pic24f_demo展示了图像识别的演示效果。该演示旨在验证模型在处理不同图像场景下的准确性。通过对一系列图片进行测试，评估模型在目标检测和分类方面的性能。结果表明，该模型在复杂环境中表现出良好的鲁棒性。-ITADN社区

在Threejs中展示GLB模型的线框效果

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本文介绍了如何使用Three.js库，在网页上加载并显示带有线框效果的GLB格式3D模型，帮助开发者轻松实现模型轮廓高亮。本示例展示了如何加载glb文件并显示一个房子模型的线框。通过使用traverse方法遍历模型中的所有子对象，并检查是否为网格对象，如果是，则设置`child.material.wireframe = true;`以启用线框模式。相关技术可以通过搜索关键词“three.js model wireframe”来获取更多信息。

AREOD：针对目标检测的对抗性鲁棒性评估

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AREOD是一种用于评价目标检测模型在面对对抗攻击时稳定性的方法，旨在提升模型的安全性和可靠性。 AREOD 该存储库包含 AREOD（用于对象检测的对抗鲁棒性评估）的代码，这是一个 Python 库，旨在正确地对标目标检测中的对抗性鲁棒性进行研究。此项目仍在开发阶段，并使用了三种针对对象检测模型的攻击方法来测试逆向鲁棒性。功能概述： - 建立在 tensorFlow 上，并通过给定接口支持 TensorFlow 和 Keras 模型。 - 支持各种威胁模型中的多种攻击方式。 - 提供现成的预训练基线模型（如 faster-rcnn-inception-v2-coco，多尺度 GTRSB）。 - 为基准测试提供便利工具，并使用 printor 打印生成的对抗性样本。我们利用三种不同的方法来生成对抗示例。稍后，我们将通过连接的打印机输出这些对抗样本来提高性能基准。

在DeepSeek模型知识库中比较Cherry Studio和AnythingLLM的效果及嵌入模型性能

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本研究对比了DeepSeek模型知识库中的Cherry Studio与Anything LLM的表现，并深入分析了两种模型的嵌入技术及其效果。本段落档详细对比了Cherry Studio与AnythingLLM在基于DeepSeek模型的知识库应用中的使用效果。首先介绍了实验的基础环境，包括采用的主模型、嵌入模型以及输入数据来源（iNeuOS工业互联网操作系统130个资料）。接着展示了这两种工具面对相同查询问题时的不同表现，例如关于iNeuView介绍的问题上，Cherry Studio提供了更为详尽有效的答案。此外，在使用三种不同的嵌入模型（deepseek-r1:8b、BAAIbge-m3和nomic-embed-text）的情况下，未调整参数的评估结果显示，采用nomic-embed-text作为嵌入模型时生成的答案更贴合原资料且符合用户意图。本段落档适合从事AI工具研究与开发的技术人员以及希望深入了解NLP领域的企业IT部门负责人。其使用场景及目标在于帮助开发者选择合适的对话式AI产品或评估现有工具是否满足特定业务需求，同时为想要优化自身产品的团队提供改进建议。文档还指出，在主模型相同的情况下，由于具体实施的不同可能会导致最终用户体验存在差异，建议进一步探索其他可能的配置组合以获取最优结果。此外，对于关注工业互联网解决方案的人来说，这份文档可以让他们了解到有关最新发展的见解。

【图像识别】利用HSV与RGB模型进行水果分类的MATLAB代码及GUI展示.md

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本文详细介绍并展示了如何使用MATLAB编写代码，通过HSV和RGB颜色模型对水果图像进行特征提取和分类，并提供了用户图形界面(GUI)的实现方法。【图像识别】基于HSV和RGB模型水果分类matlab源码含 GUI 该文档介绍了使用MATLAB进行基于HSV和RGB颜色空间的水果分类方法，并提供了包含图形用户界面（GUI）的源代码。

在PyTorch中实现的CIFAR10图像分类模型达到95%的测试精度

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本研究展示了使用PyTorch框架开发的一个高效CIFAR10图像分类模型，该模型经过精心设计与优化，在标准测试集上达到了卓越的95%准确率。在CIFAR10数据集上进行图像分类任务时，我们使用了多个主流的backbone网络。希望这个教程能够帮助想要入门深度学习的学习者方便地上手并理解相关知识。

Android背景图模糊效果演示Demo

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本Demo展示如何在Android应用中实现背景图片模糊效果，适用于需要美化界面或提供视觉层次的应用场景。当前主流应用广泛采用的一种功能是实现背景模糊虚化效果，这种设计看起来既高端又大气，希望能对大家有所帮助。

基于YOLO-V5的对象检测模型在图像中的定位与分类应用

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本研究运用改进版YOLO-V5算法进行对象检测，旨在优化图像中目标物体的精准定位及高效分类。在合作研究中使用Ultralytics的YOLO-V5对象检测模型对肺炎图像进行定位和分类。该存储库包含在Colab环境中实现YOLO-V5的方法，用于检测和分类肺炎与正常图像。数据集转换过程详细记录于Yolo_v5_Data_Preparation.ipynb文件中，其中包含了将自定义数据集转化为适合YOLO-V5模型格式所需的所有步骤。为了运行YOLO-V5训练，需要克隆其git存储库，并按照YOLO_V5_Training.ipynb中的说明进行操作。最后，在验证和预测阶段，通过加载在先前训练过程中保存的权重文件来完成这一过程（相关工作记录于YOLO_V5_Inference.ipynb中）。未来计划将利用该模型增加对印度卢比图像的检测与分类功能。

在Matlab/Simulink中实现并验证了储能系统变换模型和钒液流电池模型，仿真结果良好且系统充放电正常下图

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本研究于Matlab/Simulink环境中成功构建并验证了储能系统的转换模型及钒液流电池模型，通过详尽的仿真测试证明其在充放电过程中的稳定性和高效性。基于Matlab/Simulink实现了以下功能：搭建了储能系统变换模型以及钒液流电池模型，仿真效果良好，系统充放电正常。下图为系统模型图、电池输出电压电流及SOC波形。具体建模内容包括： 1. 钒液流电池本体建模 2. 储能变换器建模 3. 双向DC变换 4. 恒定功率控制

在Matlab Simulink中实现并验证了储能系统变换模型和钒液流电池模型，仿真结果良好，系统充放电正常（参见下图）

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本研究于Matlab Simulink环境中成功构建与验证了储能系统的转换模型及钒液流电池模型，所获仿真数据表明系统运行稳定，充放电功能正常。在基于Matlab Simulink的项目中，我实现了以下功能：搭建了储能系统变换模型以及钒液流电池模型，并进行了仿真测试，效果良好，系统的充放电表现正常。下图展示了系统的模型结构、电池输出电压电流波形及SOC（State of Charge）曲线。具体来说： 1. 钒液流电池本体建模 2. 储能变换器建模 3. 双向DC/DC变换控制设计 4. 恒定功率模式下的系统控制策略

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pic24f_demo展示了图像识别的演示效果。该演示旨在验证模型在处理不同图像场景下的准确性。通过对一系列图片进行测试，评估模型在目标检测和分类方面的性能。 结果表明，该模型在复杂环境中表现出良好的鲁棒性。

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pic24f_demo展示了图像识别的演示效果。该演示旨在验证模型在处理不同图像场景下的准确性。通过对一系列图片进行测试，评估模型在目标检测和分类方面的性能。结果表明，该模型在复杂环境中表现出良好的鲁棒性。