布局 界面 第二章 笔记
基于深度学习的花卉检测与识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
基于深度学习的花卉检测与识别系统用于常见花卉识别计数，智能检测花卉种类并记录和保存结果，对各种花卉检测结果可视化，更加方便准确辨认花卉。本文详细介绍花卉检测与识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5目标检测算法，在界面中可以选择... ......
基于深度学习的瓶盖检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别，提供实时瓶盖检测定位和计数，辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。本文详细介绍基于深度学习的瓶盖检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多目标进行识... ......
Cadence入门笔记（六）：布局和板框
说明 布局和走线是最复杂的一个环节，涉及诸多技巧和设计理念。但为了入门学习简单考虑，这里只做基本的操作步骤说明。 隐藏飞线 上一节放置好元件后就要开始布局了，布局前可以通过工具栏设置来选择隐藏飞线 指针过滤器 可以使用过滤器来使鼠标点击时只选中我们需要的器件 元件位置编辑 布局时可以选择切换应用模式 ......
吸烟行为检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
吸烟行为检测软件用于日常场景下吸烟行为监测，快速准确识别和定位吸烟位置、记录并显示检测结果，辅助公共场所吸烟安全报警等。本文详细介绍吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，基于YOLOv5算法实... ......
基于YOLOv5的舰船检测与识别系统（Python+清新界面+数据集）
基于YOLOv5的舰船检测与识别系统用于识别包括渔船、游轮等多种海上船只类型，检测船舰目标并进行识别计数，以提供海洋船只的自动化监测和管理。本文详细介绍船舰类型识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可... ......
基于深度学习的动物识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
动物识别系统用于识别和统计常见动物数量，通过深度学习技术检测日常几种动物图像识别，支持图片、视频和摄像头画面等形式。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。动物识别系统主要用于常见动物的识别，检测几种动物的数目、位置、预测置信度等；检测模型可选择切换，识别... ......
智能零售柜商品检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
智能零售柜商品检测软件用于识别零售柜常见商品，检测商品名和位置以了解销售情况，为零售柜商品智能检测和自动销售提供检测功能。本文详细智能零售柜商品检测软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集、以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的... ......
Cadence入门笔记（七）：布线和规则
规则设置 一般来讲规则设置主要是设置线宽和间距这两个参数 打开Cmgr规则管理器 如上所示，Physical是设置物理参数，即线宽、过孔类型之类。Spacing是这是间距 一般来讲，规则设置都是直接新建规则set,而不是直接修改default参数 例如我设置一个叫JLC的规则集，把线宽设置为最小0. ......
Cadence入门笔记（五）：网表生成和导入
检查封装 在生成网表前要先确认器件封装和实际封装文件是否对应存在 如下是之前设计好的封装文件.psm文件 打开orcad，和元件属性中的封装内容对比确认一致 如果实际封装和元器件有不一致的地方，在线DRC会提示错误，例如如下显示封装引脚数和原理图元件引脚数不对应 看了下情况，应该是原理图中的flas ......
算法笔记的笔记——第6章 C++标准模板库（STL）
vector 变长数组 长度根据需要而自动改变的数组 可以用来以邻接表的方式储存图 使用 头文件：#include <vector> 命名空间：using namespace std; 定义 vector<typename> name; 相当于一维数组name[SIZE]，但长度可变。typenam ......
面试笔记——计算机网络
原文链接：javaguide 常见面试题 OSI 和 TCP/IP 网络分层模型 OSI 七层模型 OSI 七层模型 是国际标准化组织提出一个网络分层模型，其大体结构以及每一层提供的功能如下图所示： 每一层都专注做一件事情，并且每一层都需要使用下一层提供的功能比如传输层需要使用网络层提供的路由和寻址 ......
