢，哈哈进入天池大数据竞赛中心，就可以看到相关信息以及数据，下载下来即可对其作分析。打开其中的train列表，我们可以发现，每一个病例都有41个特征，外加“”血糖“”预测，如下图所示：特征工程：...