目标

Tita 升级|绩效「总评语多维度拓展」+「目标值开关设置」

升级详情 一、总评语多维度拓展 详细介绍:Tita - OKR和新绩效一体化管理平台 考核模板-设置 员工自评/同事评价/上级评价节点,勾选「总评语」,点击「高级设置」,进入设置; 支持功能 支持总结主题增删改查操作; 支持自由拖动调整总结主题前后顺序; 支持「总结主题」设置必填; 考核详情-总评语 ......
目标值 总评 绩效 目标 Tita

C#中使用yolo5进行目标检测(一)

一:将PT模型文件转onnx: 1、用到export.py 安装依赖包 pip3 install onnx pip3 install coremltools==4.0 2、export.py中的配置 文件路径 模型类型 改好后直接点击运行,生成模型: ......
目标 yolo5 yolo

Tita 升级|OKR-活跃度展示,聚焦企业内的目标。

升级快速一览: · 数据分析推送:员工对OKR聚焦程度、OKR的被聚焦程度、企业内所有部门的聚焦程度,进行智能分析和对比数据推送 系统自动收集企业内所有员工、OKR的查看、点赞、评论、打赏等行为数据进行智能分析,通过数据对比,增加强组织内,大家对企业目标的活跃程度,聚焦程度。 一、查看入口 Tita ......
目标 企业 Tita OKR

机器学习框架的目标

1. 神经网路编程 神经网络需要一个共同的系统进行开发、训练和部署。 2. 自动微分 训练神经网络的过程本质上是模型参数的迭代,这些参数需要持续计算梯度(Gradients)迭代改经。梯度的计算往往需要结合训练数据、数据标注和损失函数(Loss Function)。手工计算梯度很麻烦,机器学习框架需 ......
框架 机器 目标

【解决问题】Linux 编译开源库时,报错:没有规则可制作目标 xxx,由 xxx 需求

# 1 开发环境 - linux 版本:统信 UOS 1030(可以认为是特殊的 ubuntu) - 开发语言:C++ # 2 问题描述 今天编译 dbus-1.13.10 的时候,make 报错,文字描述: ` make[2]: *** 没有规则可制作目标“doc/doxygen.stamp”,由 ......
xxx 规则 需求 目标 问题

运动目标识别

摄像头调用 VideoCapture 视频读取保存 VideoWriter 帧差法 帧间差分法是通过对视频中相邻两帧图像做差分运算来标记运动物体的方法 当视频中存在移动物体的时候,相邻帧 (或相邻三帧) 之间在灰度上会有差别求取两帧图像灰度差的绝对值,则静止的物体在差值图像上表现出来全是0,而移动物 ......
目标

按既定顺序创建目标数组

给你两个整数数组 nums 和 index。你需要按照以下规则创建目标数组: 目标数组 target 最初为空。 按从左到右的顺序依次读取 nums[i] 和 index[i],在 target 数组中的下标 index[i] 处插入值 nums[i] 。 重复上一步,直到在 nums 和 inde ......
数组 顺序 目标

我需要 把 目标数据源中的表 获取到表的字段和字段的类型等信息,然后在目标数据源中创建表,并解析2个不同数据库的表的字段,用Java 创建表

当涉及到将Oracle数据库字段类型映射为MySQL数据库字段类型时,考虑到不同数据库的差异和复杂性,以下是一个更全面的映射示例,涵盖了更多的Oracle字段类型及其可能的MySQL对应类型。 import java.util.HashMap; import java.util.Map; publi ......
字段 数据源 数据 目标 类型

储能装机容量在线监测系统助力“双碳”目标的实现

安科瑞虞佳豪 18761599093 《“十四五”新型储能发展实施方案》明确提出,到2030年,新型储能全面市场化发展。如今,从商业化初期到全面市场化发展,留给新型储能的时间已经不多。 储能是构建以新能源为主体的新型电力系统的关键。我们日常所说的储能,通常是指新能源领域的电力储能,简单讲就是把风、光 ......
装机容量 容量 目标 系统

30%Token就能实现SOTA性能,华为诺亚轻量目标检测器Focus-DETR效率倍增

前言 目前 DETR 类模型已经成为了目标检测的一个主流范式。但DETR 算法模型复杂度高,推理速度低,严重影响了高准确度目标检测模型在端侧设备的部署,加大了学术研究和产业应用之间的鸿沟。来自华为诺亚、华中科技大学的研究者们设计了一种新型的 DETR 轻量化模型 Focus-DETR来解决这个难题。 ......
轻量 检测器 Focus-DETR 效率 性能

