标题基于SpringBoot的家庭影像管理系统设计与实现AI更换标题第1章引言阐述家庭影像管理系统的发展背景、研究意义、国内外研究现状及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义介绍家庭影像管理系统的产生背景及其在家庭生活中的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外家庭影像管理系统的发展现状及存在的问题。1.3研究方法及创新点说明本文采用的研究方法及系统的创新点。第2章相关理论总结SpringBoot框架及影像管理相关理论，为系统设计提供理论基础。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的特点、优势及在Web开发中的应用。2.2影像管理技术基础阐述影像的存储、处理、检索等基本技术。2.3数据库技术介绍系统采用的数据库技术，包括数据库类型、设计原则等。第3章系统设计详细描述家庭影像管理系统的设计方案，包括系统架构、功能模块等。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括前端、后端及数据库的设计。3.2功能模块设计详细介绍系统的各个功能模块，如影像上传、分类、检索等。3.3数据库设计阐述数据库的设计过程，包括表结构、关系等。第4章系统实现介绍家庭影像管理系统的实现过程，包括开发环境、关键代码等。4.1开发环境搭建说明系统开发所需的环境及工具。4.2关键代码实现展示系统实现过程中的关键代码及实现思路。4.3系统测试与优化介绍系统的测试方法及优化策略，确保系统稳定性和性能。第5章研究结果与分析展示系统实现后的运行效果，并进行分析。5.1系统运行效果展示通过截图或视频展示系统的运行效果。5.2性能分析对系统的性能进行分析，包括响应时间、吞吐量等指标。5.3用户反馈收集用户对系统的反馈意见，为系统改进提供依据。第6章结论与展望总结本文的研究成果，并对未来的研究方向进行展望。6.1研究结论概括本文的主要研究成果，包括系统设计、实现及效果分析等方面。6.2展望指出系统存

本文详细介绍了如何在Deepstream环境中部署yolov11模型，包括Docker环境搭建、yolov11环境配置、模型转换、编译Deepstream处理插件、配置推理以及测试推理效果。首先，通过安装Nvidia显卡驱动、Docker和nvidia-container-toolkit来搭建Deepstream Docker环境。接着，配置yolov11环境，包括安装ultralytics官方版本和DeepStream-Yolo工具。然后，将yolov11模型转换为onnx格式，并编译Deepstream处理yolov11输出的插件。最后，修改模型和Deepstream配置文件，启动deepstream-app进行推理测试，并通过RTSP流查看推理结果。整个过程涵盖了从环境搭建到模型部署的完整流程。 在本文中，我们将详细介绍如何在Deepstream平台上部署Yolo V11模型。我们需要搭建Docker环境，这包括安装Nvidia显卡驱动、Docker和nvidia-container-toolkit。一旦环境搭建完成，我们将进行Yolo V11的环境配置。这一部分的工作主要是安装ultralytics官方版本和DeepStream-Yolo工具。 接下来，我们将Yolo V11模型转换为onnx格式，以便能够在Deepstream平台上使用。转换完成后，我们需要编译Deepstream处理yolov11输出的插件，使其能够正确处理Yolo模型的输出。在插件编译完成后，我们将进入模型和Deepstream配置文件的修改阶段。这部分工作需要我们对配置文件进行适当的修改，以适应我们的模型和任务需求。 我们将启动deepstream-app进行推理测试。推理测试的目的是验证模型在实际应用中的表现。在推理测试过程中，我们将使用RTSP流查看推理结果，以便评估模型的准确性和效率。 以上就是整个从环境搭建到模型部署的完整流程。在整个过程中，我们将会涉及到许多关键步骤，每一步都是成功部署模型的关键。这包括环境搭建、模型转换、插件编译、配置文件修改以及推理测试。每一个步骤都需要我们按照严格的流程执行，以确保最终的部署成功。 在此过程中，我们还需要注意一些可能的问题和挑战。例如，在安装Nvidia显卡驱动和Docker时，可能会遇到兼容性问题；在模型转换过程中，可能会出现格式不兼容的问题；在编译插件时，可能会遇到编译环境配置的问题；在修改配置文件时，可能会出现参数设置不正确的问题；在推理测试时，可能会出现模型推理结果不准确的问题。所有这些问题都需要我们在部署过程中进行详细的检查和调试。 通过本文的介绍，我们将掌握如何在Deepstream平台上部署Yolo V11模型。整个过程需要我们对每个步骤有深入的理解，并能够解决过程中遇到的各种问题。只有这样，我们才能成功地在Deepstream平台上部署Yolo V11模型，并将其应用于实际的项目中。

