喜欢玩机的免不了会ROOT、精简、美化，但是有时候这些操作会让手机死机，如果能自动重启还好，不能自动重启而又无法关机时我们就只能拔电池了。这个工具就是解决这个问题的，当我们的爱机僵在那儿不停报错时，连接数据线，在电脑上运行这个小程序就可以让它直接重启而免除下后盖拔电池之苦。 前提是，电脑上必须先装好相关驱动，适用于所有安卓手机。

简鹿文件批量重命名功能特色 一键智能重命名 告别繁琐的手动编辑，简鹿支持批量修改文件或文件夹名称，无论是替换、删除、插入特定字符，还是按照自定义规则进行精细调整，只需简单几步，即可完成大量文件的命名规范化。 Excel 智能导入 创新性地引入Excel表格作为命名规则来源，只需将预设好的文件名列表导入，软件即可自动匹配并重命名对应文件，极大提升工作效率，尤其适用于项目管理、图片编辑等需频繁更名的场景。 时间与类型管理 简鹿不仅仅是一款重命名工具，它还能批量修改文件的创建时间、修改时间及后缀名，让文件管理更加细致入微。无论是文档的时间戳调整，还是图片格式的统一转换，都能轻松搞定。 批量创建与排序 无论是需要批量生成文件夹，还是根据特定规则创建多个文件，简鹿都能一键完成。可视化编辑器让文件排序变得直观易行，无论是按名称、时间或自定义顺序，都能迅速完成。 编号与格式转换 无论是需要为文件添加连续编号，还是进行大小写转换以符合特定规范，简鹿均能精准执行，确保每份文件命名既有序又专业。

yolov11n.pt、yolov11s.pt、yolov11m.pt、yolov11l.pt、yolov11x.pt全部模型权重文件打包

YOLOv2（You Only Look Once version 2）是一种基于深度学习的实时目标检测系统，由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人在2016年提出。它在YOLO（第一代）的基础上进行了改进，提高了检测精度并减少了计算量，从而在保持速度的同时提升了性能。这个压缩包包含的是YOLOv2在608*608分辨率下的预训练权重文件（yolov2.weights）和配置文件（yolov2.cfg），这两个文件对于理解和应用YOLOv2模型至关重要。 我们来详细解析YOLOv2的核心特点： 1. **多尺度预测**：YOLOv2引入了多尺度预测，通过在不同尺度上进行预测，提高了对小目标检测的准确性。它采用了一个名为"feature pyramid network"（特征金字塔网络）的结构，能够处理不同大小的目标。 2. **Batch Normalization**：在YOLOv2中，几乎所有的卷积层都采用了批量归一化，这有助于加速训练过程，提高模型的稳定性和收敛速度。 3. **Anchor Boxes**：YOLOv2使用预先定义的 anchor boxes（锚框）来覆盖多种目标的尺寸和宽高比，这些锚框与真实边界框进行匹配，从而提高了检测精度。 4. **Skip Connections**：YOLOv2借鉴了ResNet的残差学习框架，引入了跳跃连接，使得低层特征可以直接传递到高层，保留了更多的细节信息，提高了定位的准确性。 5. **Fine-tuning**：预训练权重文件（yolov2.weights）是在大量图像数据集如ImageNet上训练得到的，可以作为基础模型，通过微调适应特定任务的数据集。 配置文件（yolov2.cfg）是YOLOv2模型结构的描述，包含了网络的层定义、超参数设置等信息。例如，网络的深度、每个卷积层的过滤器数量、池化层的大小、激活函数的选择等都会在这个文件中指定。用户可以根据自己的需求调整这些参数，进行模型的定制。 使用这个预训练权重文件和配置文件，开发者或研究人员可以快速部署YOLOv2模型进行目标检测任务，或者进一步在自己的数据集上进行迁移学习，以优化模型性能。对于初学者来说，这是一个很好的起点，因为可以直接利用已有的模型进行实践，而无需从头开始训练。 总结来说，YOLOv2是一个高效且精确的目标检测框架，广泛应用于自动驾驶、视频监控、图像分析等领域。这个压缩包中的预训练权重和配置文件为理解和应用YOLOv2提供了便利，是深度学习和机器视觉领域的重要资源。通过学习和实践，我们可以深入理解目标检测技术，并掌握如何利用深度学习解决实际问题。