基于ResNet-101深度学习网络的图像目标识别算法matlab仿真

1.算法理论概述 介绍ResNet-101的基本原理和数学模型,并解释其在图像识别中的优势。然后,我们将详细介绍如何使用深度学习框架实现ResNet-101,并在图像数据集上进行训练和测试。最后,我们将总结本文的主要内容并提出进一步的研究方向。 1.1、ResNet-101的基本原理 ResNet- ......
学习网络 算法 深度 图像 目标

【Python&目标识别】Labelimg标记深度学习(yolo)样本

人工智能、ai、深度学习已经火了很长一段时间了,但是还有很多小伙伴没有接触到这个行业,但大家应该多多少少听过,网上有些兼职就是拿电脑拉拉框、数据标注啥的,其实这就是在标记样本,供计算机去学习。所以今天跟大家分享下如何使用Labelimg去自己标记深度学习样本。 ......
样本 标记 深度 Labelimg 目标

java: 警告: 源发行版 17 需要目标发行版 17

​ 这个警告表示你正在使用 Java 17 版本编译源代码,但目标发行版设置为低于 Java 17 的版本。当源代码使用了新的语言特性或库,而目标发行版设置较低时,可能会导致兼容性问题。 为了解决这个警告,你可以采取以下几种方式之一: 将目标发行版设置为与源发行版相同:在编译命令或构建工具配置中,将 ......
目标 java 17

java: 警告: 源发行版 17 需要目标发行版 17

​ 这个警告表示你正在使用 Java 17 版本编译源代码,但目标发行版设置为低于 Java 17 的版本。当源代码使用了新的语言特性或库,而目标发行版设置较低时,可能会导致兼容性问题。 为了解决这个警告,你可以采取以下几种方式之一: 将目标发行版设置为与源发行版相同:在编译命令或构建工具配置中,将 ......
目标 java 17

论文解读:DeepSort(目标跟踪)

本文来自公众号“AI大道理” —————— ​ 论文原文: https://arxiv.org/abs/1703.07402 SORT是一个比较简单的算法,用FrRCNN做探测,卡尔曼滤波和匈牙利算法做跟踪。缺点: 线性恒速运动模型可能并不精确,未考虑相机的非线性运动。 未考虑同一目标再次出现的重识 ......
DeepSort 目标 论文

YOLOv5目标检测模型

# YOLOv5目标检测模型 ## 环境配置 ##### 1、安装Anaconda 打开命令行输入conda -V检验是否安装及当前conda的版本 ##### 2、conda常用的命令 1)conda常用的命令 ~~~python conda list ~~~ 2)查看当前存在哪些虚拟环境 ~~~ ......
模型 目标 YOLOv5 YOLOv

SORT:基于检测的目标跟踪的鼻祖

本文来自公众号“AI大道理” ​ SORT是一种多目标跟踪的经典算法,整个算法是一些常规技术的简单组合,却达到了非常好的效果。Sort算法的核心是匈牙利匹配算法和卡尔曼滤波算法。 ​ 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 1、SORT简介 SORT(Simple Online and Realt ......
鼻祖 目标 SORT

【2023-07-26】要有目标跟着走

20:00 千万别嘲笑一个人的理想,哪怕它像一棵弱小而丑陋的树苗,但无论土层有多厚,压住它的石块有多重,只要它女里的方向正确,那么它的未来就是光明的。 ——巴斯德 办公室政智,就是现代江湖的一部分。像我所待的这种私营企业有,像何太待的那种事业单位更多。毫不夸张地说,何太单位里的这种氛围,已经渗透到每 ......
跟着 目标 2023 07 26

目标追踪

@[toc] # 目标追踪 ## 1. 传统目标追踪 ### 1.1 卡尔曼滤波(预测): > Kalm Filter 算法,是一种递推预测滤波算法,算法中涉及到滤波,也涉及到对下一时刻数据的预测。Kalman Filter 由一系列递归数学公式描述。它提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态,并 ......
目标

VS报错error NETSDK1045: 当前 .NET SDK 不支持将 .NET 6.0 设置为目标。请将 .NET 5.0 或更低版本设置为目标,或使用支持 .NET 6.0 的 .NET SDK 版本。

从微软官网下载.NET6.0:https://dotnet.microsoft.com/zh-cn/download/visual-studio-sdks?cid=getdotnetsdk 重启后打开VS2019仍然出现这个报错 回到官网仔细查看,发现原来.NET6.0版本以上必须使用VS2022版 ......
NET 目标 版本 6.0 SDK

人生的最终目标是什么?

