tensorrt onnx转engine工具 trtexec
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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部署yolov8的tensorrt模型支持检测分割的python源码+部署步骤.zip
部署yolov8的tensorrt模型支持检测分割的python源码+部署步骤.zip 支持目标检测和分割模型,部署采用python代码部署
【Python开发】基于万邦API的电商数据采集系统设计:集成接口调用与数据解析全流程实现
内容概要:本文是一篇详尽的Python调用万邦API实战教程,以速卖通关键词搜索接口(aliexpress.item_search)为主线,系统讲解了从注册获取Key、安装requests库、构建请求、参数详解、解析JSON返回值,到数据清洗、翻页采集、去重、导出CSV/Excel,以及提升代码健壮性的完整流程。文章深入剖析了接口的公共参数与业务参数配置方法,解读了复杂的返回结构(包括外层元信息与内层商品数据),并提供了自定义解析、异常处理、重试机制、限流控制等实用代码模板,最后还指导如何将方案迁移到1688、京东、Lazada等其他电商平台。; 适合人群:具备基础Python编程能力,对网络爬虫、自动化数据采集或跨境电商数据分析感兴趣的研发人员、数据分析师或运营人员。; 使用场景及目标:① 实现对速卖通等电商平台的商品数据进行高效、稳定的批量采集,用于选品分析、竞品监控和价格带研究;② 学习如何构建一个健壮、可复用的第三方API调用程序,掌握错误处理、数据清洗和自动化导出的核心技能。; 阅读建议:学习时应结合文档提供的完整可运行脚本,逐步动手实践每个环节,重点关注“常见问题排查手册”中的坑点,并在真实项目中应用所学的错误码判断、数据类型安全转换和额度监控等最佳实践。
数据挖掘Python数据挖掘示例
内容概要:本文通过Python和scikit-learn等工具,系统演示了数据挖掘的标准流程,涵盖从数据加载、探索性分析(EDA)、建模评估到模型解释的全过程,并扩展至聚类、关联规则和文本挖掘三大典型应用场景。使用乳腺癌数据集展示了分类任务中的数据预处理、Pipeline构建、交叉验证、超参数调优及性能评估;利用PCA与K-Means实现无监督聚类分析;采用Apriori算法挖掘事务数据中的关联规则;并通过TF-IDF与朴素贝叶斯完成文本分类任务,全面覆盖数据挖掘核心方法。; 适合人群:具备Python编程基础和一定机器学习理论知识的数据科学初学者或从业者,尤其适合高校学生、数据分析新人及希望巩固实战技能的工程师; 使用场景及目标:①掌握数据挖掘全流程操作,包括EDA、特征工程、模型训练与评估;②理解监督学习(分类)、无监督学习(聚类)、关联规则(市场篮子分析)和文本挖掘的实际应用方式;③提升在真实项目中运用scikit-learn、mlxtend、pandas等工具解决综合问题的能力; 阅读建议:建议读者边读边运行代码,深入理解每一步的实现逻辑,尤其是Pipeline防止数据泄露、轮廓系数选择聚类数、关联规则指标解读以及中文文本分词优化等关键细节,可结合自身业务数据进行迁移练习以强化掌握。
TensorRT模型转换与部署[项目源码]
本文详细介绍了如何将ONNX模型转换为TensorRT模型并进行部署的步骤。首先,文章阐述了转换ONNX模型的步骤,包括设置Batch Size、精度转换和模型验证。接着,介绍了两种将ONNX模型转换为TensorRT engine的方法:使用命令行工具trtexec和使用TensorRT API。在部署部分,文章详细说明了数据预处理、TensorRT engine推理的两种方式以及结果后处理。此外,还提供了相关参考链接,帮助读者进一步了解TensorRT的使用。
Jetson nano部署剪枝YOLOv8[项目源码]
本文详细介绍了在Jetson nano上部署剪枝后的YOLOv8模型的完整流程。首先,通过预训练、约束训练、剪枝和微调四个步骤完成YOLOv8模型的剪枝训练,并提供了具体代码修改和数据集配置方法。其次,详细阐述了剪枝后模型的部署过程,包括ONNX导出、Transpose节点添加、Resize节点优化以及使用trtexec工具生成engine文件。最后,通过性能对比展示了剪枝模型在mAP略微下降的情况下,推理速度显著提升(约30ms)。文章还讨论了剪枝参数选择、通道数优化等细节问题,并提供了相关代码和数据集下载链接。
Jetson Nano与YOLO26[可运行源码]
