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C# OnnxRuntime部署DAMO-YOLO香烟检测

 目录

说明

效果

模型信息

项目

代码

下载

参考


说明

效果

模型信息

Model Properties
-------------------------
---------------------------------------------------------------

Inputs
-------------------------
name:input
tensor:Float[1, 3, 640, 640]
---------------------------------------------------------------

Outputs
-------------------------
name:transposed_output
tensor:Float[1, 5, 8400]
---------------------------------------------------------------

项目

代码

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;

namespace Onnx_Demo
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
        string image_path = "";
        string model_path;
        string classer_path;
        public string[] class_names;
        public int class_num;

        DateTime dt1 = DateTime.Now;
        DateTime dt2 = DateTime.Now;

        int input_height;
        int input_width;

        InferenceSession onnx_session;

        int box_num;
        float conf_threshold;
        float nms_threshold;


        StringBuilder sb = new StringBuilder();

        /// <summary>
        /// 选择图片
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = fileFilter;
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;

            pictureBox1.Image = null;

            image_path = ofd.FileName;
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);

            textBox1.Text = "";
            pictureBox2.Image = null;
        }

        /// <summary>
        /// 推理
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (image_path == "")
            {
                return;
            }

            button2.Enabled = false;
            pictureBox2.Image = null;
            textBox1.Text = "";
            sb.Clear();
            Application.DoEvents();

            Mat image = new Mat(image_path);

            float ratio = Math.Min(input_height * 1.0f / image.Rows, input_width * 1.0f / image.Cols);
            int neww = (int)(image.Cols * ratio);
            int newh = (int)(image.Rows * ratio);
            Mat dstimg = new Mat();
            Cv2.CvtColor(image, dstimg, ColorConversionCodes.BGR2RGB);
            Cv2.Resize(dstimg, dstimg, new OpenCvSharp.Size(neww, newh));
            Cv2.CopyMakeBorder(dstimg, dstimg, 0, input_height - newh, 0, input_width - neww, BorderTypes.Constant, new Scalar(1));

            //Cv2.ImShow("input_img", dstimg);

            //输入Tensor
            Tensor<float> input_tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, 640, 640 });
            for (int y = 0; y < dstimg.Height; y++)
            {
                for (int x = 0; x < dstimg.Width; x++)
                {
                    input_tensor[0, 0, y, x] = dstimg.At<Vec3b>(y, x)[0];
                    input_tensor[0, 1, y, x] = dstimg.At<Vec3b>(y, x)[1];
                    input_tensor[0, 2, y, x] = dstimg.At<Vec3b>(y, x)[2];
                }
            }

            dstimg.Dispose();

            List<NamedOnnxValue> input_container = new List<NamedOnnxValue>
            {
                NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", input_tensor)
            };

            //推理
            dt1 = DateTime.Now;
            var ort_outputs = onnx_session.Run(input_container).ToArray();
            dt2 = DateTime.Now;

            float[] data = Transpose(ort_outputs[0].AsTensor<float>().ToArray(), 4 + class_num, box_num);

            float[] confidenceInfo = new float[class_num];
            float[] rectData = new float[4];

            List<DetectionResult> detResults = new List<DetectionResult>();

            for (int i = 0; i < box_num; i++)
            {
                Array.Copy(data, i * (class_num + 4), rectData, 0, 4);
                Array.Copy(data, i * (class_num + 4) + 4, confidenceInfo, 0, class_num);

                float score = confidenceInfo.Max(); // 获取最大值

                int maxIndex = Array.IndexOf(confidenceInfo, score); // 获取最大值的位置

                int xmin = (int)(rectData[0] / ratio);
                int ymin = (int)(rectData[1] / ratio);
                int xmax = (int)(rectData[2] / ratio);
                int ymax = (int)(rectData[3] / ratio);

                Rect box = new Rect();
                box.X = (int)xmin;
                box.Y = (int)ymin;
                box.Width = (int)(xmax - xmin);
                box.Height = (int)(ymax - ymin);

                detResults.Add(new DetectionResult(
                   maxIndex,
                   class_names[maxIndex],
                   box,
                   score));
            }

            //NMS
            CvDnn.NMSBoxes(detResults.Select(x => x.Rect), detResults.Select(x => x.Confidence), conf_threshold, nms_threshold, out int[] indices);
            detResults = detResults.Where((x, index) => indices.Contains(index)).ToList();

            sb.AppendLine("推理耗时:" + (dt2 - dt1).TotalMilliseconds + "ms");
            sb.AppendLine("------------------------------");

