gsconv-yolo完整代码共享

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简介：
gsconv-yolo项目提供了一套完整的YOLO对象检测模型代码实现，采用了创新的GSConv模块以提高模型性能。本项目旨在促进深度学习社区的研究与应用开发。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务。对于车载边缘计算平台而言，大型模型难以实现实时性能要求；而由大量深度可分离卷积层组成的轻量级模型则无法达到足够的精度水平。为此，我们提出了一种新的轻量化卷积技术GSConv，旨在减轻模型负担的同时保持高准确性。通过引入细颈设计范例，我们的方法在计算成本效益方面进一步优化了检测器性能。经二十多组对比实验验证，该方法的有效性得到了充分证明：与原始检测器相比，改进后的检测器在公开数据集上取得了显著的成果（例如，在Tesla T4 GPU 上以100FPS的速度达到70.9% mAP0.5）。

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gsconv-yolo完整代码共享

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gsconv-yolo项目提供了一套完整的YOLO对象检测模型代码实现，采用了创新的GSConv模块以提高模型性能。本项目旨在促进深度学习社区的研究与应用开发。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务。对于车载边缘计算平台而言，大型模型难以实现实时性能要求；而由大量深度可分离卷积层组成的轻量级模型则无法达到足够的精度水平。为此，我们提出了一种新的轻量化卷积技术GSConv，旨在减轻模型负担的同时保持高准确性。通过引入细颈设计范例，我们的方法在计算成本效益方面进一步优化了检测器性能。经二十多组对比实验验证，该方法的有效性得到了充分证明：与原始检测器相比，改进后的检测器在公开数据集上取得了显著的成果（例如，在Tesla T4 GPU 上以100FPS的速度达到70.9% mAP0.5）。

YOLO v5 完整代码实现

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《YOLO v5完整代码实现》是一份全面详细的教程，涵盖了从环境配置到模型训练、测试的全过程，适合对目标检测算法感兴趣的开发者和研究者学习参考。 YOLOv5 在目标检测方面优于谷歌开源的 EfficientDet 框架。尽管 YOLOv5 的开发者并未明确与 YOLOv4 进行比较，但他们声称在 Tesla P100 上实现了 140 FPS 的快速检测速度。数据加载器负责将每一批训练数据传递给 YOLOV5，并同时增强这些训练数据。具体的数据增强包括缩放、色彩空间调整和马赛克增强。值得注意的是，YOLO V5的作者Glen Jocher是Mosaic Augmentation（马赛克数据增强）的创造者。他认为YOLO V4性能的巨大提升很大程度上归功于这种技术。由于对这一结果感到不满足，仅在 YOLO V4 发布后的两个月内，Jocher 推出了 YOLO V5。不过最终是否继续使用“YOLO V5”这个名字或其他名字，则取决于其研究成果能否真正超越 YOLO V4 的性能水平。然而不可否认的是，马赛克数据增强确实能有效解决模型训练中最头疼的“小对象问题”，即小尺寸物体不如大尺寸物体那样容易被准确检测到。

Qt 完整项目框架源码共享

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本资源提供一个基于Qt框架的完整项目源代码，旨在帮助开发者理解和实践现代C++应用程序开发的最佳实践。适合中级至高级用户深入学习和参考。在过去的几年里，我参与了多个大小不同的QT开发项目，并且花了些时间总结并整合了一些知识点。这样做是为了方便以后遇到新项目可以直接使用这些知识，避免重复造轮子。以下是程序的功能列表： 1. 登录界面 2. 加载界面 3. 26键中英文键盘 4. QSS样式表 5. 日志管理 6. 冻结个别列的TableWidget 7. 自定义TableWidget 8. 系统时间设置 9. 时间选择界面 10. 自定义提示框 11. 系统配置QSettings