本文详细介绍了如何在Jetson Nano上部署YOLO26模型,并结合TensorRT实现边缘AI实时目标检测。文章从系统准备、模型导出、性能优化到常见问题解决等多个方面进行了全面讲解。Jetson Nano凭借其128核Maxwell GPU和FP16算力,在320输入下可实现约30 FPS的实时检测性能。作者还提供了详细的代码示例和部署流程,帮助读者快速上手。此外,文章还探讨了自定义模型训练和扩展应用的可能性,为开发者提供了丰富的实践参考。
奇文 Excel 批量合并工具|多个 Excel 文件一键合并成一个表格
支持批量导入文件 / 文件夹可以单独添加 Excel 文件,也可以直接添加整个文件夹,支持勾选【包含子文件夹】,一次性读取多层目录下所有表格文件,批量导入多个 xlsx、xls 文件,省去逐个添加的麻烦。 多种合并模式,满足不同合并需求软件内置 4 种合并模式,适配不同办公场景: 合并为一个工作表:把所有表格数据汇总到同一张 Sheet,最常用; 每个源文件一个工作表:保留原文件,每个文件单独生成一个 Sheet; 按文件夹分组合并:按文件夹归类,适合分类归档数据; 所有工作表合并到一张表:展开多工作表,把每个文件里多个 Sheet 全部提取合并。 灵活表头处理,支持自动识别表头很多表格合并工具容易出现重复表头,奇文 Excel 批量合并工具提供三种表头处理方案:仅保留首个文件表头(推荐)、每个文件都保留表头、全部不保留表头。还可以开启自动识别表头,自定义设置表头行数,合并的时候不会把表头当成数据重复录入。 附加信息追加,方便溯源数据可勾选追加来源文件名、来源工作表名列,合并完成后,新增两列记录这条数据来自哪个 Excel 文件、哪个工作表,后续核对、溯源数据非常方便。同时支持忽略隐藏工作表,不把隐藏内容混入合并结果。 本地输出,一键导出结果文件全部参数设置完成后,选择输出保存路径,点击【开始合并】,软件本地运算生成新的 Excel 文件。合并完成可以直接打开输出文件,或者打开保存的文件夹查看结果。全程数据保存在你的电脑,不会上传到云端,企业敏感数据使用更安心。
风能预测项目介绍 MATLAB实现基于TCN-GRU-Attention时间卷积门控循环单元(TCN-GRU)结合注意力机制进行风电爬坡事件功率预测(含模型描述及部分示例代码)
内容概要:本文介绍了基于MATLAB实现的TCN-GRU-Attention融合模型用于风电爬坡事件功率预测的技术方案。该模型结合时间卷积网络(TCN)提取多尺度局部时序特征,门控循环单元(GRU)捕捉长期依赖关系,并引入自注意力机制聚焦关键历史片段,从而提升对风电功率快速上升或下降事件的预测精度。项目涵盖数据预处理、滑动窗口样本构造、时间顺序划分、归一化策略、模型搭建与训练全过程,并提供了详细的代码示例。重点解决了爬坡样本稀缺、数据噪声干扰、未来信息泄漏等实际挑战,增强了模型在复杂风况下的鲁棒性与实用性。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事新能源预测、电力系统调度、智能运维等相关领域的科研人员与工程技术人员,尤其是熟悉MATLAB深度学习工具箱的应用开发者; 使用场景及目标:①应用于风电场超短期功率预测,提升爬坡事件期间的预测准确性;②支持电网调度决策、储能协同控制与风险预警系统构建;③推动风电场智能化运行与数字化升级; 阅读建议:建议结合文中提供的完整代码流程进行实践操作,重点关注数据清洗、特征构造、时间顺序划分与模型结构设计之间的协同关系,并在实际数据上验证模型对爬坡事件的识别与预测能力。
科技园区如何通过数据分析优化招商引资策略?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕高比例可再生能源电力系统中的调峰成本问题,构建了一套完整的调峰成本量化与分摊模型,并提供了基于Matlab的代码实现。随着风电、光伏等可再生能源的大规模并网,其固有的波动性与间歇性显著增加了电力系统的调峰压力,导致常规机组频繁调节、储能与需求响应等灵活性资源被大量调用,从而产生额外的调峰成本。为此,研究首先建立了涵盖机组调整、储能运行、需求响应等多类手段的综合成本量化模型,科学评估系统总调峰成本;继而设计了基于责任归属的公平分摊机制,依据各市场主体(如新能源发电商、常规电厂、储能运营商、终端用户等)对系统净负荷波动的实际贡献度,合理分配相应的调峰费用,旨在促进电力市场的公平性与可再生能源的可持续发展。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员以及电力系统规划、调度与市场设计领域的从业人员。; 使用场景及目标:①深入研究高比例可再生能源并网背景下电力系统运行的附加经济成本;②为电力市场中调峰辅助服务的定价、结算机制与成本回收政策的设计提供严谨的理论模型与可复现的计算工具;③利用提供的Matlab代码进行仿真计算,验证模型有效性,并可通过调整参数和场景设置,探究不同渗透率、市场规则或资源配置对调峰成本及其分摊结果的影响,支持决策分析与方案优化。; 阅读建议:读者应结合电力系统调度、辅助服务市场、成本核算及博弈论等相关专业知识,深入理解模型的物理背景、数学假设与推导逻辑。强烈建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,通过改变输入数据、系统参数和分摊规则,观察输出结果的变化,以实现从理论到实践的深度融合,真正掌握模型的核心思想与应用方法。
