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基于ZYNQ的Yolov3-Tiny算法实现，包含各模块工程与完整代码。

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简介：
本项目基于ZYNQ平台实现了轻量级目标检测模型Yolov3-Tiny，提供了详细的设计文档、各功能模块源代码及完整的工程项目文件。 ZYNQ实现yolov3-tiny算法的工程包括各个模块及全套代码，主要部分有：yolo_acc、yolo_conv、yolo_max_pool、yolo_upsamp 和 yolo_yolo 这几个模块。

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  • 基于ZYNQ的Yolov3-Tiny算法实现，包含各模块工程与完整代码。
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    本项目基于ZYNQ平台实现了轻量级目标检测模型Yolov3-Tiny，提供了详细的设计文档、各功能模块源代码及完整的工程项目文件。 ZYNQ实现yolov3-tiny算法的工程包括各个模块及全套代码，主要部分有：yolo_acc、yolo_conv、yolo_max_pool、yolo_upsamp 和 yolo_yolo 这几个模块。
     
  • 基于 ZYNQ 的 Tiny YOLO v3 实现.zip
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    本项目为基于ZYNQ平台实现Tiny YOLO v3的目标检测算法。通过优化硬件资源和计算效率，适用于嵌入式视觉系统的小型化需求。 在ZYNQ上实现Tiny YOLO v3项目旨在针对资源有限的FPGA设备进行YOLOv3-tiny的硬件优化。该研究开发了一种可扩展且可参数化的延迟驱动架构，以适应不同应用场景的需求，并进行了详细的延迟和资源分析。 具体来说，这项工作关注于以下几个方面： - **模型设计**：通过DSP（数字信号处理）单元与BRAM（块RAM）的有效利用来实现YOLOv3-tiny的硬件加速。 - **性能优化**：进行深度学习模型在FPGA上的性能评估和延迟分析，并探索了不同的设计空间，以确定Zedboard平台下的帕累托最优设计方案。 该论文已被ARC2020会议接受。作者为Zhewen Yu 和 Christos-Savvas Bouganis，发表于《应用可重构计算：架构、工具与应用程序》一书的第12083卷中，页码范围是330-344。出版商为Springer, Cham，发布日期为2020年三月。
     
  • 基于SpringBoot的登录注册功能模块实现（包含完整代码及运行验证）
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    本项目详细介绍并实现了基于Spring Boot框架的登录与注册功能模块。内容包括用户认证、权限管理以及前后端交互过程，并提供完整的源代码和详细的运行测试步骤，帮助开发者快速掌握相关技能。 实现登录和注册功能可以分为以下几个步骤： 1. 设计数据库表结构：首先设计用户表，包含用户名、密码等字段。为了安全考虑，建议使用加密算法存储密码，例如BCrypt。 2. 创建Spring Boot项目：利用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，并添加必要的依赖项，如Spring Web和Spring Data JPA。 3. 编写实体类：根据数据库表结构，在Java中编写相应的实体类以映射数据库表。 4. 编写Repository接口：定义一个Repository接口用于执行数据库操作，比如查询用户信息、保存用户信息等。 5. 创建Service层：设计业务逻辑的实现部分，例如验证登录凭证和注册新账户。在这一层次可以加入密码加密与验证等功能。 6. 创建Controller：创建控制器来处理用户的登录和注册请求。控制器接收前端传递的数据，并调用服务层的方法完成相应的操作。 7. 编写前端页面：开发HTML页面供用户进行登录或注册，利用表单收集必要的信息并通过Ajax提交数据。
     
  • DS1302模块的完整文件代码实现
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    本项目提供了一个完整的DS1302实时时钟模块的文件和代码实现，涵盖初始化设置、时间读取与设定等功能，适用于需要精确计时的应用场景。 实现DS1302模块的全文文件代码包括流程图、程序以及仿真等内容。
     
  • 基于C语言的倒排索引算法实现(包含完整源码)
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    本项目采用C语言编写，实现了高效的倒排索引算法，并提供完整的代码资源。适用于信息检索和数据库系统等领域。 C语言实现的倒排索引算法（包含全部源码）。
     
  • Python中FP-Growth算法的实现（含完整代码）
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    本文详细介绍了如何在Python中实现FP-Growth算法，并提供了完整的源代码供读者参考和实践。 这段文字描述了两个文件的内容：一个包含刚构造好的FP-tree代码，另一个则包含了完整的FP-Growth算法Python实现代码。更多细节可以在相关博客中找到。
     
  • 基于Qt的科学计算器实现——含完整代码
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    本项目详细介绍并提供了使用Qt框架开发的科学计算器源代码。该计算器具备基本与高级数学运算功能，适合学习和参考。 使用Qt实现了科学计算器，其功能类似于Windows自带的计算器，并且附带了详细的代码注释。关于科学计算器的具体设计原理可以在我的博客上查看。
     
  • YoloV3、YoloV3-Tiny、YoloV4及YoloV-Tiny预训练模型下载
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    本资源提供YOLOv3和YOLOv3-Tiny、YOLOv4及其Tiny版本的预训练模型免费下载，适用于快速部署目标检测任务。 yolov3-tiny预训练模型、yolov3预训练模型、yolov4 预训练模型以及 yolov4-tiny预训练模型全部打包在一个压缩文件中。
     
  • Python实现Q-Learning算法（含完整代码）.zip
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    本资源提供了一个详细的Python实现Q-Learning算法教程及完整代码，适用于初学者学习强化学习的基础知识。 由于在现实世界中无法获取所有的状态（state）和动作（action），值迭代方法在许多问题上仍存在局限性。此时可以采用Q Learning方法来应对这些问题。
     
  • Yolov3-Tiny检测模型
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    简介：Yolov3-Tiny是一种轻量级目标检测模型，基于YOLOv3架构简化而来，在保持较高精度的同时大幅减少了计算资源需求，适用于移动设备和IoT场景。 基于TensorFlow实现Yolov3-tiny检测网络，并直接加载官方提供的权重文件来给模型参数赋值，而不是使用.h5或.pb格式的模型。若要使用纯TensorFlow实现Yolov的其他版本，可以参考此代码进行修改和扩展。使用的TensorFlow版本为1.11，Python版本为3.5。文件中包含所需的权重文件。