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YoloV5-MATLAB: 简洁的推理代码，通过运行demo.mlx实现开发

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简介：
YoloV5-MATLAB提供简洁高效的物体检测模型推理代码。用户可通过运行demo.mlx文件快速上手，轻松进行开发与测试。 在Matlab中导入yolov5*.onnx模型进行推理（包括yolov5s.onnx、yolov5m.onnx、yolov5l.onnx、yolov5x.onnx），这些模型的原始输出维度为1*255*H*W，其他可能存在的维度形式可以稍作调整。在导入后进行检测和头部解码输出处理。

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  • YoloV5-MATLAB: 简洁的推理代码，通过运行demo.mlx实现开发
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    YoloV5-MATLAB提供简洁高效的物体检测模型推理代码。用户可通过运行demo.mlx文件快速上手，轻松进行开发与测试。 在Matlab中导入yolov5*.onnx模型进行推理（包括yolov5s.onnx、yolov5m.onnx、yolov5l.onnx、yolov5x.onnx），这些模型的原始输出维度为1*255*H*W，其他可能存在的维度形式可以稍作调整。在导入后进行检测和头部解码输出处理。
     
  • Matlab人头检测代码-YOLOV5-ONNX-Matlab：简易推理代码，仅需执行demo.mlx
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    这是一个基于YOLOv5和ONNX模型的人脸检测项目，在MATLAB中的实现。用户只需运行demo.mlx文件即可轻松进行人脸检测演示。 在MATLAB R2021a或更高版本中使用YOLOv5进行人头检测的代码概述如下：导入yolov5*.onnx模型（包括yolov5s.onnx、yolov5m.onnx、yolov5l.onnx和yolov5x.onnx），原始输出尺寸为1×255×H×W，其他尺寸格式需要稍作修改。导入ONNX函数后，在MATLAB中对模型的输出进行解码以实现检测功能。整个过程不需要额外依赖项。预训练模型可以从百度盘获取（具体链接未提供）。参考代码：nseh。
     
  • 最简Yolov5 推理代码
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    本项目提供了一个精简版的YOLOv5物体检测模型推理代码，旨在简化部署流程并提升运行效率，适用于快速原型开发和实际应用。 Yolov5 最简推理代码，精简版models文件夹，使用方法参见相关文章。只需包含推理部分的代码，并删除冗余内容。
     
  • LibTorch-YOLOv5: YOLOv5的LibTorch推理实现
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    简介：LibTorch-YOLOv5是YOLOv5模型的LibTorch版本，提供高效且便携的对象检测解决方案，适用于多种设备上的实时推理。 介绍对象检测算法的LibTorch推理实现。支持GPU和CPU。 依赖关系: - Ubuntu 16.04 - CUDA 10.2 - OpenCV 3.4.12 - LibTorch 1.6.0 对于 TorchScript 模型导出，请参考官方文档的相关部分。 强制更新：开发人员需要修改原始以下代码： # line 29 model.model[-1].export = False 添加GPU支持：当前的导出脚本默认情况下使用CPU。为了支持 GPU，需对 export.py 进行如下更改: # line 28 img = torch.zeros((opt.batch_size, 3, * opt.img_size)).to(device=cuda) # line 31 model = attempt_load(opt.weight)，请确保在加载模型时指定设备为GPU。
     
  • 简洁的Python在线运行平台源代码
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    这是一款设计精简、易于使用的Python在线编程环境源代码，旨在为用户提供快速高效的代码编写与测试体验。 这是用Skulpt脚本制作的在线Python运行平台的源代码，无需后端服务器组建技术，因为所有操作都在前端通过JavaScript完成。
     
  • 寻找多项式的根与重数：利用此简洁代码实现-matlab开发
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    本MATLAB项目提供了一种简洁高效的算法，用于计算给定多项式的所有复数根及其重数。该工具适用于需要精确求解多项式方程的数学和工程问题研究。 MATLAB 脚本段落件 M_polyroots.m 用于计算具有任何给定多项式的多重性的所有根。令给定的多项式 p(x) 表示为： p(x) = x^9 +7x^8 +12x^7 -12x^6 -42x^5 -6x^4 +44x^3 +20x^2 -15x -9 它也可以表示为： p(x) = (x + 3)^2 * (x + 1)^4 * (x − 1)^3 或 p(x) = (x^2 + 2x − 3)^2 * (x + 1)^3 * (x^2 - 1) 多项式系数向量 c 可以表示为： c = [ +1, +7, +12, -12, -42, -6, +44, +20, -15, -9 ] 所有根 r 表示为： r = [-3,-3,-1,-1,-1,-1,+1,+1,+1] 矩阵 A 可以通过以下方式构建： A = [ 2 -3 +2 +1; 3 +1 +1 +0; 1 -1 +0 +1 ] 多项式系数向量 p 可以通过以下任一方式创建： p = c 或 p = poly(r)
     
  • CNVKit.SH：运行 CNVKit 的简洁脚本 - 开源
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    CNVKit.SH 是一个简化版脚本工具，用于执行 CNVKit 软件的各项功能。它旨在提高基因组拷贝数变异分析的效率和便捷性，并且是开源软件。 cnvkit.sh 是一个用于处理 exome-seq 数据的 shell 脚本，它使用由 exome_test.sh 生成的文件来运行 CNVkit。该脚本允许通过平均 log2ratio 对特定染色体的基线进行重新调整。更新后，seg 文件可以通过多线程 cytoband 进行注释，并且可以绘制单个染色体的散点图。
     
  • 可运行的Yolov5剪枝代码
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    这段简介是关于一个实现Yolov5模型剪枝的代码项目。通过该代码，用户可以有效地减少神经网络中的冗余连接，从而加速推理过程并降低计算成本，同时保持较高的检测精度。该项目旨在为深度学习模型优化提供一种实用的方法，尤其适用于资源受限的设备上部署YOLOv5目标检测系统。 yolov5剪枝代码已经可以运行。
     
  • 基于RK3588的Yolov5推理代码
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    本项目提供了一套基于RK3588平台和YOLOv5模型的高效物体检测推理代码，适用于多种应用场景，包括但不限于智能安防、自动驾驶等。 在rk3588上使用rknn-toolkit-lite推理自己训练的yolov5模型。此代码只能运行在板子上，关于具体的yolov5训练过程、如何导出rknn模型以及如何部署，请参考相关帖子。
     
  • SpringBoot集成Kafka代码简洁(已测试通过)
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    本项目展示了如何在Spring Boot应用中集成Apache Kafka，并提供了简洁高效的代码示例。所有功能均已成功测试验证。 SpringBoot整合kafka代码示例：包含两个独立工程，一个作为消费者负责批量消费及指定分区消费；另一个为生产者利用定时任务与REST API发送消息。整体代码简洁明了，欢迎下载使用。