内容概要：本文详细介绍了如何利用 Jenkins 和 GitLab 搭建嵌入式 CI/CD 流水线，以提高开发效率、减少人为错误、增强软件质量和团队协作能力。文章首先阐述了嵌入式开发面临的挑战以及 CI/CD 流水线的作用，接着具体讲解了持续集成、持续交付和持续部署的概念及其在嵌入式开发中的应用。文中还详细描述了 Jenkins 和 GitLab 的安装与配置过程，包括环境准备、工具安装、系统和插件配置等。构建流水线部分则涵盖了 Jenkins 与 GitLab 的连接、构建任务的配置（如源码管理、触发器、构建脚本等），以及部署与测试的具体步骤。最后，文章总结了搭建 CI/CD 流水线带来的好处，并展望了未来优化的方向，如引入更高级的测试策略和容器技术。 适合人群：嵌入式开发人员、项目经理、运维工程师等对 CI/CD 流水线感兴趣的技术人员。 使用场景及目标：①帮助嵌入式开发团队实现代码的自动构建、部署与测试；②提高开发效率，减少人为错误，增强软件质量和团队协作能力；③通过持续集成和交付，确保软件的质量和稳定性，加快项目的迭代速度。 其他说明：文章提供了详细的配置和操作指南，适合有一定开发经验的技术人员参考。在实际应用中，可以根据项目需求调整具体的配置和流程，以适应不同的开发环境和技术栈。此外，文中提到的优化方向也为未来的持续改进提供了思路。

标题Django下基于大数据的旅游数据分析与推荐系统研究AI更换标题第1章引言介绍旅游数据分析与推荐系统的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。第2章相关理论总结和评述旅游数据分析、推荐系统及大数据相关理论。2.1旅游数据分析理论介绍旅游数据的特点、分析方法及常用模型。2.2推荐系统理论阐述推荐系统的基本原理、分类及评估指标。2.3大数据理论概述大数据的概念、特征及处理技术。第3章系统设计详细介绍基于Django的旅游数据分析与推荐系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构、模块划分及交互流程。3.2数据库设计设计数据库结构，包括数据表、字段及关系。3.3功能模块设计详细阐述各个功能模块的设计思路与实现方法。第4章数据收集与处理介绍数据收集的来源、方法及数据处理流程。4.1数据收集方法说明数据收集的渠道、工具及采集策略。4.2数据预处理阐述数据清洗、转换及归一化的方法。4.3数据存储与管理介绍数据存储方案及数据库管理策略。第5章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法。5.1系统实现阐述系统开发环境、技术栈及具体实现步骤。5.2系统测试介绍测试方法、测试用例及测试结果分析。5.3性能优化分析系统性能瓶颈，提出优化方案并实施。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及创新点。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向。

项目架构：B/S架构 开发语言：Java语言 开发软件：idea eclipse 前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术 后端技术：JAVA 运行环境：Win10、JDK1.8 数 据 库：MySQL5.7/8.0 运行服务器：Tomcat7.0 CSDN太坑了，设置是0积分，动态调整下载积分太多，想要源码的私信我吧。

