Abnormal program termination (EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION)
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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YOLO26算法网球目标检测+训练好的模型+4329张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[网球目标检测数据集 v1 2024 08 24 6 13pm(Tennis Ball Obj Det v1 2024 08 24 6 13pm)] · 训练集:3455 张 · 验证集:656 张 · 测试集:218 张 · 总计:4329 张 该数据集聚焦于真实世界中网球的多场景、多姿态识别,涵盖运动竞技、日常放置及意外散落等多种环境,具有高度实用价值。其核心检测目标为网球本身,无论处于动态挥拍、静止地面、室内角落或被误放于非运动区域,均能精准标注,为视觉识别系统提供全面训练样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 79 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8865** mAP50-95 | 0.7364 Precision | 0.9428 Recall | 0.8305 train/box_loss | 0.5604 train/cls_loss | 0.2394 val/box_loss | 0.7193 val/cls_loss | 0.3660 【训练过程分析】 79 轮训练后 mAP50 为 0.8865,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.7364,定位精度尚可。 【模型性能评估】 Precision 0.9428、Recall 0.8305,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖网球目标检测数据集 - v1 2024-08-24 6...
如何系统化管理高校科研院所的专家人才库?.docx
如何系统化管理高校科研院所的专家人才库?
FX3U PLC KEYBOARD
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Codebase-Architecture-Review-Policy-Exception-Simulator-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 Node.js/JavaScript 工程工具合集。每个压缩包均包含独立源码、3项自动化测试、README、运行说明、MIT License、原创与授权声明、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告及 1080×720 真实运行效果图。零远程运行依赖,不含榜单项目源码、模型权重、品牌素材、官方截图或第三方受限内容。
如何利用人工智能技术提升科研院所的知识产权管理水平?.docx
如何利用人工智能技术提升科研院所的知识产权管理水平?
在线文件管理系统(php版)
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/eef4d760bfa6 1. 支持在远程位置对服务器上的文件进行管理,涵盖了上传、下载、创建、修改、复制、粘贴、移除以及远程获取等多种文件层面的操作。 2. 系统基于 PHP 与 AJAX 技术进行构建,客户端运用了缓存机制,不仅提升了操作的响应速度,同时也显著降低了服务器的处理压力。 3. 成功开发出远程 ZIP 文件的打包与解压缩功能。 4. 支持多用户环境,并具备权限管理系统,能够为不同用户分配特定的操作目录及可操作的文件类型。 5. 提供两种浏览模式:列表视图与图标视图。 6. 图标视图下支持对图片文件缩略图的预览功能。 7. 配备了功能全面的编辑器,实现了自动缩进、显示行号和字符替换等实用功能。 8. 支持自定义风格模板,系统内置了6套不同的模板供用户选择。 9. 集成了 BlueShow 图片浏览器。 10. 集成了在线文件阅读器。 11. 提供了 Web2.0 的交互体验。 12. 兼容 IE、Firefox、Opera 等主流网络浏览器。 13. 拥有搜索功能,可对文件名及文件内容进行检索。
厄瓜多尔沿海每小时气象观测数据集
MeteoCoast EC:厄瓜多尔沿海的每小时气象数据。 这是一个每小时多变量气象数据集,来自厄瓜多尔沿海马纳比理工大学(UTM)运营的三个自动气象站:圣安娜(南纬1.21度,西经80.36度,海拔50米)、波托维耶霍(南纬1.05度,西经80.45度,海拔64米)、卡尔德隆(南纬0.97度,西经80.36度,海拔150米)。 数据集涵盖了2022年1月至2026年5月的观测数据,处理文件包含62815条小时记录和33列,每条记录代表一个站和一个日历小时。 主文件包含:站点标识符和时间戳、空气温度、相对湿度、温度湿度太阳风(THSW)指数、太阳辐射、紫外线指数、大气压力、风速与风向、短周期风统计、降雨率和累积降雨量、日最低和最高温度、选定测量值的SI单位转换等。 数据最初由Parraga-Alava等人在Mendeley Data上发表。三个观测站的观测期不同:圣安娜2022-01至2026-05(30384条)、波托维耶霍2023-01至2026-05(27453条)、卡尔德隆2025-09至今。 适用于气象学研究、气候分析、环境监测与机器学习预测建模等场景。
JavaScript 全栈工程化与性能调优实战:Vue3/React/Next.js 框架 + Webpack/Vite 工程化 + 性能优化
本资源覆盖 JavaScript 全栈三大方向:Vue3+Pinia、React+Redux Toolkit、Next.js 服务端渲染框架实战代码;Webpack/Vite 配置详解、ESLint+Prettier 规范、Jest 单元测试与 CI/CD 流程;代码分割、懒加载、内存泄漏排查、Chrome DevTools 调试性能优化专题。使用方法:按章节创建工程后执行 npm install、npm run dev/test/build 即可运行,详见资源内使用方法。
【企业级智能项目排期与敏捷工时甘特图系统】三端高保真全套源码与工业级PRD文档
本资源为【企业级智能项目排期与敏捷工时甘特图系统】全套高保真工程源码与完整工业级 PRD 需求规格说明书。 项目深度采用 Vue 3.4、Vite 5、Pinia、Element Plus 2.8、Spring Boot 3.2、Redis 7.0 与 CPM 关键路径网络算法构建。 交付物资产清单包含: 1. PC 电脑端 6 大核心工作台源码(全域交付态势大盘、交互式多级WBS甘特图工坊、关键路径CPM碰撞雷达、团队人力周工时负荷热力平衡、敏捷工时填报与质效审计、Scrum故事点燃尽看板); 2. 1080P 全景指挥大屏源码(全景项目拓扑依赖流向辐射沙盘、健康度半圆仪表盘、人力工时消耗水位图、特级延期跑马灯); 3. 390×780 移动端 H5 5 大全息视图源码(今日敏捷站会待办、工时极速打卡填报、当前Sprint燃尽走势、延期高危预警与催办、个人效能与工时月报); 4. 8 大工业级核心章节 PRD.md 需求规格说明书(包含角色权限RBAC、三端路由细则、CPM拓扑时序算法、数据字典Mock Schema与异常边界防护); 5. 生产级生产构建产物(npm run build 零报错,1.10s 极速打包)。 适用场景:高校毕业设计毕设优秀范例、企业级研发交付与敏捷项目管理基线、高并发甘特图与工时调度中枢参考实现。解压后在根目录下执行 npm install 与 npm run dev 即可快速启动三端系统。