NET3.5 SP1安装包.rar
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 .NET Framework 3.5 Service Pack 1 (SP1) 是由微软公司推出的一项针对.NET Framework 3.5的核心升级,其中融合了众多性能改进、新增特性以及对既有功能的强化。该安装包作为Windows操作系统不可或缺的关键组成部分,对于运行基于.NET Framework 3.5的应用程序具有至关重要的意义。.NET Framework是由微软设计的一个综合性开发平台,它赋予开发人员构建各类应用程序的权限,涵盖了桌面软件、网络应用程序以及移动设备应用等多种类型。3.5版本于2007年面世,而SP1作为服务包,在2008年发布,其主要目的是修正.NET Framework 3.5发布后暴露出的问题,并引入了创新的开发功能。 在.NET Framework 3.5 SP1中,囊括了以下关键更新和改进: 1. **性能增强**:SP1对.NET Framework的核心架构实施了改良,从而提升了应用程序的执行速度和响应效能,特别是在数据访问和并发管理方面。 2. **Language Integrated Query (LINQ)**:作为.NET 3.5 SP1的一项核心特性,它使开发者能够运用类似SQL的语法在C#和VB.NET中执行数据查询,显著简化了数据处理的流程。 3. **ASP.NET MVC**:首次引入了ASP.NET Model-View-Controller框架,这是一种用于开发可维护且可测试的Web应用程序的结构化模式。 4. **Silverlight 3**:SP1支援微软的RIA(Rich Internet Appli...
政府如何通过数据分析提升园区创新驱动能力?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
无功优化基于多目标差分进化算法的含DG配电网无功优化模型【IEEE33节点】(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于多目标差分进化算法(MODE)的含分布式电源(DG)的配电网无功优化模型,以IEEE33节点系统为仿真平台,旨在通过优化无功功率分布降低网络损耗、改善电压质量并提升系统运行的经济性与稳定性。研究构建了一个综合考虑最小化网损、最小化电压偏差以及最低DG出力成本的多目标优化模型,并采用多目标差分进化算法进行求解,详细阐述了算法的设计流程、关键操作机制及收敛性分析。通过对IEEE33节点系统的仿真验证,结果表明该方法在处理多目标冲突与协调方面具有良好的优化性能,能够有效实现配电网在高渗透率DG接入背景下的安全、经济、优质运行。; 适合人群:具备电力系统分析、优化算法理论基础,从事电力系统规划、运行、调度及相关领域研究的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①解决含分布式电源的配电网无功优化问题,提升系统电能质量与运行效率;②掌握多目标差分进化算法在复杂电力系统优化中的建模与实现方法;③为新型电力系统的智能化管理、分布式能源高效利用及优化调度提供理论支撑与技术参考。; 阅读建议:此资源深度融合电力系统专业知识与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注多目标优化模型的构建逻辑、目标函数的权重处理、算法参数的敏感性分析及其在IEEE33标准测试系统上的具体实现细节,务必动手运行所提供的Matlab代码以深入理解算法行为,并可尝试将其拓展至其他网络拓扑或引入更多优化目标进行对比研究。
PCIe5.0基础规范核心解读_要点解读_2026.docx
PCIe5.0基础规范核心解读_要点解读_2026
microstrip lines and slotline
微波技术领域中,平面导波结构设计用到微带线和槽线的专著
机械设计基于CAXA 3D的支座类零件建模:弧形凹槽与多孔结构三维实体构建方法研究