在深度学习和计算机视觉领域，目标检测是其中一项关键的技术。目标检测技术能够识别出图像中的特定对象，并给出它们的位置和类别。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其速度快和准确性较高而被广泛应用。在具体的应用部署方面，为了能够在不同平台和设备上高效地运行模型，往往需要将训练好的模型转换为特定格式并进行优化，以适应不同的硬件和软件环境。 在使用YOLO进行目标检测时，ONNX Runtime（Open Neural Network Exchange Runtime）是一个开源的项目，它允许开发者将训练好的模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，并在不同的深度学习框架上进行部署。ONNX Runtime旨在提供跨平台的模型执行效率和性能，支持各种硬件加速器，并且优化了内存使用和推理速度。 YOLOv5是YOLO系列中的一个较为先进的版本，它进一步提高了检测精度和速度，对不同的硬件条件和应用场景具有良好的适应性。而yolov5_obb指的是基于YOLOv5改进的版本，它可能针对特定的应用场景进行了优化。例如，它可能在检测长宽比不一的矩形框（Oriented Bounding Box，简称obb）方面进行了改进，这在许多实际应用中是十分重要的，比如在自动驾驶、遥感图像分析等领域。 部署一个深度学习模型，尤其是将其部署到C++环境，需要开发者具备一定的编程能力，了解如何使用库和API来加载模型，进行输入预处理，执行推理，并对输出结果进行后处理。C++是许多性能敏感型应用的首选语言，因为它允许开发者进行底层优化，减少抽象层带来的性能损失。 具体到yolov5_obb C++ onnxruntime部署，开发者需要首先确保已经有一个转换为ONNX格式的YOLOv5_obb模型。接下来，他们会使用ONNX Runtime提供的API在C++环境中加载模型，进行输入图像的预处理，然后执行推理操作。这个过程可能涉及到多线程的使用，以充分利用CPU资源进行加速。推理完成后，开发者还需要对输出进行解析，以得到最终的检测结果。 此外，部署时还需要考虑到如何将模型部署到不同平台和设备上，比如Windows、Linux、macOS系统，以及嵌入式设备和移动设备等。每一种环境都可能需要不同的设置和优化策略。开发者可能需要对模型进行裁剪和量化，减少模型的大小和推理时的计算量，从而在资源受限的设备上也能保证较好的性能。 除了技术实现外，部署过程还可能涉及到用户界面的设计，将检测结果显示给最终用户，以及前后端的交互设计，确保模型能够及时准确地响应外部请求。 yolov5_obb C++ onnxruntime部署涉及到的技术点很多，从模型转换到优化部署，再到用户交互，每一步都是为了让深度学习模型在特定环境下发挥最大的效用。

本文详细介绍了2025年8月小红书最新跳转卡片的实现技术。由于官方接口已关闭，目前只能通过hook技术实现JSON注入来发送卡片。文章提供了商品卡片格式的代码示例，包括构建JSON对象、字段验证和错误处理等关键部分。实现该功能需要较强的逆向技术，包括反编译APK、找到发送消息的方法等。成品需要开发一个APP安装在手机上，用于自定义卡片标题、副标题和封面链接。此外，该技术还可以扩展为服务器部署模式，通过API接口让用户在网页创建卡片，并由手机APP作为机器人账号实现代理发卡功能。整个技术涉及安卓逆向、安卓开发、前端和后端等多个领域。 在2025年8月，由于官方接口的关闭，开发者们转向了一种名为hook技术的方法，通过JSON注入来发送跳转卡片，这一技术的实现涉及到安卓逆向工程和安卓开发领域的知识。文章详细解析了这一过程，包括构建JSON对象、字段验证、错误处理等关键部分。 具体来说，开发者需要首先进行APK的反编译，找到发送消息的方法。然后，开发一个APP安装在手机上，这个APP可以自定义卡片的标题、副标题和封面链接。而该技术不仅可以应用于手机APP，还可以扩展到服务器部署模式，通过API接口让用户在网页创建卡片。手机APP则作为机器人账号，实现代理发卡功能。 整个技术实现过程，不仅需要掌握安卓逆向和安卓开发的技术，还需要对前端和后端有所了解。因此，这是一次涉及到多个技术领域的综合性技术实践。在这一过程中，开发者需要具备一定的逆向技术，才能够理解和应用这一技术。 此外，文章还提供了一些商品卡片格式的代码示例，帮助读者更好地理解和实践这一技术。这些代码示例包括了构建JSON对象、字段验证和错误处理等关键部分，是理解和掌握这一技术的重要参考资料。 这一技术的实现，不仅需要开发者具备一定的技术背景，还需要对多个技术领域有所了解。只有这样，开发者才能够成功地实现这一技术，为用户提供更优质的体验。