解决Hive show create table重编译的jar包 Hive2.1.1版本

使用5000张公开的apple数据集进行训练，包括训练完成的权重文件（.pt）和训练数据。

OutlookProfileTool是一款专为处理Outlook配置文件迁移后重置问题而设计的实用工具。在企业环境中，尤其是在大规模的用户迁移过程中，Outlook配置文件的管理是一项关键任务。这款工具利用了PowerShell脚本语言的强大功能，允许IT管理员轻松地处理用户邮箱的配置文件，确保迁移后用户能够无缝地继续使用Outlook。 PowerShell是一种基于.NET框架的命令行外壳程序和脚本环境，特别适合于系统管理任务自动化。它提供了丰富的命令集，其中包括对COM和WMI的内置支持，这使得PowerShell能够与Outlook等Microsoft应用程序进行深度交互。通过PowerShell，OutlookProfileTool能够访问和操作Outlook配置文件的底层细节，例如创建、删除或修改配置文件设置。 在Outlook配置文件迁移后，用户可能会遇到各种问题，如丢失账户设置、收件箱同步问题或者性能下降。OutlookProfileTool的主要目标就是帮助解决这些问题，确保用户在新的环境中能顺利使用Outlook。它可能包含的功能有： 1. 自动检测旧配置文件：工具能够自动检测用户的旧Outlook配置文件，并将其与新环境中的设置进行匹配。 2. 创建新配置文件：如果需要，OutlookProfileTool可以创建新的配置文件，同时导入旧文件的设置，以避免用户手动配置。 3. 删除不再需要的配置文件：在迁移后，工具可以清理不再使用的旧配置文件，以优化系统资源。 4. 账户同步：工具可能包含了同步用户多个电子邮件账户至新配置文件的功能，确保所有邮件都能正常接收。 5. 错误修复：对于因迁移导致的配置错误，工具可能会提供修复或重置功能。 6. 日志记录和报告：为了方便故障排查，OutlookProfileTool可能记录操作日志，并生成详细报告，供管理员参考。 需要注意的是，由于该工具处于测试阶段，可能存在一些已知问题，比如与某些库的链接未解决。这意味着在实际使用时，可能会遇到不稳定的情况。因此，使用这款工具进行测试时，应有充分的准备，以应对可能出现的意外情况。尽管只提供最大努力的支持，但OutlookProfileTool仍然为IT管理员提供了一种有价值的解决方案，以应对Outlook配置文件迁移的挑战。 在"OutlookProfileTool-main"这个压缩包文件中，很可能包含了源代码、文档说明、以及可能的执行脚本。对于熟悉PowerShell的用户来说，可以通过查看这些内容了解工具的工作原理，并根据需要进行定制或扩展。对于不熟悉PowerShell的用户，可以寻找相关教程或寻求专业人士的帮助，以便更好地理解和使用这款工具。

重拨电话的软件

本设计以 STM32F407 芯片和编码电机为核心制作小车，通过 OPENMV摄像头识别病房号，将数据发送给 NVIDIA 控制装置。NVIDIA 与 STM32之间使用串口通信进行数据传输。小车 1 通过蓝牙通信模块发送给小车2 行走指令，通过矢量合成算法来处理并计算得出小车各个轮胎所需求的转速，再由 PID 算法控制 PWM 的占空比，从而调整转速，实现小车的转向与前进。灰度传感器用于寻迹，OLED 屏可显示药房号。全国大学生电子设计大赛对每一位参赛者来说既是机遇，又是挑战。电赛对我们来说是一次重要的机遇，平时的不断学习，赛前的不断训练，从知识、技术的未知，到知识、技术的浅识，再到对知识、技术的理解，每一步都见证了我们对于电子设计大赛孜孜不倦地向往。与此同时，电赛对我们来说又是挑战。面对全新的赛题，对于问题的解决，我们团队合理分工，发挥各自优势，加快赛题的解答进度，极大考验团队合作和个人能力。通过电赛，我们的机械结构搭建，电路设计调试，软件编写，算法设计，软件仿真测试等各项技术能力得到了显著的提高。

### 基于深度学习的车辆重识别算法研究与系统实现 #### 摘要精析 本研究针对当前交通管理中的难题——车辆重识别，采用深度学习技术探索了一种有效的解决方案。随着城市化进程的加快及车辆数量的激增，传统的人工监控方式已无法满足日益增长的需求，智能化交通系统的建设显得尤为迫切。其中，车辆重识别技术是构建智能交通体系的关键技术之一，它能够在不同的摄像头视角下准确地识别同一辆车，这对于智能安全防范、车辆跟踪等应用场景至关重要。 然而，当前基于车牌识别的技术虽然可靠，但也面临着诸多挑战，如车牌遮挡、伪造车牌以及个人隐私保护等问题。因此，发展无需依赖车牌信息的车辆重识别技术成为研究的重点方向之一。本文旨在探讨如何利用深度学习技术提取车辆的外观特征，从而实现高效的车辆重识别。 #### 核心问题及解决策略 本研究主要围绕两大核心问题展开： 1. **基于局部特征的方法通常忽视了不同局部特征之间的内在联系**，这导致模型在处理细节方面的能力较弱，难以区分那些外观极为相似的车辆。 2. **传统的注意力机制未能充分考虑特征通道间的相关性**，存在特征冗余现象，降低了特征表达的质量，进而影响了车辆重识别的准确性。 针对第一个问题，作者设计了两种基于局部特征的深度学习网络模型： - **基于LSTM的局部特征提取网络**：利用LSTM（长短时记忆）网络的记忆和遗忘特性，对图像中的局部特征进行序列化建模，建立各个局部特征之间的依赖关系，以此增强模型对于局部细节的捕捉能力。 - **基于图卷积的局部特征提取网络**：通过图卷积网络处理图像的局部特征，实现特征之间的信息融合，进而提取出更为精细的空间结构特征。这种网络能够更好地捕捉图像中各局部特征之间的空间关联性。 针对第二个问题，研究团队提出了一种新的注意力模块——基于通道相关性的注意力模块(CCSAM)，该模块通过构建通道相关性矩阵来提升每个特征通道的表示能力，从而改善全局特征的质量。这一改进有效地提高了车辆重识别的准确性。 #### 实验结果与系统实现 通过在两个公开的数据集上的实验验证，这两种局部特征提取网络以及CCSAM注意力模块的有效性和合理性得到了充分证明。实验结果表明，这些方法显著提升了车辆重识别的性能。 此外，基于以上研究成果，研究团队还开发了一个基于深度学习的车辆智能重识别系统。该系统不仅能够实现车辆的目标检测，还能完成指定车辆的重识别和轨迹绘制，并支持跨摄像头视频之间的车辆重识别功能。这一成果不仅具有重要的学术意义，也为实际应用中的智能交通系统提供了有力的技术支持。 #### 结论与展望 《基于深度学习的车辆重识别算法研究与系统实现》论文深入探讨了如何利用深度学习技术解决车辆重识别中的关键问题，并成功开发了一套高效的车辆重识别系统。未来的研究可进一步优化现有的算法模型，拓展其在更多复杂场景下的应用潜力，为智慧城市建设和智能交通系统的完善做出贡献。