v5专题
wangEditor富文本编辑器的调用开发实录(v5版本、多个编辑器、php后端上传视频阿里云OSS、编辑HTML回显)
wangEditor富文本编辑器的调用开发实录(v5版本、获取HTML内容、上传图片、隐藏上传视频)wangEditor富文本编辑器的调用开发实录2(V5版本自定义粘贴，去除复制word或网页html冗余样式代码的解决方案) wangEditor富文本编辑器的调用开发实录 一、多个编辑器1.构建HTML容器2.创建编辑器和工具栏 二、编辑内容时编辑器回显HTML1.创建textarea隐藏
Socks v5 及其相关协议
Socks v5 及其相关协议 SOCKS Protocol Version 51. 简介2. 现有的协议3. 基于 TCP 的客户端4. 请求5. 地址6. 应答7. 基于 UDP 的客户端8. 安全性9. 参考 GSS-API Authentication for SOCKS V5Username/Password Authentication for SOCKS V51. 简介2.
Simplicity Studui V5 新安装后无法Product Updates
之前（2021年）在SiliconLabs官网下载了SSV5，安装包我也保存在硬盘了，最近换了台电脑安装SSV5后安装 SDK之前必须Product Updates，但死活安装不上，老是提示发生了错误。来来回回卸载安装几十遍，后来使用ChatGPT，提示我去官网下载安装包。下载SSV5安装包后震惊我的事情发生了。 2024年下载的安装包相比2021年的足足大了200M，且安装包也没有具体的小版本
Makefile解析(ARM LINLON V5/V7 VPU firmware tools例)
根目录Makefile 初始化一些变量TARGETS := model executiontb cpuROOT_DIR?=$(abspath $(CURDIR))OUT_DIR?=$(abspath $(CURDIR))ADDR_FILE:=$(ROOT_DIR)/build/mmu_addr.txtmake all 执行 make helpall: help.PHONY后面跟
在 React Router v5 中，写子路由，父级路由如果加了exact属性，就显示不了子组件
在 React Router v5 中，当你在父级路由上使用 exact 属性时，它意味着该路由只有在其 path 完全匹配当前 URL 时才会被激活。这意味着，如果父级路由精确匹配了，React Router 就不会继续向下查找子路由，因为 exact 限制了匹配范围。 例如，假设你有以下路由配置： <Route exact path="/parent" component={ParentC
ULTIMATE VOCAL REMOVER V5 for Mac：专业人声消除软件
ULTIMATE VOCAL REMOVER V5 for Mac是一款专为Mac用户设计的人声消除软件，它凭借强大的功能和卓越的性能，在音乐制作和后期处理领域崭露头角。 ULTIMATE VOCAL REMOVER V5 for Mac v5.6激活版下载 这款软件基于深度神经网络，通过先进的训练模型，能够准确地将音频中的人声与其他声部进行分离。无论是想要提取纯净的伴奏，还是去除背景杂音
ZTE V5 MAX (N958St)手动重新分区教程
ZTE V5 Max (N958St)手动重新分区教程 准备工作 在这里下载V5 Max 第三方Recovery并刷入手机（某些Recovery启动后无法连接ADB） http://www.shuajizhijia.com/rec/9326.html 分区过程 重启至Recovery后，在PC端启动ADB： 检查Recovery是否已连接ADB： C:\adb>adb devices
基于深度学习的番茄成熟度检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
摘要：在本博客中，我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的番茄成熟度检测系统。核心技术基于YOLOv8，同时融合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的算法，对比了它们在性能指标上的差异。本文详细介绍了国内外在此领域的研究现状、数据集的处理方法、算法的基本原理、模型的构建及训练代码，并设计了一个基于Streamlit的交互式Web应用界面。该界面支持对图像、视频以及实时摄像头捕获的内
基于深度学习的扑克牌识别软件（网页版+YOLOv8_v7_v6_v5代码+训练数据集）
摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的扑克牌识别软件，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行扑克牌识别，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理
基于深度学习的吸烟行为检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
摘要：本文深入研究了基于深度学习的吸烟行为检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行吸烟行为检测，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测，界面可方便修
基于深度学习的吸烟检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5等深度学习模型的吸烟行为检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行吸烟行为检测，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v
基于深度学习的铁轨缺陷检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的铁轨缺陷检测系统。核心技术上，文章采用了最先进的YOLOv8，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行了性能指标的对比分析。文中详细阐述了国内外铁轨缺陷检测的研究现状、数据集处理方法、算法原理、模型构建与训练代码，以及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中，系统支持图像、视频和实时摄像头进行铁轨缺陷
基于深度学习的商品识别系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
