Docker是一套开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。 在本例中，“docker-v1.24 一键部署脚本”是指一个专为Docker版本1.24开发的自动化脚本，其目的是为了让用户在没有网络连接的环境下也能快速安装并配置Docker。脚本通常会进行一系列的自动化操作，包括下载Docker的必要组件、配置环境、以及启动Docker服务等。 要使用该一键部署脚本，用户首先需要通过解压工具解压下载的压缩包文件。解压后，会在文件列表中发现多个关键文件： 1. docker-compose：是Docker的官方编排工具，用户可以通过一个配置文件来定义一组相关联的应用容器（称为service），然后通过一条命令同时创建和启动这些服务。 2. daemon.json：是Docker守护进程的配置文件。用户可以在该文件中对Docker的默认设置进行修改，比如镜像仓库的地址、容器的日志驱动等等。 3. containerd.service：是containerd的系统服务文件。containerd是一个行业标准的容器运行时，负责管理镜像和容器的生命周期。 4. docker.service：是Docker的服务单元文件。通过这个文件，系统可以控制Docker服务的启动、停止、重启等行为。 5. docker-offline-install.sh：是一键部署脚本的核心，通过执行这个Shell脚本，用户可以实现Docker的安装、配置以及启动过程，无需手动一个个步骤执行，极大地降低了部署的难度和复杂度。 6. pkg：可能是包含其他安装包或Docker相关依赖文件的压缩包。具体的包内容需要查看内部结构才能确定。 用户执行该脚本后，脚本会根据Linux系统环境进行一系列预设的配置，这通常包括但不限于安装Docker软件包，配置必要的环境变量，启动Docker服务等。通过这些步骤，Docker应用可以在离线环境下顺利安装并运行起来。 通过“docker-v1.24 一键部署脚本”，用户可以非常方便地在离线状态下完成Docker的安装和配置工作，大幅度降低了部署门槛，适合不方便联网的服务器环境或企业内部网络环境使用。

Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，它被广泛用于创建2D和3D的互动内容，包括游戏、模拟器以及各种应用程序。在将Unity项目部署到安卓手机上时，需要一些必要的工具软件，主要包括Java Development Kit (JDK) 和Android Software Development Kit (SDK)。 Java JDK是Java编程语言的基础，它提供了编译、调试和运行Java应用程序所需的环境。JDK包含了Java编译器（javac）、Java运行时环境（JRE）以及一系列的开发工具，如JavaDoc（生成API文档）和Java Debugger（jdb）。安装JDK是使用Unity进行安卓开发的第一步，因为它使得Unity能够编译针对安卓平台的代码。 Android SDK则是安卓应用开发的核心组件，它包含了一系列的工具、库和API文档，用于构建、测试和调试安卓应用。在Unity中，Android SDK的主要作用是提供安卓系统头文件、库以及必要的构建工具，比如adb（Android Debug Bridge），用于设备管理、数据传输和调试。此外，SDK Manager是Android SDK的重要组成部分，它允许开发者选择并下载特定版本的安卓平台、工具和其他服务。 为了在Unity中部署安卓应用，首先你需要确保电脑上已经安装了最新版的JDK。可以从Oracle官方网站下载并安装，注意选择适合你操作系统的版本。安装完成后，设置好环境变量，确保系统可以找到Java命令。 接下来，下载Android SDK。Google提供了Android Studio，这是一整套集成开发环境，包含了Android SDK。下载并安装Android Studio后，通过内置的SDK Manager，你可以选择需要的Android版本和工具进行安装。确保至少安装一个与目标设备兼容的Android API级别。 在Unity中，配置安卓平台需要在“Edit”菜单下选择“Project Settings”，然后在“Player”选项卡中找到“Other Settings”。在这里，你需要填写正确的“Minimum API Level”和“Target API Level”，这些级别应该与你安装的Android SDK相匹配。 完成上述步骤后，就可以在Unity中构建并运行安卓项目了。在“File”菜单下选择“Build & Run”，Unity会自动处理编译过程，并将应用安装到连接的安卓设备上。如果遇到任何问题，可以使用adb工具进行调试。 总结来说，Unity安卓手机工具软件的部署涉及到Java JDK和Android SDK的安装与配置。理解这两个工具的作用，并正确设置Unity的项目设置，是成功将Unity项目部署到安卓设备的关键。通过持续学习和实践，开发者可以更熟练地掌握这一流程，从而高效地开发和测试安卓游戏或应用。