内容概要:本文是一份关于使用CAXA 3D实体设计2025软件对“0124零件003”进行三维建模的教程作业报告。报告详细介绍了该支座类零件的结构特征,包括底部基座、R15圆角过渡、对称胶囊孔、上部长方体主体、三角体及大小圆柱孔等,并按照“先基座、后主体,先实体、后镂空”的建模思路,分步展示了从新建零件到最终完成底座2毫米切割的全过程。通过厚板创建、圆角过渡、孔类胶囊体挖孔与镜像、草图拉伸、拉伸切除等操作,完整实现了零件的三维建模,并通过关键尺寸核对验证了模型的准确性。; 适合人群:机械设计、数控加工及相关专业的在校学生,以及初学CAXA 3D实体设计软件的设计人员;具备基本机械制图知识和三维建模入门基础的学习者。; 使用场景及目标:①掌握CAXA 3D软件中基本图素(如厚板、胶囊体)的应用;②熟练使用圆角、镜像、拉伸切除等特征命令进行复杂零件建模;③提升从二维工程图转化为三维模型的能力,强化实际建模流程中的逻辑思维与精度控制。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的AutoCAD工程图(工件图~3.dwg)同步操作,边学边练,重点关注各步骤的参数设置与建模顺序,确保建模逻辑清晰、尺寸精准,从而有效提升三维建模技能。
高校如何推动科技成果转化并提升科研实力?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
国央企如何优化高附加值技术引进决策?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
基于 YOLOV5 改进 MobileViT 模块齿轮缺陷检测(3 类别)目标检测实战项目,含代码、数据集,代码可直接运行
# 基于 YOLOV5 改进 MobileViT 模块齿轮缺陷检测(3 类别)目标检测实战项目,含代码、数据集,代码可直接运行 图像分辨率 800*600 RGB 图像,数据集为齿轮缺陷检测数据集,适配小目标检测场景。 ## 数据集介绍 齿轮缺陷检测图像数据,共 3 个类别:break(断齿)、lack(缺齿)、scratch(划痕) - 训练集 datasets-images-train:2600 张图像 + 对应 txt 标签文件 - 验证集 datasets-images-val:600 张图像 + 对应 txt 标签文件 本项目在 YOLOv5 基础上引入 MobileViT 模块,融合 Transformer 全局建模能力与卷积局部特征提取优势,提升齿轮微小缺陷这类小目标的特征提取效果。项目附带完整源码与数据集,经过实测,代码开箱可用。 更多 YOLOv5 改进思路、模型训练教程,请参考:[https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html](https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html)
qt pdfium pdf阅读器代码 实现跨平台
源码链接: https://pan.quark.cn/s/c6cc2c12d691 QT是由Qt Company设计的一种跨平台应用程序开发框架,该框架被广泛用于图形用户界面开发、网络编程以及多媒体处理等多个领域。PDFium是由Google Chrome团队构建的一个开源PDF阅读与解析库,它为开发者提供了在自身应用程序中嵌入PDF查看功能的能力。本教程或项目旨在指导如何将QT与PDFium库结合,以开发出一个具备完善功能的PDF阅读器。以下是该PDF阅读器的一些关键知识点: 1. **QT框架**:QT提供了一套全面的工具和库,支持开发者在多种操作系统上构建图形用户界面应用,包括Windows、Linux、macOS以及移动设备平台。QT的信号和槽机制简化了事件处理流程,而QWidgets模块则包含了多种常见的UI组件,例如按钮和文本框。 2. **PDFium集成**:PDFium库负责解析和渲染PDF文件。在QT应用程序中集成PDFium,需要将PDFium的源代码编译成动态或静态库,并在QT项目中完成这些库的链接。PDFium通过其API允许开发者访问PDF文档的页面、文本、图像等信息,以及执行页面的渲染操作。 3. **放大缩小功能**:借助QT的QGraphicsView和QGraphicsScene组件,可以实现缩放功能。用户可以通过手势或控件调整视图的缩放比例,QGraphicsView会自动管理视图的平移和缩放。 4. **滚动功能**:QT的QScrollBar组件可用于实现水平和垂直滚动。结合PDFium提供的页面导航API,可以实现PDF文档的上下滚动和左右翻页操作。 5. **缩略图视图**:缩略图通常通过遍历PDF文档的每一页并...
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