            //绘制结果
            Mat result_image = image.Clone();
            foreach (DetectionResult r in detResults)
            {
                Cv2.PutText(result_image, $"{r.Class}:{r.Confidence:P0}", new OpenCvSharp.Point(r.Rect.TopLeft.X, r.Rect.TopLeft.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.Rectangle(result_image, r.Rect, Scalar.Red, thickness: 2);

                sb.AppendLine(string.Format("{0}:{1},({2},{3},{4},{5})"
                   , r.Class
                   , r.Confidence.ToString("P0")
                   , r.Rect.TopLeft.X
                   , r.Rect.TopLeft.Y
                   , r.Rect.BottomRight.X
                   , r.Rect.BottomRight.Y
                   ));
            }

            if (pictureBox2.Image != null)
            {
                pictureBox2.Image.Dispose();
            }

            pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());

            result_image.Dispose();

            textBox1.Text = sb.ToString();

            button2.Enabled = true;
        }

        /// <summary>
        ///窗体加载
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            model_path = "model/damoyolo_cigarette.onnx";

            //创建输出会话,用于输出模型读取信息
            SessionOptions options = new SessionOptions();
            options.LogSeverityLevel = OrtLoggingLevel.ORT_LOGGING_LEVEL_INFO;
            options.AppendExecutionProvider_CPU(0);// 设置为CPU上运行

            // 创建推理模型类,读取模型文件
            onnx_session = new InferenceSession(model_path, options);//model_path 为onnx模型文件的路径

            input_height = 640;
            input_width = 640;

            box_num = 8400;
            conf_threshold = 0.25f;
            nms_threshold = 0.5f;

            classer_path = "model/lable.txt";
            class_names = File.ReadAllLines(classer_path, Encoding.UTF8);
            class_num = class_names.Length;

            image_path = "test_img/2.jpg";
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);
        }

        /// <summary>
        /// 保存
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (pictureBox2.Image == null)
            {
                return;
            }
            Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);
            SaveFileDialog sdf = new SaveFileDialog();
            sdf.Title = "保存";
            sdf.Filter = "Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.bmp)|*.bmp|Images (*.emf)|*.emf|Images (*.exif)|*.exif|Images (*.gif)|*.gif|Images (*.ico)|*.ico|Images (*.tiff)|*.tiff|Images (*.wmf)|*.wmf";
            if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                switch (sdf.FilterIndex)
                {
                    case 1:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);
                            break;
                        }
                    case 2:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);
                            break;
                        }
                    case 3:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);
                            break;
                        }
                    case 4:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Emf);
                            break;
                        }
                    case 5:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Exif);
                            break;
                        }
                    case 6:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Gif);
                            break;
                        }
                    case 7:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Icon);
                            break;
                        }

                    case 8:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Tiff);
                            break;
                        }
                    case 9:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Wmf);
                            break;
                        }
                }
                MessageBox.Show("保存成功,位置:" + sdf.FileName);
            }
        }

        private void pictureBox1_DoubleClick(object sender, EventArgs e)
        {
            ShowNormalImg(pictureBox1.Image);
        }

        private void pictureBox2_DoubleClick(object sender, EventArgs e)
        {
            ShowNormalImg(pictureBox2.Image);
        }

        public void ShowNormalImg(Image img)
        {
            if (img == null) return;

            frmShow frm = new frmShow();

            frm.Width = Screen.PrimaryScreen.Bounds.Width;
            frm.Height = Screen.PrimaryScreen.Bounds.Height;

            if (frm.Width > img.Width)
            {
                frm.Width = img.Width;
            }

            if (frm.Height > img.Height)
            {
                frm.Height = img.Height;
            }

            bool b = frm.richTextBox1.ReadOnly;
            Clipboard.SetDataObject(img, true);
            frm.richTextBox1.ReadOnly = false;
            frm.richTextBox1.Paste(DataFormats.GetFormat(DataFormats.Bitmap));
            frm.richTextBox1.ReadOnly = b;

            frm.ShowDialog();

        }

        public unsafe float[] Transpose(float[] tensorData, int rows, int cols)
        {
            float[] transposedTensorData = new float[tensorData.Length];

            fixed (float* pTensorData = tensorData)
            {
                fixed (float* pTransposedData = transposedTensorData)
                {
                    for (int i = 0; i < rows; i++)
                    {
                        for (int j = 0; j < cols; j++)
                        {
                            int index = i * cols + j;
                            int transposedIndex = j * rows + i;
                            pTransposedData[transposedIndex] = pTensorData[index];
                        }
                    }
                }
            }
            return transposedTensorData;
        }
    }

    public class DetectionResult
    {
        public DetectionResult(int ClassId, string Class, Rect Rect, float Confidence)
        {
            this.ClassId = ClassId;
            this.Confidence = Confidence;
            this.Rect = Rect;
            this.Class = Class;
        }