内容概要：yolov5火焰识别模型完整项目，采用C/S结构。项目分为前端代码，用vue编写；后端代码，用python编写，做成api接口。灵活性大，与模型解耦合，后续可以放自己训练好的模型，不再修改代码或者少量修改代码。 源代码：yolov5模型部署到web端，文档齐全，包含如何安装环境，如何运行项目，如何使用。 适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好者、科研人员 能学到什么：可以快速出效果。 阅读建议：详情请查看文章介绍:https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125503254

ShowDoc是一款优秀的文档管理系统，它提供了便捷的在线API文档、项目文档、接口文档等编写与分享功能。在“showDoc部署资源”这个压缩包中，您将找到与部署ShowDoc相关的全部资料，包括可能的配置文件、数据库脚本、安装指南、示例代码等。这些资源将帮助您在自己的服务器上顺利地搭建并运行ShowDoc。 我们来详细了解一下ShowDoc的核心功能和优势。ShowDoc提供了一个直观的Web界面，让开发者可以轻松创建、编辑和管理文档。它的Markdown支持使得文档格式化变得简单，同时还能实时预览效果。对于团队协作，ShowDoc提供了权限管理，可以设置不同成员的访问和编辑权限，确保文档的安全性。此外，它的版本控制功能能够追踪每一次修改，便于回溯和对比。 部署ShowDoc的过程中，首要步骤是下载源码。压缩包中的“showDoc”可能就是源码文件夹，包含着项目的全部源代码。在部署前，您需要确保您的服务器环境满足ShowDoc的运行条件，通常这包括一个稳定的Web服务器（如Nginx或Apache）、PHP运行环境（至少PHP7.0以上）以及MySQL数据库。 接下来，您需要配置数据库。在“showDoc”文件夹中，可能会有一个“sql”目录，包含初始化数据库所需的SQL脚本。使用这些脚本创建ShowDoc的数据库结构，并根据实际情况设置数据库连接信息，如数据库名、用户名、密码等，这些信息通常在源码中的配置文件（如config.php）中进行设置。 安装过程中，您还需要配置Web服务器。将ShowDoc的公共目录（通常是public或dist目录）设置为Web服务器的根目录，并确保所有路由都能正确转发到ShowDoc应用。如果使用的是Nginx，可能需要编辑nginx.conf配置文件；如果是Apache，则需修改.htaccess文件。 在成功部署后，您可以访问预设的URL来初始化系统，例如设置管理员账号、创建第一个项目等。同时，ShowDoc还支持自定义域名，这样可以更方便地集成到您的企业内部系统中。 为了保持ShowDoc的稳定性和安全性，记得定期更新源码，修复可能存在的安全漏洞。此外，还可以根据需求安装和配置第三方插件，以增强其功能，比如增加文档评论、统计分析等。 "showDoc部署资源"提供的文件是部署和管理ShowDoc的关键。通过正确配置和使用这些资源，您可以建立一个高效、安全的文档管理系统，提升团队的协作效率和项目的透明度。请仔细阅读相关文档，按照步骤操作，确保每个环节都得到妥善处理，从而实现顺利的部署。

本文介绍了利用 C++ 和 OpenCV 对 YOLOv11-CLS 模型完成图像分类的具体方法，涵盖模型导入、数据预处理流程及推理操作，并提供了一份详尽的操作指南，其中包括数据增强、置信度调整等进阶应用技巧。本项目的目的是通过演示如何使用 C++ 和 OpenCV 构建一个高效的图像分类系统。 适合人群：有基本的 C++ 或机器学习背景的研究人员和技术工作者。 应用场景及目标：适用于需要高性能实时物体检测的各种应用环境中，例如无人车系统和安保摄像头等领域。使用者能够学习到模型选择、环境搭建以及优化技术的应用。 此外，为了改善模型表现和用户体验感，在今后的研发过程中还考虑集成更多的自定义功能选项。目前推荐用户严格按照文档提示来进行操作。