在无人机上部署SchurVins的yaml配置文件是一项具体的操作步骤，主要涉及到无人机飞行控制系统与视觉惯性导航系统（Visual-Inertial Navigation System, VINS）的集成。SchurVins是一种基于优化理论，利用多传感器信息进行状态估计的算法。它能够在复杂环境下为无人机提供精确的定位和导航信息。yaml文件是一种人类可读的数据序列化标准格式，用于存储配置信息。在无人机应用中，yaml文件用于存储SchurVins算法的各种参数设置。 了解yaml文件的基本结构是部署的第一步。Yaml文件以缩进的方式来表示层级关系，并且支持多种数据类型，如标量、列表、字典等。这种文件格式因其可读性好、易于编辑而被广泛应用于各种配置文件中。 在无人机上部署SchurVins的yaml配置文件，需要按照SchurVins算法的要求，配置相关的传感器参数。这包括但不限于摄像头的分辨率、帧率，以及IMU（惯性测量单元）的噪声参数等。这些参数的准确设置对于确保算法的运行效率和准确性至关重要。 在配置文件中，还需要定义VINS系统中各个传感器的时间同步参数。由于无人机在飞行中需要实时处理来自不同传感器的数据，时间同步的精确度直接影响了系统对位置和姿态估计的准确性。因此，需要精确地校准传感器间的时间偏差，确保数据的同步性。 除了硬件参数外，SchurVins的yaml配置文件中还包括算法的运行参数，例如特征点提取的方法和数量、相机和IMU之间的校准参数、滤波器的配置等。这些参数需要根据实际的飞行环境和无人机的性能进行调整，以达到最优的导航效果。 另外，由于无人机可能在不同的飞行模式下工作，如悬停、低速飞行或高速飞行等，SchurVins的配置文件可能还需要包含不同飞行模式下的参数设置。这样可以在不同模式下自动调整算法参数，以适应不同的飞行要求。 在完成所有配置后，还需要进行一系列的测试和验证步骤，确保yaml文件中的参数能够使SchurVins算法在无人机上稳定运行。这包括室内环境下的测试，以及在实际飞行中进行的测试，以评估无人机在真实环境下的导航性能。 考虑到无人机的特殊应用背景，例如在军事侦察、灾难救援或农业监测等领域的使用，SchurVins的yaml配置文件还需要满足这些应用领域对可靠性和稳定性的特殊要求。这可能涉及到对算法的进一步优化和调整，以适应特定任务的需求。 SchurVins的yaml配置文件的正确部署对于无人机的稳定飞行和任务执行至关重要。这一过程不仅需要对无人机系统的深入了解，还需要对SchurVins算法有精确的把握，通过细致的参数调整和测试来确保系统的最佳性能。

本文详细介绍了如何使用TensorRT10.x版本和C++ SDK部署YOLO11系列模型，包括目标检测、实例分割和姿态评估。YOLO11作为Ultralytics最新发布的视觉轻量化框架，在特征提取、效率、速度和准确性方面均有显著提升。文章提供了获取输入输出层维度的代码示例，以及更新后的推理API函数，直接输入GPU缓存数据进行推理。此外，还展示了如何封装C++代码，实现客户端三行代码即可调用的功能，支持YOLOv5至YOLO12系列模型的一键集成部署与量化。 YOLO11模型作为Ultralytics公司最新推出的视觉轻量化框架，在视觉识别领域具有重要地位。YOLO11系列模型在保持了高准确率的同时，在速度和效率上得到了显著提升。YOLO11不仅改进了特征提取机制，还在模型设计上进行了优化，使其更加轻量级，非常适合于实时目标检测场景。 TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理加速平台，专门优化GPU上的深度学习应用。TensorRT10.x版本在加速推理方面性能卓越，为部署高性能的深度学习模型提供了强大的支持。结合TensorRT和YOLO11，开发者可以构建出在速度和准确性上都十分出色的实时视觉应用。 在本文中，详细介绍了如何利用TensorRT10.x版本和C++ SDK来部署YOLO11模型。文章不仅提供了获取YOLO11模型输入输出层维度的代码示例，还更新了推理API函数，使得开发者可以将GPU缓存数据直接用于推理任务。这对于优化模型在GPU上的运行效率至关重要。 此外，文章还展示了如何封装C++代码，简化部署过程，让开发者能够通过简单的三行代码调用功能，极大地提高了开发效率。YOLO11模型不仅支持YOLOv5，还支持YOLO12系列的模型一键集成部署与量化，这样的特性使得YOLO11在跨版本的模型部署上具有很好的通用性和灵活性。 这种部署方式特别适合于那些需要在边缘设备上进行实时目标检测的场景，如视频监控、自动驾驶等。YOLO11与TensorRT的结合，不仅在速度上有了显著的提升，而且在模型精度上也能够满足实际应用需求。这对于希望在保持较高精度的同时，提高模型推理速度的开发者来说，是一个非常值得推荐的解决方案。 YOLO11和TensorRT的集成使用，标志着实时视觉识别应用进入了一个新的阶段。这为开发者提供了强大的工具，可以在实际项目中部署快速且准确的视觉模型。同时，这种集成方法也为未来视觉识别技术的发展打开了新的道路。 YOLO11系列模型的成功部署，不仅提升了深度学习模型在实际应用中的性能，也为深度学习社区提供了一个高效的模型集成和部署案例。通过这一案例，开发者能够更好地理解如何在不同的应用场景中选择和优化深度学习模型，推动了整个领域的发展。 YOLO11模型和TensorRT的结合，不仅为视觉识别领域带来了突破，也为深度学习模型在工业界的应用提供了新的思路和实践。这些进展不仅对技术研究有着深远的影响，也对实际产品的智能化升级提供了有力的技术支持。

