内容概要： 本文介绍了基于OpenCV的目标识别技术，这是一种计算机视觉技术，用于从图像或视频流中识别和定位特定目标。文章首先概述了目标识别的基本原理，包括图像预处理、特征提取、目标检测和分类。接着，详细阐述了如何利用OpenCV库中的各种工具和算法，如Haar级联分类器、HOG+SVM、深度学习等，来实现目标识别。文章还提供了一个简单的目标识别系统的实现步骤，包括数据集准备、模型训练和测试评估，并解释了代码的关键部分，如如何使用OpenCV进行图像读取、处理和显示，以及如何应用机器学习模型进行目标识别。 使用场景和目标： 目标识别技术在多个领域都有广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、工业自动化、医疗影像分析等。在安防监控领域，目标识别可以用于实时监测特定区域，识别可疑行为或人员。在自动驾驶中，该技术能够帮助车辆识别行人、车辆和交通标志，提高行车安全。在工业自动化中，目标识别可以用于产品质量检测，自动识别和分类产品。在医疗影像分析中，该技术可以辅助医生识别病变区域，提高诊断的准确性。本文的目标是提供一个基于OpenCV的目标识别框架，使开发者能够快速构建和部署目标识别系统，以满足不同场

在IT行业中，网络编程是必不可少的一部分，特别是在C++这样的系统级编程语言中。本文将深入讲解如何在Linux环境下使用C++实现UDP（User Datagram Protocol）数据的发送与接收，包括单播和组播功能，并且支持指定网卡操作。我们将讨论相关的核心知识点，以及提供给定的代码文件的作用。 UDP是一种无连接的传输层协议，它不像TCP那样需要建立连接再进行通信，而是直接将数据包发送给目标地址。这使得UDP在需要快速传输和低延迟的场景下更为适用，例如在线游戏和视频流等。 在Linux中，我们通常使用`socket`API来实现网络编程，其中`socket()`函数创建套接字，`bind()`绑定本地地址，`connect()`连接到远程地址（对于单播），`sendto()`和`recvfrom()`用于发送和接收数据，`setsockopt()`设置套接字选项，如指定网卡。 给定的代码文件包括了发送和接收两个部分： 1. **UDPOperationSend.cpp/h**: 这些文件定义了一个名为`UDPOperationSend`的类，该类实现了UDP数据的发送功能。类可能包含构造函数初始化套接字，`sendData()`方法用于实际发送数据，以及可能的其他辅助方法如`setSocketOption()`用于设置特定的套接字选项，比如选择特定网卡进行发送。 2. **UDPOperationRecv.cpp/h**: 同样，`UDPOperationRecv`类处理UDP数据的接收。可能包含构造函数创建并绑定套接字，`recvData()`方法用于接收数据，还可能有用于选择接收网卡的选项。 对于组播，还需要额外的步骤，例如调用`setsockopt()`设置`IP_ADD_MEMBERSHIP`或`IP_DROP_MEMBERSHIP`选项加入或离开组播组，以及可能需要设置组播接口（`IP_MULTICAST_IF`）来指定接收组播数据的网卡。 在使用这些类时，开发者需要创建对象，初始化参数如目标地址、端口和网卡，然后调用相应的方法发送或接收数据。由于代码未给出具体实现，这里只能提供一个大概的框架。 总结来说，这个代码片段提供了在Linux系统下使用C++进行UDP单播和组播通信的解决方案，通过封装成类的方式提高了代码的可重用性和可维护性。理解并应用这些知识点对于开发涉及网络通信的C++应用程序至关重要。