共享代码-LCKSVD

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LCKSVD是一款旨在促进开发者间协作与资源共享的开源软件工具。通过LCKSVD，用户可以便捷地上传、分享及下载各类开发资源和代码片段，加速项目进展并降低重复劳动。 sharingcode-LCKSVD 是一个与计算机科学和机器学习相关的项目，特别是在图像处理和特征表示领域应用了算法。从标题来看，我们可以推测这可能是一个开源代码库，用于实现LCKSVD（局部竞争编码的K-SVD）算法。K-SVD是一种数据稀疏表示的方法，在图像分析和压缩中广泛应用。而LCKSVD则是在此基础上进行了改进，引入了局部竞争的概念，使得在处理高维数据时能够更好地捕捉到局部信息。 **LCKSVD算法详解：** LCKSVD（Local Competitive K-SVD）是从传统的K-SVD算法演变而来，旨在解决K-SVD在大规模、高维度数据上的效率问题。K-SVD通过将数据集分解为原子集合来减少复杂性，并使得数据能够以稀疏的方式表示出来。然而，在实时或大数据量的场景中，K-SVD的计算成本较高。 LCKSVD的核心在于局部竞争机制，它在训练过程中引入了邻居的概念：每个数据点不仅与其自身对应的原子进行优化，还会考虑其周围的其他数据点的影响。这样做的好处是能够捕获到数据之间的局部结构，并生成更加适应于现有分布的数据字典，从而提高表示的准确性。 **分类与KSVD的关系：** 在机器学习领域中，分类模型用于将输入数据分配至预定义类别之中。KSVD和LCKSVD可以作为特征提取工具来提升分类任务的表现力。它们能够帮助从原始数据集中学习并提取出有效的特征信息，这些特征可用于构建各种类型的分类器（例如支持向量机、决策树或神经网络等）。通过利用KSVD或者LCKSVD得到的稀疏表示形式，可以降低输入的数据维度，并同时保留关键的信息内容。这有助于改善分类模型的学习效果和计算效率。 **应用场景：** 1. **图像分类**：在识别不同类别的图片时，LCKSVD能够有效地提取出重要的局部特征信息。 2. **文本分类**：对于自然语言处理任务而言，使用LCKSVD可以更好地表示词语之间的语义关系从而改进文档的归类效果。 3. **视频分析**：由于其对数据中局部结构敏感的特点，LCKSVD同样适用于动作识别和场景分类等视频内容的理解与检索。 **项目使用和贡献** sharingcode-LCKSVD很可能为研究者及开发者提供了一个实现LCKSVD算法的代码库。用户可以利用这个资源快速地部署并测试该方法或与其他机器学习技术相结合进行实验探索。此外，开源项目的特性鼓励社区成员参与进来提出建议、修复bug或者添加新功能，从而促进对LCKSVD算法持续改进和发展。 sharingcode-LCKSVD是一个专注于图像特征表示和分类的代码资源库，它利用了高效的稀疏数据表示方法——即LCKSVD算法，在计算机视觉及机器学习领域内可以显著提升模型的表现力。无论是研究人员还是开发者都能从中获益，并推动相关研究工作的进一步发展。

共享内存（Shared Memory）的完整代码及进程间通信示例

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本资源提供了一套详细的共享内存实现代码和示例，用于演示如何利用共享内存进行高效的进程间通信。通过源码分析与实例操作，帮助开发者深入理解其工作原理与应用场景。进程间通信之共享内存（shared memory）具有以下特点：1. 效率最高；2. 存在竞态条件。七种常见的进程间通信方式包括：一、无名管道(pipe) 二、有名管道(fifo) 三、共享内存(shared memory) 四、信号(signal) 五、消息队列(message queue) 六、信号量(semaphore) 七、套接字(socket) 以上七种进程间通信的完整代码可以在我的资源列表中获取。

Windows源代码共享

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《Windows源代码共享》探索了微软历史上前所未有的开放举措，详述了Windows操作系统源码分享的意义、影响及实施方式。总共有43GB的信息泄漏到网络上，这些信息涉及多种旧版Windows操作系统及其相关版本，包括但不限于：Windows XP、Windows Server 2003、MS DOS 3.30、MS DOS 6.0、Windows 2000、Windows CE 3、Windows CE 4、Windows CE 5、Windows Embedded 7以及 Windows NT 3.5 和 Windows NT 4。