人生的最终目标是什么? 根据斯多葛主义,外部事件和环境在很大程度上是我们无法控制的。因此,将我们的幸福仅仅寄托于外部因素可能会导致永久的不满和失望。斯多葛派认为,持久满足的关键在于培养一种有弹性和自给自足的内在心态。 这就是我人生的最终目标: “对现状感到满意”并不意味着自满或缺乏雄心。相反,它意味 ......
目标 人生

Tomcat在请求目标中找到无效字符。有效字符在RFC 7230和RFC 3986中定义

tomcat安装目录,\tomcat-8.5.66\conf 文件夹下 有个 server.xml 文件,找到 <connector> 标签,在后面添加以下: 向server.xml 中Connector添加 relaxedPathChars="|{}[],%" relaxedQueryChars= ......
字符 RFC 目标 Tomcat 7230

论文解读:SORT(目标跟踪)

本文来自公众号“AI大道理“ —————— ​ 论文原文:https://arxiv.org/abs/1602.00763 本文方法SORT(Simple Online and Realtime Tracking)是一种基于检测的跟踪框架,基于检测算法FasterRCNN,利用卡尔曼滤波以及匈牙利算 ......
目标 论文 SORT

ICCV 2023 | 南开大学提出LSKNet:遥感旋转目标检测新SOTA

前言 最近关于遥感物体检测的研究主要集中在改进旋转包围框的表示方法上,但忽略了遥感场景中出现的独特的先验知识。这种先验知识是非常重要的,因为微小的遥感物体可能会在没有参考足够长距离背景的情况下被错误地检测出来,而不同类型的物体所要求的长距离背景可能会有所不同。本文将这些先验因素考虑在内,并提出了 L ......
遥感 目标 LSKNet 大学 ICCV

python虚拟环境搬迁到另外一台电脑(目标机不能联网)

工作中会遇到开发机做了限制,并不能直接访问外网,此时可能需要迁移一套开发环境过来,完成需求。 一、源机上执行命令 1、源机上已安装好各种python库、包,可通过命令pip list查看;如安装pandas命令:pip install pandas 2、把包名和版本号存入一个txt文件,如下命令行自 ......
目标 环境 python 电脑

基于CNN卷积神经网络的目标识别算法matlab仿真,测试mnist数据库

1.算法理论概述 我们将介绍CNN卷积神经网络的基本原理和数学模型,并解释其在图像分类中的优势。然后,我们将详细介绍如何使用matlab实现CNN卷积神经网络,并在mnist数据库上进行测试。 1.1、CNN卷积神经网络的基本原理 CNN卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的人工神经 ......
卷积 神经网络 算法 神经 目标

论文翻译: FREEVC:朝着高质量、无文本、单次转换声音的目标迈进

原文:FREEVC: TOWARDS HIGH-QUALITY TEXT-FREE ONE-SHOT VOICE CONVERSION 原文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10095191 个人总结: 1.提出mel谱缩放增强方法。 ......
论文翻译 高质量 文本 声音 目标

wiaacmgr 提供了一个用户界面,用于配置和管理与计算机连接的图像扫描仪、数码相机和其他图像捕获设备。它允许用户选择扫描分辨率、图像格式、目标文件夹等选项,并提供图像预览功能。通过 wiaacmgr,用户可以控制并管理与图像捕获设备相关的设置和操作

"wiaacmgr" 是 Windows 操作系统中的一个可执行文件,全称为 "Windows Image Acquisition Automation Layer"。它是用于管理图像捕获设备的用户界面工具。 以下是关于 "wiaacmgr" 的一些说明: 功能:wiaacmgr 提供了一个用户界面 ......
图像 用户 wiaacmgr 设备 用户界面

SecureKernel 的主要目标是防止恶意软件或攻击者能够利用漏洞或恶意代码来入侵和篡改操作系统内核。通过实施一系列安全策略和措施,SecureKernel 可以防止对内核的非法访问或修改,并保护关键的系统资源和数据

SecureKernel 是一个操作系统内核的安全性功能,用于提供额外的保护层来抵御针对内核的攻击。它是为了增强操作系统的安全性而设计的。 SecureKernel 的主要目标是防止恶意软件或攻击者能够利用漏洞或恶意代码来入侵和篡改操作系统内核。通过实施一系列安全策略和措施,SecureKernel ......
内核 SecureKernel 恶意 系统 攻击者

labelme的安装和使用_For目标检测

1、安装 输入: pip install labelme 2、使用 安装完成以后在终端输入: labelme 再执行一次 pip install labelme 看labelme的安装路径: 进入到其安装路径: 用dir查看当前路径下的文件: 打开labelme如下所示: 3、标注目标检测任务 打开 ......
目标 labelme For