根据自己所在行业的经验，亲自通过本地化部署DeepSeek及深度学习框架，实现医疗数据的本地化训练。通过 DeepSeek 本地化训练和病历数据分析，旨在提高疾病诊断的准确性和效率，辅助医生制定更优化的治疗方案。同时，挖掘病历数据中的潜在价值，为医学研究提供数据支持，推动医疗行业的发展。 随着医疗健康行业的发展，患者病历数据的私密性保护和高效利用成为医疗信息科技领域的重要议题。医疗数据私有化部署是保护患者隐私的关键措施，它通过在受控的本地环境中处理数据，来满足相关法律法规的要求，并确保数据安全。同时，利用本地化部署的深度学习框架，如DeepSeek，可以实现针对医疗数据的深度学习模型训练，提高医疗诊断的准确性和效率。 在进行DeepSeek本地化部署之前，需要做好充分的准备工作。硬件环境的搭建至关重要，包括服务器的选择、CPU和GPU的配置、内存和存储设备的安装。在本文中，推荐使用戴尔PowerEdge R750xd服务器，该服务器拥有良好的扩展性和稳定性，适合处理大规模的医疗数据和深度学习模型训练任务。具体硬件配置上，强调了使用英特尔至强处理器和NVIDIA A100 PCIe GPU，以及大容量DDR4内存和快速的SSD和NVMe SSD存储。这样的配置能够确保医疗数据处理和模型训练的高效性。 软件环境的准备同样重要。操作系统需要进行更新和升级，以保证系统的稳定性和安全性。深度学习框架的选择上，Anaconda环境的搭建被推荐，因为其方便管理和环境隔离的特性，有助于深度学习项目在医疗数据上的应用。文中还强调了使用最新版的PyTorch框架，并在相应的CUDA环境中进行安装，以利用GPU加速模型的训练。数据库方面，建议使用MySQL数据库来存储病历数据，这有助于数据的组织、查询和管理。 数据准备工作包括数据收集、清洗、标注三个重要环节。医疗数据的收集通常来源于医院信息系统，内容包括患者基本信息、症状描述、诊断结果、检查报告和治疗记录等。数据清洗主要针对数据完整性、准确性的提升，运用Python Pandas库等工具处理数据中的缺失值、重复值和异常值。数据标注则是为了提供给深度学习模型训练所需的标注数据，特别是在疾病分类或预测等任务中。 DeepSeek本地化部署实施步骤涵盖了从硬件选择到软件配置，再到数据处理的全过程。通过遵循这些步骤，医疗行业机构能够有效地实施本地化的深度学习训练环境。这样的环境不仅保障了患者数据的安全和隐私，还能通过深度学习模型在医疗数据上的训练，辅助医生进行更准确的疾病诊断，从而提高整体的医疗服务质量和效率。同时，挖掘病历数据中的潜在价值，为医学研究提供支持，推动医疗行业发展。 医疗数据的深度学习应用正逐渐成为推动医疗行业发展的重要力量。通过本地化部署，医疗行业能够充分利用自身数据资源，通过先进的数据分析和机器学习技术，实现智能化的疾病诊断和治疗方案优化。未来，随着技术的不断进步和医疗数据的进一步积累，将有更多创新性的应用产生，为医疗行业带来更多的可能性。

