v8专题
在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频
本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。 B站配套视频：https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f 前言 在实际生产过程中，有很多时候不光是通过网络获取rtsp视频流，通常会采用在板子上插上USB摄像头获取画面。 今天
V8 引擎的核心架构
V8 引擎是 Google 开发的高性能 JavaScript 和 WebAssembly 引擎，最初是为了提升 Google Chrome 浏览器的性能而设计的。自 2008 年首次发布以来，V8 引擎不仅仅被用在 Chrome 浏览器中，还被广泛应用于其他 JavaScript 环境中，比如 Node.js，这使得 V8 成为了推动现代 JavaScript 性能提升的重要力量。 V8 引擎
学习系列三：V8目标检测与分割自动化标注
学习系列三：YOLOv8目标检测与分割自动化标注 提示：本次文章主要介绍yolov8目标检测与自动化标注(较简单，通用性比较强，标签格式txt)，yolov8实例分割与自动化标注(程序较复杂，自动化标注效果有待提升,标签格式txt)，大家有更好的想法可以在评论区进行交流。 文章目录 学习系列三：YOLOv8目标检测与分割自动化标注一、YOLOv8训练目标检测数据集1.1 数据集的划
基于YOLO V8的PCB缺陷检测识别系统（python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码）
数据集准备：收集并标注PCB缺陷的图像。模型训练：使用YOLO v8框架训练一个模型来识别这些缺陷。GUI开发：利用PyQt5创建一个用户友好的图形界面。模型部署：在GUI中集成训练好的模型，使用户能够上传PCB图像并得到缺陷检测的结果。 下面是对这个项目的简要介绍以及一个简单的代码示例，包括了训练代码和GUI界面的基本结构。 项目简介 1. 数据集准备 数据集：收集带有不同PCB
使用VS2019编译V8引擎 (windows x64)
使用VS2019编译谷歌的V8js引擎 - winX64 前言1. 准备工作1.1 设置代理1.2 下载谷歌代码管理工具1.3 提取v8代码及依赖1.4 安装python2.7 2. 编译V82.1 vs2019编译2.1.1 vs2019编译方法12.1.2 vs2019编译方法2 2.2 v8gen编译 3. 谢天谢地编译成功参考 前言 最近需要用到一个脚本引
jlink v8固件修复，解决突然无法识别
刚在某宝上买的jlink用了两天，突然USB无法识别了，同时jlink的指示灯不亮了，然后看了网上有很多解决这样的问题的办法，大都相同或类似，我今天要说的也是和网上的方法差不多。我要说的是在我jlink内部固件恢复的过程中，几乎所有的问题都让我遇到了，虽然都不难解决，但是想骂街。 1、我用的是win7 64位的系统，然后按照步骤来刷固件，网上有人说在win7 上面成功了，但是我试了好几遍，不行，
v8中使用TensorBoard进行训练可视化（可用于论文）（补充版，接上一篇文章）
我们可以边训练，边通过TensorBoard观察损失函数的变化，同时也可以通过TensorBoard去查看整体网络yaml结构，不再需要人工根据yaml去画网络结构了。 训练v8的时候，重新打开新的终端： 虚拟环境下输入并执行：（关闭魔法） tensorboard --logdir=D:\Pycharm-Projects\YOLOv8bishe\runs\train\v8-fire 执行后
arm v8汇编指令
A64指令 提供同A32和T32指令类似的功能， 也提供如下新功能 1）一个清晰的，固定长度的指令集： 指令是32位宽度， 寄存器字段（fields）是 在固定位置的 连续的位， 立即数 通常也是占用连续的位 2) 更多通用寄存器(r0-r30), 每个寄存器长度扩展为64位。 通用寄存器 编码在 5个位域 寄存器r31是一个特殊的寄存器： Zero Register: 在大