        public string Class { get; set; }

        public int ClassId { get; set; }

        public float Confidence { get; set; }

        public Rect Rect { get; set; }

    }

}

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;namespace Onnx_Demo
{public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";string image_path = "";string model_path;string classer_path;public string[] class_names;public int class_num;DateTime dt1 = DateTime.Now;DateTime dt2 = DateTime.Now;int input_height;int input_width;InferenceSession onnx_session;int box_num;float conf_threshold;float nms_threshold;StringBuilder sb = new StringBuilder();/// <summary>/// 选择图片/// </summary>/// <param name="sender"></param>/// <param name="e"></param>private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();ofd.Filter = fileFilter;if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;pictureBox1.Image = null;image_path = ofd.FileName;pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);textBox1.Text = "";pictureBox2.Image = null;}/// <summary>/// 推理/// </summary>/// <param name="sender"></param>/// <param name="e"></param>private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if (image_path == ""){return;}button2.Enabled = false;pictureBox2.Image = null;textBox1.Text = "";sb.Clear();Application.DoEvents();Mat image = new Mat(image_path);float ratio = Math.Min(input_height * 1.0f / image.Rows, input_width * 1.0f / image.Cols);int neww = (int)(image.Cols * ratio);int newh = (int)(image.Rows * ratio);Mat dstimg = new Mat();Cv2.CvtColor(image, dstimg, ColorConversionCodes.BGR2RGB);Cv2.Resize(dstimg, dstimg, new OpenCvSharp.Size(neww, newh));Cv2.CopyMakeBorder(dstimg, dstimg, 0, input_height - newh, 0, input_width - neww, BorderTypes.Constant, new Scalar(1));//Cv2.ImShow("input_img", dstimg);//输入TensorTensor<float> input_tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, 640, 640 });for (int y = 0; y < dstimg.Height; y++){for (int x = 0; x < dstimg.Width; x++){input_tensor[0, 0, y, x] = dstimg.At<Vec3b>(y, x)[0];input_tensor[0, 1, y, x] = dstimg.At<Vec3b>(y, x)[1];input_tensor[0, 2, y, x] = dstimg.At<Vec3b>(y, x)[2];}}dstimg.Dispose();List<NamedOnnxValue> input_container = new List<NamedOnnxValue>{NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", input_tensor)};//推理dt1 = DateTime.Now;var ort_outputs = onnx_session.Run(input_container).ToArray();dt2 = DateTime.Now;float[] data = Transpose(ort_outputs[0].AsTensor<float>().ToArray(), 4 + class_num, box_num);float[] confidenceInfo = new float[class_num];float[] rectData = new float[4];List<DetectionResult> detResults = new List<DetectionResult>();for (int i = 0; i < box_num; i++){Array.Copy(data, i * (class_num + 4), rectData, 0, 4);Array.Copy(data, i * (class_num + 4) + 4, confidenceInfo, 0, class_num);float score = confidenceInfo.Max(); // 获取最大值int maxIndex = Array.IndexOf(confidenceInfo, score); // 获取最大值的位置int xmin = (int)(rectData[0] / ratio);int ymin = (int)(rectData[1] / ratio);int xmax = (int)(rectData[2] / ratio);int ymax = (int)(rectData[3] / ratio);Rect box = new Rect();box.X = (int)xmin;box.Y = (int)ymin;box.Width = (int)(xmax - xmin);box.Height = (int)(ymax - ymin);detResults.Add(new DetectionResult(maxIndex,class_names[maxIndex],box,score));}//NMSCvDnn.NMSBoxes(detResults.Select(x => x.Rect), detResults.Select(x => x.Confidence), conf_threshold, nms_threshold, out int[] indices);detResults = detResults.Where((x, index) => indices.Contains(index)).ToList();sb.AppendLine("推理耗时:" + (dt2 - dt1).TotalMilliseconds + "ms");sb.AppendLine("------------------------------");//绘制结果Mat result_image = image.Clone();foreach (DetectionResult r in detResults){Cv2.PutText(result_image, $"{r.Class}:{r.Confidence:P0}", new OpenCvSharp.Point(r.Rect.TopLeft.X, r.Rect.TopLeft.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);Cv2.Rectangle(result_image, r.Rect, Scalar.Red, thickness: 2);sb.AppendLine(string.Format("{0}:{1},({2},{3},{4},{5})", r.Class, r.Confidence.ToString("P0"), r.Rect.TopLeft.X, r.Rect.TopLeft.Y, r.Rect.BottomRight.X, r.Rect.BottomRight.Y));}if (pictureBox2.Image != null){pictureBox2.Image.Dispose();}pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());result_image.Dispose();textBox1.Text = sb.ToString();button2.Enabled = true;}/// <summary>///窗体加载/// </summary>/// <param name="sender"></param>/// <param name="e"></param>private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){model_path = "model/damoyolo_cigarette.onnx";//创建输出会话,用于输出模型读取信息SessionOptions options = new SessionOptions();options.LogSeverityLevel = OrtLoggingLevel.ORT_LOGGING_LEVEL_INFO;options.AppendExecutionProvider_CPU(0);// 设置为CPU上运行// 创建推理模型类,读取模型文件onnx_session = new InferenceSession(model_path, options);//model_path 为onnx模型文件的路径input_height = 640;input_width = 640;box_num = 8400;conf_threshold = 0.25f;nms_threshold = 0.5f;classer_path = "model/lable.txt";class_names = File.ReadAllLines(classer_path, Encoding.UTF8);class_num = class_names.Length;image_path = "test_img/2.jpg";pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);}/// <summary>/// 保存/// </summary>/// <param name="sender"></param>/// <param name="e"></param>private void button3_Click(object sender, EventArgs e){if (pictureBox2.Image == null){return;}Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);SaveFileDialog sdf = new SaveFileDialog();sdf.Title = "保存";sdf.Filter = "Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.bmp)|*.bmp|Images (*.emf)|*.emf|Images (*.exif)|*.exif|Images (*.gif)|*.gif|Images (*.ico)|*.ico|Images (*.tiff)|*.tiff|Images (*.wmf)|*.wmf";if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK){switch (sdf.FilterIndex){case 1:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);break;}case 2:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);break;}case 3:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);break;}case 4:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Emf);break;}case 5:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Exif);break;}case 6:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Gif);break;}case 7:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Icon);break;}case 8:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Tiff);break;}case 9:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Wmf);break;}}MessageBox.Show("保存成功,位置:" + sdf.FileName);}}private void pictureBox1_DoubleClick(object sender, EventArgs e){ShowNormalImg(pictureBox1.Image);}private void pictureBox2_DoubleClick(object sender, EventArgs e){ShowNormalImg(pictureBox2.Image);}public void ShowNormalImg(Image img){if (img == null) return;frmShow frm = new frmShow();frm.Width = Screen.PrimaryScreen.Bounds.Width;frm.Height = Screen.PrimaryScreen.Bounds.Height;if (frm.Width > img.Width){frm.Width = img.Width;}if (frm.Height > img.Height){frm.Height = img.Height;}bool b = frm.richTextBox1.ReadOnly;Clipboard.SetDataObject(img, true);frm.richTextBox1.ReadOnly = false;frm.richTextBox1.Paste(DataFormats.GetFormat(DataFormats.Bitmap));frm.richTextBox1.ReadOnly = b;frm.ShowDialog();}public unsafe float[] Transpose(float[] tensorData, int rows, int cols){float[] transposedTensorData = new float[tensorData.Length];fixed (float* pTensorData = tensorData){fixed (float* pTransposedData = transposedTensorData){for (int i = 0; i < rows; i++){for (int j = 0; j < cols; j++){int index = i * cols + j;int transposedIndex = j * rows + i;pTransposedData[transposedIndex] = pTensorData[index];}}}}return transposedTensorData;}}public class DetectionResult{public DetectionResult(int ClassId, string Class, Rect Rect, float Confidence){this.ClassId = ClassId;this.Confidence = Confidence;this.Rect = Rect;this.Class = Class;}public string Class { get; set; }public int ClassId { get; set; }public float Confidence { get; set; }public Rect Rect { get; set; }}}

