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该文件包含bytetrack_x_mot17模型保存的状态。

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简介：
该资源链接包含 GitHub 仓库地址：https://github.com/ifzhang/ByteTrack 以及 Google Drive 文件链接：https://drive.google.com/file/d/1P4mY0Yyd3PPTybgZkjMYhFri88nTmJX5/view?usp=sharing。如果您认为存在侵权行为，请随时与我联系以便进行删除。

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  • 保存模型文件.rar
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    保存模型文件.rar 是一个压缩文件，包含训练完成的机器学习或深度学习模型及相关配置文件，方便模型存储与分享。 使用Transformer模型训练的短句识别系统，效果堪比百度云服务。参考文档：https://github.com/GrayScaleHY/ASR-Transformer 去掉链接后的版本： 使用基于Transformer模型训练的短句识别系统，其性能与百度云上的类似产品相当。关于该系统的更多细节和使用说明，请参阅相关的开源项目资料。
     
  • 将DPM的MATLAB模型保存为txt文件
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  • MATLAB状态管理：如何保存与恢复状态（包括编辑器文件、断点、图形及变量）-matlab开发
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    本文介绍在MATLAB中如何有效地保存和恢复工作环境的状态，涵盖编辑器设置、断点、图形界面以及变量等内容的管理技巧。 该脚本旨在保存和恢复 MATLAB 的工作状态，并已在 R2007a 到 R2011a 版本上进行测试。它使用了一些未记录的功能，可能不适用于其他版本的 MATLAB。当通过 save 标志调用此脚本时，需要提供一个位置和文件名来保存当前的工作状态。该操作会保存包括工作目录、非根路径设置、打开的编辑器文件、调试断点、图形窗口以及命令历史记录在内的多种项目。 使用“restore”标志调用脚本时，则会出现 GUI 界面以选择 mState 文件恢复 MATLAB 的工作环境。在此过程中，所有已开启的编辑器和图形窗口将关闭，并且所有的调试断点会被清除，基础工作区变量也会被移除。之后，脚本会从 mState 文件中读取并重新设置当前的工作目录、非根路径以及其它保存的状态信息。
     
  • Chrome插件：隐藏页面图片并保存状态
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    这款Chrome插件能够帮助用户隐藏网页上的图片，同时还能记住用户的设置状态，无需每次都进行手动调整。 Chrome插件是Google Chrome浏览器的一种扩展机制，允许用户自定义和增强浏览器的功能。在这个特定的案例中，“隐藏页面所有图片并保存状态”的插件专门设计用于在网页上隐藏所有的图片，这对于希望减少网页加载时间、避免视觉干扰或保护隐私的用户非常有用。这个插件不仅能够即时隐藏图片，还能记住用户的设置，这意味着当再次访问同一网页时，图片会保持被隐藏的状态。 该插件主要基于Chrome API和WebExtension标准实现。消息传递是其中的一个关键功能，它允许在不同的执行环境（如背景脚本、内容脚本和选项页面）之间进行通信。在这个插件中可能使用了`chrome.runtime.sendMessage` 和 `chrome.runtime.onMessage` 来实现在内容脚本与背景脚本之间的数据交换。 内容脚本能直接操作网页的DOM，因此可以遍历所有的图片元素，并通过CSS属性如`display:none`来隐藏它们。而背景脚本则通常用于持久化存储用户的状态信息，比如使用 `chrome.storage API` 来保存哪些网站开启了图片隐藏功能的信息。 文件名“hide images.crx”表示的是一个已打包的Chrome插件文件，以CRX格式存储，并包含了该插件的所有元数据、JavaScript代码、HTML和CSS资源。安装这个插件通常需要将CRX文件拖放到Chrome的扩展管理页面，或者在开发者模式下通过加载解压后的扩展程序来完成。 另一方面，“hide images”可能指的是一个解压后的插件源代码目录，包含了描述插件信息与权限的 `manifest.json` 文件、背景脚本和内容脚本等资源。用户可以通过查看这些源代码来学习插件的工作原理，并进行自定义或改进。 这个插件展示了Chrome插件开发的基本概念，包括WebExtension架构、消息传递以及本地存储的使用方法，为开发者提供了一个实用的学习实例。同时，它也为用户提供了一项有用的工具，在浏览网页时能够快速隐藏图片并保存状态设置。
     
  • JavaScript 文件保存方法（包含两种方式）
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    本文介绍了解决使用Keras框架训练模型过程中遇到的问题，具体来说就是在将模型保存为H5格式文件时，如果目标目录不存在，则会抛出错误。文中提供了详细的解决方案和代码示例来创建缺失的目标路径，并成功保存Keras模型至指定位置。 在使用Keras模型迭代一次保存到.h5文件的过程中遇到了问题。尝试通过卸载并重新安装h5py库来解决此问题但未能成功。之后发现是由于路径错误导致的问题，正确的目录应该是”homebigdatacameraflowjckjTmpmodels”。 关于如何用keras.models进行神经网络模型的保存与打开，可以参考以下示例： ```python from keras.models import load_model # 用于保存模型 model.save(my_model.h5) ``` 这段代码展示了如何使用`load_model()`函数加载先前已保存的Keras模型。
     
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    本研究构建了一个具有代表性的存在缺陷的扩张状态观测器（ESO）实例复现模型，旨在深入分析其在非线性系统中的应用与局限，并提出改进方案。 使用Matlab 2020b版本和Simulink进行补偿扩张状态观测器的实例操作，并基于扩张状态观测器实现模型预测控制在Simulink中的复现。
     
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