D435相机结合Yolo V8识别出目标物体，并转点云出抓取位姿。
最近项目上需要完成整个识别、定位、到最后的抓取流程。 分享一下，通过使用D435相机并结合Yolo V8识别出目标物体后，抠取出目标物体部分的有效深度图，最后将前景物体部分的RGB D435相机结合Yolo V8识别出目标物体，并转点云出抓取位姿 1、D435相机取流2、D435结合Yolo V8实时检测3、扣取指定物体的深度图3.1 扣取指定物体的mask3.2 根据mask扣取物体有效深度
【YOLO 系列】基于YOLO V8的河道违规钓鱼检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
前言： 随着社会发展和人口增长，对自然资源的保护和管理变得越来越重要。河流是重要的自然资源之一，对生态系统和人类社会都至关重要。然而，违规钓鱼等活动可能对河流生态环境造成严重破坏，并影响水域资源的可持续利用。因此，建立一种有效的河道违规钓鱼检测系统对于保护水域资源、维护生态平衡具有重要意义。 违规钓鱼是指在禁止或未授权的区域进行钓鱼活动，可能导致非目标物种的捕获和河流生态系统的扰乱。由于传统的
浏览器运行原理：网页被解析过程、script元素和页面解析的关系、defer和async使用；V8引擎执行原理（执行js）
一、浏览器渲染页面的流程 1.如何找到服务器 2.找到服务器如何下载对应的静态资源 输入完服务器地址，下载下来的一般是html文件，在解析html文件过程中，遇到link引用了css文件，就下载对应的css文件，js文件同理 3.一个index.html文件被下载下来后，如何被解析和显示在浏览器上的 1.解析html，会构建对应的DOM Tree 2
【YOLO 系列】基于YOLO V8的学生上课行为检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
前言 在现代教育环境中，学生上课行为的监测对于提升教学质量和学生学习效率具有重要意义。然而，传统的人工观察方法不仅效率低下，而且难以保证客观性和准确性。为了解决这一问题，我们启动了这个项目，目的是利用YOLOV8这一先进的深度学习技术，开发一个自动化的学生上课行为检测系统。 通过对上课行为数据集进行深入分析和标注，我们训练了YOLOV8模型，使其能够精确识别学生在课堂上的各种行为状态。这一系统
CVE-2024-4761 Chrome 的 JavaScript 引擎 V8 中的“越界写入”缺陷
分析 CVE-2024-4761 和 POC 代码 CVE-2024-4761 描述 CVE-2024-4761 是一个在 V8 引擎中发现的越界写漏洞，报告日期为 2024-05-09。这个漏洞可能允许攻击者通过特制的代码执行任意代码或者造成内存破坏，进而导致程序崩溃或其他不安全行为。 POC 代码解析 const prefix = "...";d8.file.execute(`${pr
JLINK-v8不亮灯刷固件教程
JLINK-V8修复指南 问题：JLINK连接电脑后，JLINK上面的指示灯不亮了，用keil和JFLASH-ARM均显示无法连接到JLINK设备，右下角工具栏中有 ，单击打开后如图0所示： 图0 先行驱动：Setup_JLink_V490.exe（JLINK驱动程序，部分电脑中若没有该驱动，需自行手动安装，附件中有） 修复工具：AT91-ISP-v1.13.e
【YOLO 系列】基于YOLO V8的金属表面缺陷检测检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
前言： 金属表面缺陷的及时检测对于保障产品质量和生产安全至关重要。然而，传统的人工检测方法往往效率低下、耗时长，并且容易受主观因素影响。为了解决这一问题，我们提出了基于深度学习技术的金属表面缺陷检测系统。 本项目采用了Yolov8算法，这是一种高效的目标检测算法，能够在图像中快速准确地检测出各种目标。我们将其应用于金属表面缺陷的检测，旨在实现对金属表面缺陷的自动化检测和识别。 数据集的选择是
技术速递｜介绍 .NET MAUI 社区工具包 v8 ：包含 TouchBehavior 支持！
