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机器人手机火爆背后:工控备份才是真刚需

机器人手机火爆背后:工控备份才是真刚需

机器人手机火爆背后:工控备份才是真刚需 最近,全球首款机器人手机在海外展会亮相,不少老外围着拍照、直播,场面挺热闹。但作为一个干了十年灾备的老兵,我看完这新闻,第一反应不是关心它多能聊天、多会跳舞,而是想:这玩意儿要是数据丢了,或者系统崩了,谁来管?这篇文章,我写给那些正在搞工控系统、或者刚刚接触智能硬件数据保护的朋友们,帮你理清一个核心问题:为什么看似酷炫...

机器人手机来了,你的数据能撑住吗?

机器人手机来了,你的数据能撑住吗?

机器人手机来了,你的数据能撑住吗? 这篇文章是写给那些正在考虑引入AI终端设备、但又担心数据安全和业务稳定性的技术同行们。最近“全球首款机器人手机亮相引老外围观”的消息在圈子里炸开了锅,很多人跑来问我:这玩意儿要是普及了,咱们的企业数据备份和灾备体系还够用吗?今天咱们就从这个热点切入,聊聊业务连续性到底该怎么扛住未来智能终端的冲击。 说实话,我第一次看到那款...

基于yolov8与deepsort的多目标检测及追踪系统 基于视频_摄像头的车辆或其他目标追踪 (1)

基于yolov8与deepsort的多目标检测及追踪系统 基于视频_摄像头的车辆或其他目标追踪 (1)

基于yolov8与deepsort的多目标检测及追踪系统基于视频/摄像头的车辆或其他目标追踪(可自己标注数据集,训练权重来继进行追踪好的,了解了你的需求。你希望构建一个基于YOLOv8和DeepSORT的多目标检测及追踪系统,可以用于视频或摄像头输入的目标追踪。我们将使用自定义数据集进行训练,并生成相应的权重文件来进行追踪。

如何利用yolov8训练使用 PLC缺陷检测数据集3类并实现可视化及评估,使用Yolov8进行目标检测 YOLOv8 PLC缺陷检测数据集

如何利用yolov8训练使用 PLC缺陷检测数据集3类并实现可视化及评估,使用Yolov8进行目标检测 YOLOv8 PLC缺陷检测数据集

PLC缺陷检测数据集】nc=3 标签names: [‘Insufficient solder’, ‘Missing component’, ‘Soldering shorted’]名称:【‘焊料不足’, ‘缺失元件’, ‘焊接短路’】共1791张,8:1:1比例划分,train;1432张,val:179张,test:180张标注文件为YOLO适用的txt格...

如何使用yolov8训练使用 番茄病虫害检测数据集 9种 片数据3574张 已经划分好 yolo格式、voc格式,实现可视化及评估

如何使用yolov8训练使用 番茄病虫害检测数据集 9种 片数据3574张 已经划分好 yolo格式、voc格式,实现可视化及评估

【9种番茄病虫害检测数据集】数据集中包含9类目标框,一种健康目标框,8种番茄病虫害目标框,可用于番茄病虫害目标检测;共有图片数据3574张,已分好训练集,测试集和验证集;图片分辨率均为640640*其中50%为自然环境下拍摄图片:已处理成yolo格式、voc格式,可直接用于训练;V6模型训练:map0.5: 0.8517map:0.95:0.7606标签类别...

如何使用Yolov8训练使用 农业类虫害害虫目标检测数据集 虫害数据集 并实现可视化及评估 训练集6201张图片,验证集770张图片 15类昆虫和害虫

如何使用Yolov8训练使用 农业类虫害害虫目标检测数据集 虫害数据集 并实现可视化及评估 训练集6201张图片,验证集770张图片 15类昆虫和害虫

害虫检测 害虫检测 目标检测数据集。高质量数据集数据集已经划分为训练集和验证集,其中训练集6201张图片,验证集770张图片。已经标注好 txt格式,包含类别标签yaml文件可直接用于模型训练。数据集亲测有效,yolov8n实测平均map0.5为91.8%,分为15类昆虫和害虫(见图)。数据集为标准的yolo格式YOLOv8 害虫检测

CVE-2026-31635:Linux内核DirtyDecrypt本地权限提升漏洞修复指南

CVE-2026-31635:Linux内核DirtyDecrypt本地权限提升漏洞修复指南

摘要: 我在实际工作中深入研究了这个漏洞,2026年5月,安全研究人员披露了Linux内核高危漏洞CVE-2026-31635(别名DirtyDecrypt),该漏洞允许本地攻击者提升权限至root。PoC已公开发布,影响多个主流Linux发行版。我在本文中深度剖析漏洞原理、影响范围,并提供完整的修复方案和临时缓解措施。全文包含漏洞原理分析、PoC复现步骤、...

如何使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测 包含9000张图片煤矿烟火检测数据集,标注为YOLO格式 类别0_fire 1_smoke

如何使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测 包含9000张图片煤矿烟火检测数据集,标注为YOLO格式 类别0_fire 1_smoke

煤矿烟火数据集图片数9000张,按照8:1:1的格式划分好了,可以直接用,属于边框变化比较激烈的类型,有小目标的任务,也有夜晚的图像。增加多种场景的图像,包括白天黑夜,灯光强烈干扰,灰尘大,等各种干扰因素环境,检测,数据集更具鲁棒性和泛化性。类别0:fire 1:smoke精度yolov7-tiny在(mAP%50)82%左右YOLOv8 煤矿烟火检测`在这...

YOLOv8 轴承缺陷检测 使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果 包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式

YOLOv8 轴承缺陷检测 使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果 包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式

轴承缺陷检测4类 1440张names: [‘aocao’, ‘aoxian’, ‘cashang’, ‘huahen’]名称::[‘凹槽’,‘凹陷’, ‘卡伤’, ‘划痕’]共1440张,8:1:1比例划分train:1152张,val:144张,test:144张标注文件为YOLO适用的txt格式或xml格式。可以直接用于模型训练。YOLOv8 轴承缺陷...

如何使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果 行人跌倒检测 摔倒检测 跌倒目标检测数据集 txt格式 yolo数据集 (1)

如何使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果 行人跌倒检测 摔倒检测 跌倒目标检测数据集 txt格式 yolo数据集 (1)

行人跌倒检测 摔倒检测 跌倒目标检测数据集。数据集已经划分为训练集和验证集,其中训练集7630张图片,验证集152张图片。标标注好的txt格式,包含类别标签yaml文件可直接用于模型训练。其中跌倒类别map50达到94.8%。分为两类:stand person;fall down数据集为标准的yolo格式你已经有一个划分好训练集和验证集的行人跌倒检测数据集,...

——如何使用YOLOv8来训练一个包含超过8000张高质量图像的智慧工业防护数据集。含17个类别,VOC和YOLO格式,可以直接模型训练。口罩手套马甲安全帽头盔

——如何使用YOLOv8来训练一个包含超过8000张高质量图像的智慧工业防护数据集。含17个类别,VOC和YOLO格式,可以直接模型训练。口罩手套马甲安全帽头盔

使用YOLOv8来训练一个包含超过8000张高质量图像的智慧工业防护数据集。这个数据集包含17个类别,已标注为VOC和YOLO格式,可以直接用于模型训练。数据集描述数据量:超过8000张图像,每张图像至少1080p分辨率标注实例:超过7万个标注实例类别:0: 人(Person)1: 头(Head)2: 脸(Face)3: 眼镜(Glasses)4: 医用口罩...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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