Android开发-Android UI与布局
01 Android UI 1.1 UI 用户界面（User Interface，简称 UI，亦称使用者界面）是系统和用户之间进行交互和信息交换的媒介，它实现信息的内部形式与人类可以接受形式之间的转换。 软件设计可分为两个部分：编码设计与UI设计。 1.2 Android UI Android应用界 ......
【数据结构】数组与广义表 - 笔记
数组与广义表的一章相对更为简单，第1,2节都是很熟悉的数组相关定义、实现等。因此这篇博客的讲述重点放在第3节“特殊矩阵的压缩存储”中的“稀疏矩阵”的存储以及第4节“广义表”上面。 稀疏矩阵 讲解 稀疏矩阵指的是矩阵中大多数元素为0的矩阵。这时使用传统的二维数组来存储很浪费空间，不妨单独将非零元素的 ......
Java入门_一维数组_第二题_随机生成数
前提 小白一个，啥都不会，欢迎指点。 题目 随机生成10个整数（1-100的范围），保存到数组，并倒序打印以及求平均值，求最大值和最大值的下标，并查找里面知否有8。 思路 随机生成-->采用random(),注意范围在（ 1-100） 。 求取最大值下标插入索引 在再次建立一个索引，以此判断随机生成 ......
构建之法阅读笔记01
编程是艺术，开发是工程比起一门编程语言，软件工程的入门过程，要难得多。盖因一门语言，其语法、关键字、系统库和常用工具，总是确定而有限的。而软件工程，作为工程学的一个门类，它肩负着在软件开发的过程中，将种种条件确定下来，将资源安排妥当，使工作过程确定清晰，产出稳定可靠的责任。这其中的微妙和复杂，往往在 ......
【力扣精选】Oracle SQL 176. 第二高的薪水
【力扣精选】Oracle SQL 176. 第二高的薪水 这道题很适合用来作为窗口函数的入门使用练习 链接如下： https://leetcode.cn/problems/second-highest-salary/description/ 获取并返回 Employee 表中第二高的薪水 。如果不存 ......
软件工程日报二十二——完善安卓界面
今天，我和我的搭档开始进行安卓地铁系统的编写，由于之前已经实现了个人作业，所以这次安卓界面的搭建比较容易 初版源码如下： 主页 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.and ......
构建之法阅读笔记1
构建之法是建民老师推荐我们必读的一本著作，我读完前几章后，浅写个读后感，这本书前几章讲解了软件工程的含义以及设计文档，单元测试的重要性还有如何成长为软件工程师。 我学习到了主要以下几个方面：软件=程序+软件工程，软件企业=软件+商业模式，程序（算法+数据结构）是基本功，在更上一层，软件工程决定了软件 ......
英语四级写作笔记
作文 开头 引用谚语 A proverb says," "引用句子 It goes without saying that. 无需多言 As everyone knows…… 2.引用数据 According to a recent survey conduct by…… A recent stat ......
【笔记】好用的GIT
一般使用流程 你可以提出更改（把它们添加到暂存区），使用如下命令： git add <filename> git add * 这是 git 基本工作流程的第一步；使用如下命令以实际提交改动： git commit -m "代码提交信息" 将改动推送到分支 git push origin mian 使 ......
Python学习笔记：Pandas处理时间类型之dt模块
Pandas.Series 对象和 DataFrame 的列数据提供了 cat、dt、str 三种属性接口（accessors），分别对应分类数据、日期时间数据和字符串数据。 通过这几个接口可以快速实现特定的功能，十分便捷。 今天先针对 dt 接口对时间模块进行学习。 一、构建测试数据集 # 创建测 ......
【笔记】PCA——主成分分析：推导与问题
PCA：主成分分析 主要思想 假设有m个n维数据，我希望只保留k维，尽可能减少信息损失，也就是(m,n)到(m,k)的过程 比如一个实际应用场景，我有一堆w latent code，也就是(n,512)的数据 通过PCA可以得到(n,2)的数据，这就是n个二维点，可以画在平面上 推导 我们希望在n维 ......