房价预测系统是一种利用机器学习或深度学习技术对房地产市场价格进行预测的系统。这类系统通常基于大量的历史房价数据，通过构建预测模型，来推算未来或未经交易的房产价格。本压缩包包含了完整的代码和数据，可用于实际应用开发或学习研究。 在本压缩包中，我们能找到包含实际交易数据的文件，例如“房价数据.csv”和“anjuke_house_prices.csv”，这些文件中包含了不同房产的特征数据如位置、面积、建造年份以及成交价格等，是构建房价预测模型的重要依据。此外，还包含了一些模型文件，如“knn_model.pkl”，这表明使用了k-最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）构建的预测模型，而“BP_NN_Prediction_vs_True.png”和“knn_Prediction_True.png”则可能是展示了不同模型预测结果与实际成交价格的对比图像，帮助我们评估模型的准确性。 “BP_NN_Loss.png”文件则可能展示了使用了反向传播算法的神经网络（Back Propagation Neural Network, BP NN）在训练过程中的损失值变化，这有助于分析模型在学习过程中的表现，从而对模型进行优化。另外，代码文件“房价预测新版.py”可能是主要的预测脚本，用于执行预测任务和输出结果。而“对比实验-逻辑回归.py”和“对比试验-随机森林.py”则是对不同机器学习算法进行测试和比较的脚本，通过这些对比可以了解不同算法在房价预测任务中的优势和局限性。 此压缩包提供了一套完整的房价预测系统开发资源，包括数据集、模型文件、可视化图表和源代码，适用于机器学习和深度学习的研究和实践。通过这些资源，开发者不仅可以深入理解房价预测问题，还能够学习到如何使用机器学习方法解决实际问题，特别是如何在处理回归问题时选择合适的模型，以及如何评估和比较不同模型的性能。

在软件开发中，线程池是一个重要的并发编程概念，用于管理多个工作线程，以执行多个任务。在QT框架中实现全局线程池，可以帮助开发者高效地处理多线程任务，提升应用程序的性能。本文将详细介绍QT全局线程池的设计与实现，并提供完整的代码示例，以便开发者能够理解和运用。 需要理解QT中的多线程编程。QT框架提供了QThread类用于创建和管理线程，但直接使用QThread进行线程管理可能会涉及到较为复杂的线程同步和资源管理问题。线程池作为一种线程管理策略，能够有效地管理多个线程，复用线程资源，减少线程创建和销毁的开销。 实现QT全局线程池，我们首先需要定义一个线程池类，该类将负责创建一定数量的线程，并提供接口供其他组件调用以提交任务。线程池的核心在于任务队列和线程调度。任务队列负责存储待执行的任务，而线程调度则决定哪个线程执行哪个任务。 在QT线程池的实现中，我们可以通过继承QObject类并利用信号与槽机制来实现线程之间的通信。每个线程都应该是QThread的子类，并且具备处理特定任务的能力。线程池类将包含一个任务队列，当有新的任务提交时，线程池将任务加入队列，并通知空闲的线程去取任务执行。 线程池的具体实现代码可能会包含以下几个部分： 1. 线程池类的定义，包括任务队列、线程列表和线程管理的相关方法。 2. 工作线程类的定义，继承自QThread，并实现任务执行的逻辑。 3. 线程池与工作线程之间的通信机制，这可能涉及到信号槽的连接和事件分发。 4. 提交任务到线程池的方法，这通常会提供同步和异步两种方式。 5. 线程池的启动和停止方法，确保资源的合理分配和回收。 6. 线程池的配置方法，比如线程池大小的设置，以及其他可能的参数配置。 需要注意的是，在设计线程池时，应当考虑线程安全问题，避免在多线程环境中出现数据竞争和死锁等问题。此外，合理的线程池大小和任务调度策略也非常重要，这需要根据应用程序的实际需求和硬件资源进行适当的调整。 由于具体的代码实现涉及到较多的QT框架特性，建议开发者查阅QT官方文档，以深入了解QThread、信号槽机制以及多线程编程的相关知识。在实际应用中，QT已经提供了QThreadPool类用于管理线程池，但自定义线程池类可以提供更加灵活的控制和扩展。 QT全局线程池的实现是一个复杂的系统工程，涉及到QT框架的多线程编程模型。通过本文的介绍和完整的代码实现，开发者可以更好地掌握线程池的设计与应用，从而优化QT应用程序的性能和资源利用率。

