一般而言，视频会议的主要核心功能是：多人语音、多人视频、公共电子白板、会议房间管理。本文我们将介绍视频会议系统的主要功能及其实现原理，后面有空在介绍详细每个功能的详细实现细节。 部署说明： （1）将GGMeeting.Server部署到服务器上，并运行起来。

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3-3WeChat.Core718+720

卷积神经网络(CNN)源码，基于MINIST手写体数据集，已经调试成功，可直接运行

【深度学习通用框架】基于Halcon+Qt开发的仿康耐视VIDI的通用深度学习框架软件，全套源码，开箱即用 基于Halcon20.11+QT5.12+VS2017开发，目标检测，语义分割和图片分类都已经工具化并且可可根据项目需要任意配置，各个深度学习工具的标注，训练，数据集，图片集，模型参数，结果筛选等等都已完成，并已实际应用于工业外观检测项目。 和康耐视VIDI一样，在软件里搭建好流程逻辑，标注训练好，保存工程，然后在C#里调用DLL加载工程就好。 基于Halcon+Qt开发的仿康耐视VIDI的通用深度学习框架软件，提供了软件的开发环境、功能特点、应用场景等信息。 资源介绍：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/139802174

在当前快速发展的计算机视觉领域中，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，简称MOT）和行人重识别（Re-identification，简称ReID）是两个重要的研究方向。MOT关注于视频监控场景中对多个目标的实时跟踪问题，而ReID则致力于解决跨摄像头场景下行人身份的识别问题。本项目基于深度学习框架和算法，实现了视频中行人MOT和ReID特征提取的完整流程。 YOLOv5是一个高效且先进的目标检测算法，它基于卷积神经网络（CNN），能够在视频流中快速准确地识别和定位多个目标。YOLOv5以其出色的性能在实时目标检测任务中得到广泛应用，其速度快、准确率高、易于部署的特点使其成为构建复杂视觉系统的基础组件。 Deepsort是一个强大的多目标跟踪算法，它结合了深度学习技术来改善传统跟踪算法的性能。通过将检测到的目标和已有的跟踪目标进行关联，Deepsort能够有效地处理遮挡、目标交叉等复杂场景，保证了跟踪的连续性和准确性。 Fastreid是针对ReID任务而设计的深度学习算法，它专注于从图像中提取行人的特征，并将这些特征用于识别特定的行人个体。Fastreid在特征提取和特征匹配上具有优越的性能，特别是在大规模和复杂的监控环境中，能够实现行人的跨摄像头跟踪和识别。 本项目将Yolov5、Deepsort和Fastreid三种算法相结合，通过重构源码，实现了视频中行人的检测、跟踪和身份识别的一体化处理。具体来说，首先利用YOLOv5算法进行实时视频帧中的行人检测，然后通过Deepsort算法实现对检测到的行人目标进行稳定跟踪，最后利用Fastreid算法提取行人的特征，并进行跨摄像头的ReID处理。 项目中包含的“mot-main”文件，很有可能是包含核心算法和接口的主文件夹或主程序入口。在这个文件夹内，开发者可以找到用于行人检测、跟踪和ReID的关键代码模块，以及调用这些模块的接口程序。这些代码和接口为研究人员和工程师提供了便于使用和集成的工具，从而能够快速搭建起视频行人MOT和ReID的完整系统。 此外，项目可能还包括数据预处理、模型训练、性能评估等相关模块。这些模块的集成，有助于用户自定义训练数据集，优化模型参数，以及评估跟踪和识别系统的性能。整个系统的设计兼顾了性能与易用性，适合于安防监控、智能交通、公共安全等需要实时行人跟踪和身份识别的场景。 在实际应用中，该项目可以显著提高行人跟踪和识别的准确性和效率，为用户提供强大的技术支持。例如，在城市监控系统中，可以实时地跟踪并识别视频中的特定个体，从而在紧急情况或安全事件发生时，提供及时有效的信息支持。同时，该技术在零售分析、人流量统计等场景中也具有潜在的应用价值。 基于Yolov5-Deepsort-Fastreid源码重构的视频行人MOT和行人ReID特征提取代码、接口，展现了人工智能在视频分析领域的先进技术和应用潜力，为相关领域的研究和开发提供了强有力的工具和平台。

SSM框架是Java Web开发中常用的三大框架Spring、Spring MVC和MyBatis的组合，它为企业级应用提供了模型-视图-控制器（MVC）架构的解决方案。本教程将带领你从零开始搭建一个SSM框架的DEMO项目，通过实践来理解其核心概念和配置过程。 我们需要在本地安装并配置好Java开发环境，确保JDK已经正确安装并设置了环境变量。接下来，我们将使用Maven作为构建工具，因为Maven能够帮助我们管理项目依赖，简化构建流程。 1. **创建Maven项目** 打开你的IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse），选择新建Maven项目，按照向导填写相关的项目信息。在`pom.xml`文件中，我们需要引入SSM框架所需的依赖。例如，对于Spring、Spring MVC、MyBatis以及它们的起步依赖： ```xml org.springframework spring-context 5.3.x org.springframework spring-webmvc 5.3.x org.mybatis mybatis 3.5.x org.mybatis mybatis-spring 2.0.x mysql mysql-connector-java 8.0.x ``` 2. **配置Spring** 创建`src/main/resources`目录下的`applicationContext.xml`文件，配置Spring的核心组件，如Bean的定义、数据源、事务管理器等。 3. **配置Spring MVC** 在`src/main/webapp/WEB-INF`下创建`web.xml`文件，配置Spring MVC的前端控制器DispatcherServlet以及拦截器等。 4. **配置MyBatis** 创建`mybatis-config.xml`文件，配置MyBatis的基本信息，如SqlSessionFactory等。同时，为每个Mapper接口创建对应的XML文件，编写SQL语句。 5. **编写实体类和Mapper接口** 创建实体类，用于映射数据库表中的记录。接着，为这些实体类编写对应的Mapper接口，声明SQL查询方法。 6. **配置数据源和事务管理** 在`applicationContext.xml`中配置数据源，例如使用 Druid 或者 HikariCP。然后，配置Spring的事务管理器，通常选择PlatformTransactionManager。 7. **编写Controller** 创建Controller类，处理HTTP请求，调用Service层的方法，并返回响应结果。 8. **运行和测试** 将项目部署到Tomcat服务器，通过浏览器访问你设置的URL，查看项目是否正常运行。可以编写单元测试或集成测试来验证各个组件的工作状态。 通过这个DEMO项目，你可以深入理解SSM框架的集成过程和工作原理。同时，这也是一个良好的起点，可以在此基础上扩展更多的功能，如AOP、Security等，以满足更复杂的企业级应用需求。记住，实践是检验真理的唯一标准，动手操作才是学习的最佳途径。如果你遇到问题，可以参考文章链接中的教程，或者在社区如CSDN上寻求帮助。

声源定位算法及代码实现：基于STM32F4的高精度声源定位技术与Matlab仿真,声源定位原理算法与STM32F4实现源码：高精度定位与Matlab仿真,2022声源定位相关资料及代码 内附声源定位算法基本原理及matlab仿真原理及实现方法； stm32f4实现源码（2022电赛） 3米处水平横向精度0.013m（可优化更低）。 视频5s，无快进，mcu为stm32f429zit6。 ,2022声源定位; 声源定位算法; MATLAB仿真; STM32F4实现源码; 精度0.013m; 视频5s; MCU STM32F429ZIT6,2022声源定位技术：原理、实现及STM32F4源代码详解

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