摘要：在本博客中，我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的商品识别系统，其中核心技术基于YOLOv8，同时整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的算法进行了细致的性能指标对比分析。我们全面回顾了国内外在商品识别领域的研究进展，详细介绍了数据集的处理方法、YOLO算法的核心原理、模型构建过程以及训练策略。特别地，本文还展示了如何设计一个基于Streamlit的交互式Web应用界面，
基于深度学习的机场航拍小目标检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
摘要：在本博客中介绍了基于YOLOv8/v7/v6/v5的机场航拍小目标检测系统。该系统的核心技术是采用YOLOv8，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，从而进行性能指标的综合对比。我们详细介绍了国内外在机场航拍小目标检测领域的研究现状、数据集处理过程、算法原理、模型构建与训练代码，以及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在该Web应用界面中，用户不仅可以上传图像、
niushop单商户V5多店版源码分享三端uniapp打包方法包括PC端_小程序或h5端打包_收银端打包_APP端打包_商户端
目前多店版有四端uniapp，包括PC端uniapp，商家端uniapp，收银端uniapp，门店手机端uniapp，下面我总结下这些端的打包流程希望能帮助到大家，需要交流的可以看我昵称或者点我头像关注我分享代码和教程 一.niushop单商户v5多店端PC端打包（同时也可以打包小程序和H5） (注:特别注意： 首先使用 nodejs工具 node 请安装10以下的版本) 1.找到PC版源码路径
基于YOLOv8/v5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统（深度学习代码+UI界面实现+训练数据集）
摘要：之前的多目标检测与跟踪系统升级到现在的v2.0版本，本博客详细介绍了基于YOLOv8/YOLOv5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统。该系统利用最新的YOLOv8和YOLOv5进行高效目标检测，并通过ByteTrack算法实现精确的目标跟踪，适用于多种场景如人群监控、交通流量分析等。系统设计包含深度学习模型训练、系统架构设计等内容。使用5542张行人车辆图片数据进行训练，并对
![Niushop商城系统单商户v5源码访问H5页面报:[system] SyntaxError: Unexpected end of JSON inpu](https://img-blog.csdnimg.cn/18778b5868854f0b895649a77da58ae1.png#pic_center)
Niushop商城系统单商户v5源码访问H5页面报:[system] SyntaxError: Unexpected end of JSON inpu
niushop系统刚发布了新版的V5新内核,整体UI变化较大,正如官方所说这次在UI上也下了大力气,同时借鉴用户的一些建议重新整合了一遍,这次很完美,本人有幸获取到最新版V5开源代码,但是在生成H5页面时候遇到一点问题,访问H5时候会报错:[system] SyntaxError: Unexpected end of JSON inpu 网上也没找到合理的解决方法于是自己动手看了下: HTTP请求
yolov3 v4 v5的对比
以下将以v3、v4、v5的顺序进行介绍并比对： 1、输入端 yolov4：Mosaic数据增强、(cmBN、SAT自对抗训练) yolov5：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 Yolov5会自动按照新的数据集的labels自动学习anchors的尺寸。采用 k 均值和遗传学习算法对自定义数据集进行分析，获得适合自定义数据集中对象边界框预测的预设锚定框。 2、bac
D3.js的v5版本入门教程（前篇）—— 关于
D3.js入门教程 1、D3.js简介 D3.js是一个强大的数据可视化js语言，可以利用svg在网页上展示各种精美的矢量图 2、D3.js的官方 官网：https://d3js.org/ 官方API：https://github.com/d3/d3/blob/master/API.md 3、适合人群
D3.js的v5版本入门教程（第十二章）—— D3.js中各种精美的图形
D3.js的v5版本入门教程（第十二章） D3中提供了各种制作常见图形的函数，在d3的v3版本中叫布局，通过d3.layout.xxx，来新建，但是到了v5，新建一个d3中基本的图形的方式变了（我也并不知道是不是还叫布局，我觉得也可以这么叫，反正布局指的也是一个绘图函数） 下面是d3中一些常见的部分图形 bubble —— 泡泡图 packing
D3.js的v5版本入门教程（第十五章）—— 树状图
D3.js的v5版本入门教程（第十五章） 在本章我们将利用贝塞尔曲线作为树的边，并绘制一个完整的树状图，包括节点、边、文字，在这里我们会用到一个曲线生成器-贝塞尔曲线生成器，看到这里，你是不是应该松一口气了，因为我们在绘制饼状图的时候就用到了一个弧形生成器，这两个有类似的地方，但是还是避免不了引入新的知识点 为了绘制一个树状图，我们还是需要以下新的知识点 d3.hiera
Rocketmq专题-01 v5版单机部署篇
Rocketmq专题 注： 本教程由羞涩梦整理同步发布，本人技术分享站点：blog.hukanfa.com 转发本文请备注原文链接，本文内容整理日期：2024-01-28 csdn 博客名称：五维空间-影子，欢迎关注 说明 地址相关： # 官网地址https://rocketmq.apache.org/# 下载地址https://rocketmq.apache.org/zh/do
【STM32-V5】STM32F407开发板开源, 丰富软件资源, 强劲硬件配置, 配套600实例, 20套手册带视频教程2023-11-01
从2013年5月份发布至今，开发板硬件更新过6个版本，软件资料更新过142次。当前标准库最新版本V9.2，HAL库最新版本V5.6 安富莱微信公共平台，欢迎大家关注（打造高质量公众号）。 ============================================= HAL库版V5.6STM32-V5开发板HAL库版百度网盘全下载（2023-11-01） 链接：百度网盘 请输
【YOLO v5 v7 v8 v9小目标改进】DWRSeg：优化的多尺度处理，传统的深度学习模型可能在不同尺度的特征提取上存在冗余
DWRSeg：优化的多尺度处理，传统的深度学习模型可能在不同尺度的特征提取上存在冗余 提出背景问题：实时语义分割需要快速且准确地处理图像数据，提取出有意义的特征来识别不同的对象。 小目标涨点YOLO v5 魔改YOLO v7 魔改YOLO v8 魔改YOLO v9 魔改 提出背景 论文：https://arxiv.org/pdf/2212.01173v3.pdf