转载自大佬cabbagedream，整合了所有代码。 “进京赶考”是一款抽卡游戏，玩家在游戏界面中通过随机抽取到不同颜色的卡片，可获得不同积分；抽卡结束后，根据积分的高低对游戏成绩进行判定（状元、榜眼、探花、进士）。 主要功能：在跳转页中使用 router.pushUrl()方法，将目标页的页面路径添加到 url 中，params 即为自定义 参数；在目标页中通过 router.getParams()方法获取跳转页面传递过来的自定义参数。 监听用户在文本框中输入姓名的动作，对Text Input组件增加事件处理，当监听到文本框中数据变化时，将输入的数据传递给value，需要定义状态变量保存实时的变化：@State name:string=''，给按钮增加点击事件处理，通过router的相关方法完成跳转和参数传递并获取传递过来的数据。 获取等级参数并传入FinalGrade页面，FinalGrade页面通过获取到的等级参数lv判断显示最终结果。

CEFSharp是一个开源项目，它是Chromium Embedded Framework (CEF) 的.NET包装器，允许开发者在Windows Forms或WPF应用中嵌入Chromium浏览器引擎。CEFSharp提供了丰富的API，用于创建自定义的浏览器控件，实现与网页的交互以及对网页内容的控制。在本示例中，我们将探讨如何使用CEFSharp在WinForm应用中拦截并处理WebSocket连接。 WebSocket是一种在客户端和服务器之间建立持久连接的协议，常用于实时通信场景。在CEFSharp中，我们可以通过重写特定的生命周期方法来拦截WebSocket通信。 我们需要在项目中引用CEFSharp的相关库，包括`CEFSharp.WinForms`和`CEFSharp.Core`。安装NuGet包管理器中的CEFSharp包可以轻松完成这一步。 接下来，创建一个继承自`ChromiumWebBrowser`的自定义类，如`CustomChromiumWebBrowser`。这个类将作为我们的浏览器控件，并且我们将在这里实现WebSocket拦截功能： ```csharp public class CustomChromiumWebBrowser : ChromiumWebBrowser { public CustomChromiumWebBrowser() { WebSocketHandler = new WebSocketInterceptor(); } public WebSocketInterceptor WebSocketHandler { get; set; } protected override void OnBeforeBrowse(CefBrowser browser, CefFrame frame, CefRequest request, bool userGesture, bool isRedirect) { if (request.Method.ToLower() == "upgrade" && request.SchemeName.ToLower() == "ws") { WebSocketHandler.Intercept(frame, request); } base.OnBeforeBrowse(browser, frame, request, userGesture, isRedirect); } } ``` 在`OnBeforeBrowse`方法中，我们检查请求是否为WebSocket升级请求（HTTP Upgrade请求，方法为"Upgrade"，协议为"ws"）。如果是，我们就调用`WebSocketHandler`的`Intercept`方法来处理该请求。 为了实现`WebSocketInterceptor`，我们需要创建一个新的类，它包含拦截逻辑： ```csharp public class WebSocketInterceptor : CefResourceHandler { private readonly CefFrame _frame; private readonly CefRequest _request; public WebSocketInterceptor(CefFrame frame, CefRequest request) { _frame = frame; _request = request; } public override bool ProcessRequest(CefRequest request, ICallback callback) { // 在这里可以进行额外的请求处理，如记录、修改或阻止请求 callback.Continue(); // 继续处理请求 return true; } public override void GetResponseHeaders(CefResponse response, out long responseLength, out string redirectUrl) { // 设置响应头，模拟WebSocket响应 response.Status = 101; response.StatusText = "Switching Protocols"; response.MimeType = "text/html"; responseLength = 0; redirectUrl = string.Empty; } public override Stream GetResponseStream() { // 如果需要返回自定义的响应数据，可以在这里创建并返回一个Stream对象 return null; } public override bool ReadResponse(Stream dataOut, int bytesToRead, out int bytesRead, ICallback callback) { bytesRead = 0; return false; // 表示没有更多数据 } public override bool CanGetCookie(CefCookie cookie) { return true; } public override bool CanSetCookie(CefCookie cookie) { return true; } } ``` `WebSocketInterceptor`实现了`CefResourceHandler`接口，让我们有机会在请求发送到服务器之前对其进行处理。`ProcessRequest`方法是主要的拦截点，我们可以在此处记录请求信息，甚至修改请求或阻止其继续。`GetResponseHeaders`和`GetResponseStream`方法则用于构建和返回模拟的WebSocket响应。 在WinForm应用中，只需实例化`CustomChromiumWebBrowser`并设置其`Address`属性，即可加载指定的网站。由于我们已经重写了`OnBeforeBrowse`，所以任何尝试建立WebSocket连接的请求都会被拦截。 这个示例展示了如何使用CEFSharp在WinForm应用中创建一个自定义的浏览器控件，该控件能够拦截并处理WebSocket请求。通过这种方式，开发者可以对WebSocket通信进行监控、调试，或者实现特定的功能，如数据过滤、日志记录等。