YOLOv5是一种高效、准确的深度学习目标检测模型，由 Ultralytics 团队开发，其全称为"YOLO: You Only Look Once"的第五代版本。该模型以其快速的推理速度和良好的检测性能而备受青睐，适用于实时场景，如视频分析、自动驾驶等。将YOLOv5部署到ONNXRuntime上，可以进一步优化推理性能，同时利用ONNXRuntime跨平台的特性，实现多硬件支持。 ONNXRuntime是微软和Facebook共同维护的一个高性能的推理引擎，它可以运行多种机器学习框架导出的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放格式，用于表示训练好的机器学习模型，旨在提高不同框架之间的模型共享和推理效率。 在C++中部署YOLOv5到ONNXRuntime的过程主要包括以下步骤： 1. **模型转换**：需要将训练好的YOLOv5 PyTorch模型转换为ONNX格式。这通常通过`torch.onnx.export`函数实现，将PyTorch模型、输入样本形状和其他参数传递给该函数，生成ONNX模型文件。 2. **环境准备**：安装ONNXRuntime C++ API库，确保编译环境支持C++11或更高版本。ONNXRuntime库提供了用于加载、执行和优化模型的API。 3. **加载模型**：在C++代码中，使用ONNXRuntime的` Ort::Session`接口加载ONNX模型。需要提供模型文件路径和会话选项，例如内存分配策略。 4. **数据预处理**：根据YOLOv5的输入要求，对输入图像进行预处理，包括缩放、归一化等操作，使其符合模型的输入规格。 5. **推理执行**：创建` Ort::Value`实例来存储输入数据，然后调用`Session::Run`方法执行推理。此方法接受输入和输出名称及对应的` Ort::Value`对象，执行模型并返回结果。 6. **后处理**：YOLOv5的ONNX模型输出是原始的边界框坐标和类别概率，需要进行非极大值抑制（NMS）等后处理步骤，以去除重复的预测并筛选出高置信度的检测结果。 7. **性能优化**：ONNXRuntime支持硬件加速，如GPU或Intel的VPU，可以通过配置会话选项来启用。此外，可以使用`Ort::ModelOptimizationSession`进行模型优化，以进一步提升推理速度。 在`yolov5-onnxruntime-master`这个项目中，可能包含了完整的C++源码示例，展示了如何实现上述步骤。通过研究源代码，你可以了解到具体的实现细节，例如如何构建会话、处理输入输出数据以及如何进行模型优化。这个项目对于学习如何在C++中部署ONNX模型，特别是目标检测模型，具有很高的参考价值。 YOLOv5在ONNXRuntime上的实时部署涉及到模型转换、环境配置、会话管理、数据处理和性能优化等多个环节。C++的ONNXRuntime API提供了强大的工具来实现这些功能，使得高性能的AI应用开发变得更加便捷。