相关文章

裸土识别误检率超40%?陌讯动态优化算法实测mAP↑34%

​开篇痛点:环境监测的视觉难题​​在矿山修复、工地监管等场景中,裸露土堆的精准识别直接影响水土流失防治效果。传统方案面临三大痛点:​​形变干扰​​:土堆受降雨/碾压产生几何形变​​类间混淆​​:与岩石堆、建筑…

油罐车识别漏检频发?陌讯多模态算法实测 98% 准确率

开篇:油罐车视觉识别的三大行业痛点 在石化、物流等行业,油罐车的实时监控与合规检测是安全生产的核心环节。但一线实践中,算法工程师常面临三大难题:一是复杂天气下(雨雪雾)识别率骤降,传统模…

浅析高性能AD采集芯片AD4630—四通道SPI模式的配置与采集

目录 一、浅析芯片手册(Data Sheet) 1.芯片概述 ​编辑​编辑 2.AD4630的SPI信号协议介绍 3.配置寄存器与时序 4.AD数据转换与采集 二、FPGA代码设计 1.稳定与复位 2.初始化模式配置 3.AD数据转换与读取 三、CNV优化与测试验证 1.CNV采样时钟…

Linux基础信息一条龙

一、命令提示符切换用户命令su - 用户名例: [rootlocalhost ~]# su - xxx查看当前的登录用户whoami 例: [rootlocalhost ~]# whoami root查看主机名 hostname 例: [rootjushanchaoliba ~]# hostname jushanchaoliba修改主机名 [rootjushancha…

夜间烟雾难捕捉?揭秘陌讯多光谱检测如何提升40%召回率​

开篇痛点:烟雾识别的工业困局在化工、电力等场景中,传统视觉算法面临三重挑战:​​半透明烟雾边界模糊​​导致误报(如蒸汽误判为烟雾)、​​动态扩散形态多变​​降低召回率、​​复杂背景干扰​​(如粉尘…

前缀和与差分(免费)(一维+二维,超详细)

一.一维前缀和一、核心概念‌定义‌ 前缀和是一种预处理技术,通过构建数组prefix[],其中prefix[i]表示原数组arr前i个元素的和。例如:原数组:[1, 3, 5, 7, 9]前缀和数组:[1, 4, 9, 16, 25](prefix[2] 13 …

【jquery详细讲解】

(一)、什么是jQuery jQuery 是对javascript的一种封装--js的函数库。 用于客户端的开发,由美国人在2001年1月推出。 (二)、jQuery 与javascript的区别: 1、本质上的区别: jQuery是一个函数库,基于js语言编写出来的框架,实质上还是属于js。 2、代码书写不同…

C++继承与组合

//面向对象的三大特性:封装、继承、多态 //迭代器的设计就是封装,有可能是原生指针,有可能是类封装的指针,屏蔽了底层的复杂细节 //继承的概念以及定义: // 继承是面向对象程序设计使代码可以复用的最重要手段&#xf…

建筑巡检漏检率高?陌讯算法实测精度提升 28%

开篇痛点:建筑场景视觉检测的三大行业难题​ 传统视觉算法在建筑地产领域的落地一直面临三重挑战:复杂环境下的泛化能力不足(如逆光、雨天等极端天气导致检测失效)、小目标漏检严重(如脚手架螺栓、高空坠物等微小隐患…

如何在后端调用Dify工作流的API?超详细教程

一、概述 本文将详细介绍如何在后端调用Dify工作流API,实现文件上传和工作流执行功能。Dify是一款开源的LLM应用开发平台,通过其API可以轻松集成AI能力到自己的应用中。 二、环境准备 2.1 安装依赖库 pip install requests2.2 获取Dify API密钥登录Dify平…

Redis面试精讲 Day 3:Redis持久化机制详解

【Redis面试精讲 Day 3】Redis持久化机制详解 文章标签 Redis,面试题,持久化,RDB,AOF,数据库,缓存,后端开发,分布式系统 文章简述 本文是"Redis面试精讲"系列第3天内容,深入解析Redis持久化机制这一面试高频考点。文章从基础概念出发,详细…

【二叉树与堆】

二叉树与堆前言一、树的概念及结构1.树的概念与结构解释2.关于树的其他概念二、二叉树的概念1.二叉树的概念2.特殊二叉树3.二叉树的性质三、堆的概念及结构实现1.堆的概念2.堆的位置关系3.堆的实现四、堆的应用1.堆排序讲解具体实现2.TopK问题TopK问题思路讲解具体实现五、二叉…

lesson18:Python函数的闭包与装饰器(难)

目录 引言 闭包:函数式编程的"状态容器" 一、闭包的本质与定义 二、闭包的三大形成条件 三、闭包的工作原理:变量的“持久化” 四、闭包的核心应用场景 五、闭包的注意事项 六、闭包与装饰器的关系 装饰器:基于闭包的功能…

Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估

在遥感技术与人工智能深度融合的2025年,AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理,到MODIS植被产品的AI辅助质量控制,以ChatGPT 、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度…

LangGraph是一个基于图计算的大语言模型应用开发框架

LangGraph是一个基于图计算的大语言模型应用开发框架,它通过将复杂任务分解为多个节点并构建执行图来实现高效的LLM应用开发。以上代码提供了LangGraph的环境搭建和基础、高级应用示例,主要包括: 环境搭建脚本:自动化安装系统依赖…

8、NodeRed中MQTT节点使用

在Node-Red中,根据MQTT功能分为两个节点,一个是【MQTT OUT】节点, 用于向指定的Topic发送消息;一个是【MQTT IN】节点,用于接收指定Topic的消息。两个MQTT节点都可以创建新的或者使用已创建的【MQTT Broker】配置节点。…

让AI帮女娲写的上下文工程规约纲领

纲领前言:从“被塑造”到“自我创造” 我们每个人,生于斯,长于斯,都被这片古老的土地、这条奔流不息的文明长河所塑造。然而,一个真正自觉的生命,不会满足于仅仅成为一个被动的“产物”。他/她会升起一个更…

uni-app 应用、页面、组件生命周期

1. uni-app 应用、页面、组件生命周期 页面生命周期官方文档 1.1. 应用生命周期 uni-app 支持如下应用生命周期函数: 函数名 说明 onLaunch 当uni-app 初始化完成时触发(全局只触发一次) onShow 当 uni-app 启动,或从后台进入前台显示 onHide 当 uni-app 从前台进入后台 o…

高电压电池监控器电路设计全解析(±20V、0 - 10kHz、18 位全差分 )

高电压电池监控器电路设计全解析(20V、0 - 10kHz、18 位全差分 )一、设计需求与整体架构 (一)需求拆解 要实现对20V 双极性输入电压的精准采集,经信号调理后适配 18 位全差分 ADC(以 ADS8910 为例 &#xf…

养老监护误报率高?陌讯动态检测实测降 72%

开篇:智慧养老的视觉算法痛点亟待破解​ 在智慧养老场景中,视觉监护系统是保障老人安全的核心技术之一,但传统方案始终面临三大难题:低光照环境误报率超 30%、老人姿态模糊导致漏检、实时性不足延误救助。某养老院曾采用开源 YOL…