作者：Gerald Versluis 排版：Alan Wang .NET MAUI 社区工具包团队很自豪地向您介绍 .NET MAUI 社区工具包的第 8 版！ 在这个最新的主要版本中，我们为您带来了备受期待的 TouchBehavior（以前称为 TouchEffect）。此外，请注意 Windows 上 Snackbar 的重大变化，而且您知道可以为 Android 导航栏着色吗？
v8引擎helloworld
分享请标明来自: https://www.css3.io/v8_helloworld.html 背景 v8引擎跟前端所用javascript语言密切相关。学习它有助于以后对node，以及浏览器内核学习。 官方地址：https://developers.google.com/v8/ 目标 从编译源码到运行helloworld 实战记录 1.安装 depot_tools 这个工具是用
Electron 30.0.0 发布，升级 Node 和 V8 引擎
近日，Electron 30.0.0 正式发布！你可以通过 npm install electron@latest 进行安装，或者从 Electron 的发布网站下载，继续阅读了解此版本的详细信息。 🔥 主要更新 Windows 上支持 ASAR 完整性融合。如果未正确配置，启用 ASAR 完整性的现有应用程序可能在 Windows 上无法正常工作。使用 Electron 打包工具的应用
基于 YOLO V8 Cls Fine-Tuning 训练花卉图像分类模型
一、YOLO V8 Cls 在本专栏的前面文章中，我们基于 YOLO V8 Fine-Tuning 训练了自定义的目标检测模型，以及 15点人脸关键点检测模型，从结果中可以看出，在模型如此轻量的同时还拥有者如此好的效果。本文基于 yolov8n-cls 模型实验 Fine-Tuning 训练花卉图像分类模型。 YOLO V8 的细节可以参考下面官方的介绍： https://docs.ult
QEMU_v8搭建OP-TEE运行环境
文章目录 一、依赖下载二、设置网络三、安装下载四、运行OP-TEE 一、依赖下载 更新依赖包，下载一系列依赖。比如Python需要Python3.x版本，需要配置git的用户名和邮箱等。这里不详细展开了，很多博客都有涉及到。 二、设置网络 这一点非常重要。由于后续的编译过程需要从网上拉取源代码编译，如果网络有问题则可能出现各种稀奇古怪的错误。因此需要保证Ubuntu能连上外网
【YOLOv9】完胜V8的SOTA模型Yolov9(论文阅读笔记)
官方论文地址： 论文地址点击即可跳转 官方代码地址： GitCode - 开发者的代码家园 官方代码地址点击即可跳转 1 总述 当输入数据经过各层的特征提取和变换的时候，都会丢失一定的信息。针对这一问题：
ARM v8 Cortex R52内核 02 程序模型 Programmers Model
ARM v8 Cortex R52内核 02 程序模型 Programmers Model 2.1 关于程序模型 Cortex-R52处理器实现了Armv8-R架构。这包括： 所有的异常级别，EL0-EL2。 每个异常级别下的AArch32执行状态。 T32和A32指令集，其中包括： 浮点运算。 可选的高级SIMD操作。 2.1.1 Advanced SIMD and Flo
VS2012调用V8的Scoped_Lock问题
最近用C++调用JS,用到了谷歌的V8引擎; 但是使用方面可能有问题,不能在一个方法里初始化V8引擎和加载JS函数,另一个方法里直接调用JS函数; 是类似C11的Scoped_lock的功能引起的,即在大括号里加了Scoped_lock的变量,出了大括号会被销毁; 但是不加不行,不加V8的初始化会报错,加了,就必须把初始化和函数调用写到一个方法里,初始化实在太慢了,大约要3秒才能初始化成功;
Google的V8引擎VS2012调用报错
本人想用VS2012调用js代码, 只想调用lib(32位)能编译到程序里, MTD模式,默认MFC貌似就是MTD. 然后经同学推荐去网上找了N多资料,终于到谷歌下载了V8源码等一系列东西,用VS2012把V8编译完了. 悲剧的是按照谷歌官网文档来,调用的时候报错,希望有大神能够解答. 打包好的最新版V8源码下载地址:http:// pan.baidu.com/s/1