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YOLO26算法夜间场景圆形物体目标检测+训练好的模型+4218张数据集+pyqt可视化界面.zip
下拉可见数据集可视化效果示意。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[圆形物体(0)] · 训练集:3894 张 · 验证集:162 张 · 测试集:162 张 · 总计:4218 张 该数据集聚焦于夜间或低光照环境下的圆形物体检测任务,涵盖多种真实应用场景,包括户外夜景、天文观测、工业设备监控及安防系统等。通过高对比度的黑白图像与精确的边界框标注,有效捕捉了在复杂背景和不同光照条件下圆形目标的视觉特征,为夜间智能识别系统提供了高质量的数据支撑。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 61 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9667** mAP50-95 | 0.7948 Precision | 0.9731 Recall | 0.9459 train/box_loss | 0.6759 train/cls_loss | 0.3656 val/box_loss | 0.7498 val/cls_loss | 0.4179 【训练过程分析】 61 轮训练后 mAP50 达到 0.9667,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.7948,和 mAP50 差距 0.17,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9731、Recall 0.9459,精召双高,模型对圆形物体的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖圆形物体,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规...
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onnxruntime_gpu-1.5.2-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl whl 相当于把 Python 库提前打包好的“离线安装包”,不用联网下载依赖,直接本地安装。使用时在命令行里运行 pip install 你的文件名.whl,把“你的文件名.whl”换成对应的 whl 路径就能完成安装。
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一致性算法改进的自适应虚拟阻抗策略及孤岛微电网电能质量稳态增益控制研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文针对孤岛微电网在阻抗失配情况下存在的无功功率分配不均与电压频率波动等电能质量问题,提出了一种基于改进一致性算法的自适应虚拟阻抗策略,并通过Simulink仿真实现了完整的控制方案。该策略通过引入动态调节机制,实现虚拟阻抗参数的实时自适应调整,有效缓解了线路阻抗差异对功率均分的影响,提升了系统的均流精度与运行稳定性。同时,结合二次稳态增益控制机制,进一步校正电压与频率偏差,增强系统在复杂工况下的鲁棒性与电能质量水平。研究涵盖了控制策略设计、稳定性理论分析、仿真模型构建与结果验证等全过程,形成了从理论到实践的完整闭环体系。; 适合人群:具备电力系统、自动化或新能源相关专业背景,从事微电网控制、分布式能源并网、智能配电网等领域研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于孤岛微电网中实现精确的无功功率均分与电压频率协同控制;②为解决非理想线路条件下多逆变器并联运行的协同控制难题提供有效技术路径;③支撑研究生数学建模竞赛(如“华为杯”)中涉及微电网优化控制类题目的建模、算法设计与仿真验证任务; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型进行动手实践,重点关注一致性算法与虚拟阻抗的动态耦合机制,深入理解二次控制的补偿逻辑与系统稳定性判据,注重理论推导与仿真结果的对照分析,以全面提升对微电网分布式协同控制原理的掌握与应用能力。
MQTT通信,实现发布和订阅
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ARM NEON guide
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/208b0f538d39 关于ARM NEON的详细情况在此不再赘述,个人认为采用这项技术的用户大多属于专业人士,而专业人士通常在CSDN平台上拥有较高的下载积分!哈哈哈!倘若用户没有下载积分,可以通过私信方式提供邮箱地址,我将向其发送相关资料。具体信息请参考链接:http://www.arm.com/zh/products/processors/technologies/neon.php
强电网接入下11电平MMC虚拟同步发电机控制的小信号建模与稳定性分析(Simulink仿真实现)
内容概要:本文围绕强电网接入下11电平模块化多电平换流器(MMC)虚拟同步发电机(VSG)控制的小信号建模与稳定性分析展开研究,重点基于Simulink仿真平台实现系统建模与动态特性验证。研究构建了包含dq轴电流内环、锁相环(PLL)、数字控制延时等关键环节的分层控制架构小信号模型,并引入正负序阻抗解析建模方法,结合对称分量理论深入分析系统在电网强度变化下的频率耦合特性与稳定性问题。通过Nyquist判据与Bode图稳定裕度指标进行频域稳定性分析,利用扫频仿真辨识系统阻抗特性,验证理论模型的准确性,并系统揭示不同电网强度下的稳定边界与失稳机理。该研究为高比例新能源并网系统的动态建模与稳定运行提供了坚实的理论依据与有效的仿真分析手段。; 适合人群:具备电力电子、自动控制及电力系统基础知识的研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握MMC换流器在虚拟同步机控制下的小信号建模方法;②理解锁相环对系统正负序阻抗的影响机制;③学会运用Simulink进行扫频仿真与稳定性判据分析,评估并网系统在不同电网强度下的稳定性能。; 阅读建议:建议读者结合Simulink仿真实践,按照文中章节顺序系统学习,重点关注小信号建模推导过程与仿真参数设置,通过复现扫频结果加深对阻抗建模与稳定判据的理解。
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