Python课程设计：飞机订票系统完整源码共享

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本课程设计提供一个完整的Python实现的飞机订票系统源代码，旨在帮助学习者掌握Python在实际项目中的应用，包括数据库操作、用户界面开发等关键技能。在当今的信息时代，掌握编程技术至关重要，而Python语言以其简洁的语法和强大的库支持成为初学者及专业人士广泛使用的工具。课程设计是帮助学生将理论知识与实践相结合的重要环节。一个精心设计的项目能够不仅巩固学生的技能，还能激发他们解决问题的热情。本次分享的是“飞机订票系统”的Python课程设计题目，这是一个贴近现实生活的应用项目，它能帮助学生掌握编程中的多种概念，包括面向对象编程、文件操作、数据结构和网络通信等。在这个项目中，学生们需要开发一个能够处理航班信息查询、机票预订及订单管理等功能的系统。在编写源码的过程中，首先定义各种数据结构如航班信息、乘客信息以及订票信息等。接着设计用户界面以方便用户的操作，例如输入查询条件查看航班详情选择座位和输入乘客信息等。此外，该系统还需要具备存储与读取数据的能力，并通常涉及文件的读写及持久化处理。在实现过程中可以使用Python内置的函数来满足这些需求如通过open()函数打开文件read()和write()进行操作还可以利用csv模块方便地维护结构化的CSV文件便于交换。面向对象编程是Python的核心概念，学生需借此项目深入理解类与对象的概念并在飞机订票系统中定义航班及乘客等类以模拟真实情况。网络通信对于现代应用开发至关重要尽管该系统的功能可以离线运行但如要加入在线购票则需要掌握基本的socket编程实现服务器间的交互。此外异常处理机制也是必要的，当用户输入错误信息时应当给出提示并引导正确操作通常通过try-except语句来实现。希望利用此项目的同学可以通过阅读和实践这些代码获得经验并在现有基础上进行扩展优化如增加图形界面或数据库支持以提升数据处理能力从而巩固理论知识提高编程能力和解决实际问题的能力。“飞机订票系统”是一个兼具教育性和实用性的项目，它不仅帮助学生掌握Python编程还能培养他们解决问题的技能。通过这样的课程设计学生们可以在实践中不断提高自己的技术并为未来的学习和职业生涯打下坚实基础。

ECharts图表共享同一timeline（A表的timeline同时控制B表）完整代码

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本资源提供了一个完整的ECharts实例代码，展示如何使两个或多个图表通过同一个时间线控件进行同步播放。用户可以修改参数来实现不同数据集间的联动效果，适用于复杂的数据可视化场景。代码中的数据是随意填写的，可以根据自己的需求进行更改。

共享WiFi小程序V2.4.3完整版安装包及源码+四大插件+前端代码

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这是一个提供完整安装包、源码以及额外四大插件和前端代码的共享WiFi小程序资源，适用于开发者进行学习与二次开发。即用WIFI是一种共享经济模式，通过整合线下门店的闲置WiFi资源，帮助商家快速向到店用户提供扫码连接WiFi的能力。这不仅让用户能够便捷地接入网络，还促进了用户与平台、资讯及商品之间的互动。作为综合性服务平台，即用WIFI除了提供免费WiFi外，还包括热点新闻、代理商代理和广告营收等功能模块。通过这种方式，平台可以为各方创造共赢的局面：一方面让用户提供免费的网络服务；另一方面则通过广告分成的形式帮助商家赚取收入。此外，“即用WIFI红包营销插件”旨在吸引用户浏览广告并领取红包以留住客户。“社区拼团插件”借助该平台将小区居民组织起来参与线上优惠活动，并在配送商品时选择线下门店自提或由专人送货上门。最后，自媒体插件则为有兴趣发布文章的个人提供了一个展示自己的舞台。版本号：2.4.3-企业商用多开版更新内容：新增了配送员名称及联系方式；增加了下单时保存联系信息的功能；优化登录方式以符合小程序最新政策要求；修复反馈中的错误。

ChatGPT商业版代码共享

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ChatGPT商业版代码共享项目致力于为企业用户提供一个安全高效的平台，用于分享、协作及管理其软件开发过程中的代码资源，结合了先进的AI技术优化用户体验。 ChatGPT商业版源码可以共享。