实现部署的先决条件： 1. 硬件需求： 安装有操作系统的电脑一台 24口交换两台/1台/0台 或者路由器口越多越好 （当然一台分两次装就行，就算没有也没关系，一根网线总是有的吧不过你得分30次装了，强烈不建议！！！！！） 2. 软件需求 Windows操作系统一个（xp、vista、win7,不管32还是64位只要能装上虚拟机就行，如果你够狠那就在真实机上直接装2008得了，系统、虚拟机都省了！=o=~） vmware虚拟机一台 windows 2008 server 虚拟系统一个 windows域环境一个 window部署服务 一个 win7 系统iso镜像文件一个 3. 实施步骤： 服务器端部署： 1先在系统上安装虚拟机，这个你应该会了，就略过。。。。 2.然后在虚拟机机上安装2008系统，这个你应该也会了，继续略过。。。 3.安装域环境应该也会了，但可能忘了，就说说吧 安装域控制器的条件 安装者必须具有本地管理员权限 操作系统版本必须满足条件（Windows Server 2008 除Web版外都满足） 本地磁盘至少有一个分区是NTFS文件系统 有TCP/IP设置（IP地址、子网掩码等） 有相应的DNS服务器支持(没有也行，安装域时再装) 有足够的可用空间 推荐步骤 运行dcpromo命令 在新林中新建域 设置域名 DNS服务器 目录服务还原模式的Administrator密码填写 ### WDS部署服务详解——同时为30台笔记本安装Win7系统 #### 一、概述 随着企业规模的不断扩大和技术的快速更新换代，对于批量安装操作系统的需求日益增长。传统的一对一安装方法效率低下且耗费大量人力资源。本文将详细介绍如何通过Windows Deployment Services (WDS)来高效地为多台笔记本电脑同时安装Windows 7操作系统。 #### 二、部署前的准备 ##### 1. 硬件需求 - **主控服务器**：需要一台安装有操作系统的电脑作为主控服务器，用于部署WDS服务。 - **网络设备**：根据实际情况准备24口交换机或路由器，确保所有目标计算机能够接入同一局域网。若条件有限，也可采用其他方式连接各台计算机。 - **目标计算机**：本次部署的目标为30台笔记本电脑。 ##### 2. 软件需求 - **操作系统**：Windows XP、Vista、Win7均可作为部署环境的基础操作系统。若选择使用真实物理机进行部署，则推荐使用Windows 2008 Server。 - **虚拟机软件**：推荐使用VMware Workstation或类似的虚拟化平台，用于搭建测试环境。 - **Windows 2008 Server虚拟系统**：用于安装WDS服务。 - **Windows域环境**：部署前需准备好Windows域环境，确保域控制器正常运行。 - **Windows部署服务 (WDS)**：用于自动化部署Windows 7操作系统。 - **Win7系统ISO镜像文件**：用于创建安装映像。 #### 三、部署步骤 ##### 1. 服务器端部署 - **安装虚拟机**：略过此步骤，假设读者已具备安装虚拟机的能力。 - **安装2008系统**：同样略过此步骤，假设读者已掌握该技能。 - **安装域环境** - **安装条件**： - 安装者具有本地管理员权限。 - 操作系统版本为Windows Server 2008 (除Web版外)。 - 至少一个本地磁盘分区为NTFS格式。 - 配置TCP/IP设置（包括IP地址、子网掩码等）。 - 具备DNS服务器支持，即使当前没有也可以在安装域过程中设置。 - 足够的可用磁盘空间。 - **安装步骤**： - 打开“命令提示符”并运行`dcpromo`命令开始安装过程。 - 在新林中创建新的域，并设置相应的域名。 - 配置DNS服务器信息。 - 设置目录服务还原模式的Administrator密码。 - **安装WDS服务** - 打开服务器管理器，选择“角色”并添加WDS角色。 - 按照向导提示进行安装，直到完成。 - 通过“开始”-> “程序”-> “管理工具”-> “Windows部署服务”打开WDS控制台。 - 在控制台中选择“安装映像”，并添加Windows 7 ISO镜像中的`install.wim`文件。 - 添加启动映像，即`sources`目录下的`boot.wim`文件。 ##### 2. 客户端部署 - **BIOS设置**：在每台目标计算机的BIOS设置中，将启动顺序设置为网络启动优先。 - **连接部署**：确保所有目标计算机与主控服务器在同一局域网内。如果条件允许，可以将所有计算机连接到同一个交换机上；若条件有限，可通过网线逐一连接。 - **启动映像传输**：目标计算机启动后，会自动从服务器获取启动映像，并开始安装流程。 - **登录与配置**：安装完成后，默认使用域管理员账户登录。之后需要将计算机更改到特定的工作组，退出域环境。 #### 四、总结 通过本方案，可以有效地利用Windows Deployment Services (WDS)服务为多台笔记本电脑批量安装Windows 7操作系统。这种方式极大地提高了部署效率，减少了人工干预的时间成本，同时也为IT管理员提供了一种可靠的解决方案。