YOLO11目标检测项目的完成，为计算机视觉领域提供了一个重要的参考案例，对于进行毕业设计的学生而言，这是一份宝贵的资源。YOLO（You Only Look Once）算法是目前目标检测领域中的一个热点技术，由于其出色的实时性能和较高的准确率，在安防监控、智能交通、医疗影像分析等多个领域都有广泛的应用前景。 该项目的完整代码为使用Python语言开发，利用了深度学习框架，例如PyTorch，进行算法的实现。代码不仅包含了目标检测的核心算法部分，还可能包括数据预处理、模型训练、结果评估和展示等环节。由于该项目是面向毕业设计的，代码应该具有较好的注释和文档说明，以便学生能够快速理解和掌握。 从压缩包中的文件名称“ultralytics-main”可以推测，这可能是该项目的主目录文件，其中可能包含了项目的核心文件和子目录。子目录中可能包含了数据集、模型文件、训练脚本、测试脚本以及相关的配置文件等。文件结构通常经过精心设计，以满足不同开发阶段和不同功能模块的需要。 学生在使用该项目进行毕业设计时，首先需要对YOLO算法的工作原理有一个清晰的认识。YOLO算法将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别的预测。与传统的两阶段检测算法相比，YOLO在保持较高准确率的同时，显著提高了检测速度。这一点对于实时性要求较高的应用场景尤为重要。 在实际应用中，学生可以通过运行predict脚本来加载预训练的模型，利用预训练模型对新图像进行目标检测。此外，show功能可能是一个用于展示检测效果的可视化工具，能够将检测到的目标用边界框标注出来，并在图像上显示对应的目标类别。这一环节对于评估模型性能和展示项目成果具有重要意义。 此外，为了适应不同的应用场景和数据集，学生可能还需要对项目的代码进行一定的修改和调整。这包括但不限于数据增强、超参数调整、模型微调等操作。通过这样的过程，学生不仅能够更深入地理解和掌握YOLO算法，还能够锻炼自己的问题分析能力和解决能力。 YOLO11目标检测项目的完整代码是一个非常有价值的学习资源，不仅能够帮助学生快速掌握目标检测技术，而且能够辅助学生完成高质量的毕业设计工作。通过实际操作和改进项目，学生将能够更好地准备自己在计算机视觉领域的工作或研究生涯。

基于facenet实现人脸检测识别和人脸相似性匹配 毕业设计完整代码 利用facenet实现检测图片中的人脸，将识别到的人脸向量存入数据库，此外利用post提交一个新图片 返回数据库中相似的人脸的信息.zip

java+mysql+swing，包含完整代码报告数据 超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统java+mysql+swing，包含完整代码报告数据 超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统java+mysql+swing，包含完整代码报告数据 超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统java+mysql+swing，包含完整代码报告数据 超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统java+mysql+swing，包含完整代码报告数据 超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统java+mysql+swing，包含完整代码报告数据 超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统java+mysql+swing，包含完整代码报告数据 超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统超市管理与购物系统

该数据集和完整代码主要实现《神经网络 | 基于多种神经网络模型的轴承故障检测》，适用于正在学习深度学习、神经网络以及计算机、机械自动化等相关专业的伙伴们。在轴承故障诊中，研究基于已知轴承状态的振动信号样本来分析数据并建立轴承故障诊断模型预测未知状态的振动信号样本并判断该样本属于哪种状态十分重要。 资源中的神经网络模型可能仍不够完善，大家可以继续修改完善，不断研究其他的内容。感谢大家的支持和交流，你们的支持也是我前进的十足动力！