我们提供什么？ 1.软件对应的安装包； 2.项目导入视频+功能介绍视频； 3.课设-论设的基础参考文章； 4.源代码（数据库+项目）。 企业车辆管理系统通过计算机，能够直接“透视”车辆使用情况，数据计算自动完成，尽量减少人工干预，可以使用车信息更加规范化、透明化。此系统的功能模块设计涵盖了从车辆、驾驶员到出车信息的全面管理，确保企业车辆管理的高效、透明和无差错。通过这些模块，系统能够提供实时、准确的车辆使用情况分析，极大减少人工干预，提升企业车辆管理的规范化水平。 本系统功能结构如下： 1.系统管理模块： （1）管理员信息添加 （2）管理员信息查询 （3）管理员信息删除 2.车辆信息管理模块： （1）车辆信息添加 （2）车辆信息查询 （3）车辆信息修改 （4）车辆信息删除 3.驾驶员信息管理模块： （1）驾驶员信息添加 （2）驾驶员信息查询 （3）驾驶员信息修改 （4）驾驶员信息删除 4.出车信息管理模块： （1）出车信息添加 （2）出车信息查询 （3）出车信息修改 （4）出车信息删除 5.个人密码修改模块 6.安全退出模块

【资源说明】 YOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zipYOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zip ## 编译和运行 1）编译 ``` cd examples/rknn_yolov8_demo_open bash build-linux_RK3588.sh ``` 2）运行 ``` cd install/rknn_yolov8_demo_Linux ./rknn_yolov8_demo ``` 注意：修改模型、测试图像、保存图像的路径，修改文件为src下的main.cc ``` 测试效果 冒号“:”前的数子是coco的80类对应的类别，后面的浮点数是目标得分。（类别:得分）  （注：图片来源coco128） 说明：推理测试预处理没有考虑等比率缩放，激活函数 SiLU 用 Relu 进行了替换。由于使用的是coco128的128张图片数据进行训练的，且迭代的次数不多，效果并不是很好，仅供测试流程用。换其他图片测试检测不到属于正常现象，最好选择coco128中的图像进行测试。 把板端模型推理和后处理时耗也附上，供参考，使用的芯片rk3588。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

标题中的“RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档”指的是在Rockchip RK3588处理器上实现YoloV5s深度学习模型的实时摄像头物体检测应用。这是一个硬件加速的AI推理项目，其中包含了源代码和详细的部署说明。 RK3588是Rockchip公司推出的一款高性能、低功耗的系统级芯片（SoC），主要应用于智能物联网、边缘计算和人工智能设备。它集成了多核CPU、GPU以及神经网络处理单元（NPU），为AI应用提供了强大的计算能力。 YoloV5s是You Only Look Once (YOLO)系列的第五版的一个变体，专门优化了速度，适用于实时物体检测任务。YOLO算法以其高效和准确性在计算机视觉领域广泛应用，尤其在实时视频流处理中。 部署YoloV5s模型到RK3588上，通常需要以下步骤： 1. **模型转换**：将预训练的YoloV5s模型转换为适合RK3588 NPU运行的格式。这可能涉及到使用工具如ONNX或TensorRT将模型转换为特定的硬件优化格式。 2. **SDK集成**：下载并安装Rockchip提供的开发套件，包括驱动程序、编译器、SDK等。这些工具通常包含用于与NPU交互的API，可以用来编写源代码来加载和执行模型。 3. **源码编写**：根据提供的源码，创建一个应用程序，该程序能够捕获摄像头输入，将图像数据传递给NPU进行物体检测，然后将结果显示回显示器。这涉及到了图像处理、模型推理以及结果解析等环节。 4. **环境配置**：确保操作系统（如Linux）配置正确，包括库依赖、权限设置等。还需要配置好OpenCV库，用于摄像头访问和图像处理。 5. **性能优化**：利用NPU的硬件加速功能，调整模型的推理参数，如批处理大小、内存分配等，以达到最佳性能和功耗平衡。 6. **测试与调试**：在部署前，需要进行充分的测试，检查模型的准确性和实时性。如果发现问题，可能需要调整模型参数或者优化代码。 7. **部署说明文档**：部署说明文档会详细列出每一步操作，包括硬件连接、软件安装、环境配置、代码修改等，以便其他开发者或使用者能够按照步骤复现整个过程。 在提供的“npu”文件中，可能包含了针对RK3588 NPU的特定代码优化或接口封装，用于更高效地运行YoloV5s模型。用户需根据文档指导，结合源代码进行编译和调试，最终实现模型在RK3588上的实时物体检测应用。