下载

源码下载

参考

https://modelscope.cn/models/iic/cv_tinynas_object-detection_damoyolo_cigarette/summary

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UDP协议(20250303)

1. UDP UDP:用户数据报协议&#xff08;User Datagram Protocol&#xff09;&#xff0c;传输层协议之一&#xff08;UDP&#xff0c;TCP&#xff09; 2. 特性 发送数据时不需要建立链接&#xff0c;节省资源开销不安全不可靠的协议 //一般用在实时性比较高…...

【四.RAG技术与应用】【12.阿里云百炼应用(下):RAG的云端优化与扩展】

在上一篇文章中,我们聊了如何通过阿里云百炼平台快速搭建一个RAG(检索增强生成)应用,实现文档智能问答、知识库管理等基础能力。今天咱们继续深入,聚焦两个核心问题:如何通过云端技术优化RAG的效果,以及如何扩展RAG的应用边界。文章会穿插实战案例,手把手带你踩坑避雷。…...

Docker新手入门(持续更新中)

一、定义 快速构建、运行、管理应用的工具。 Docker可以帮助我们下载应用镜像&#xff0c;创建并运行镜像的容器&#xff0c;从而快速部署应用。 所谓镜像&#xff0c;就是将应用所需的函数库、依赖、配置等应用一起打包得到的。 所谓容器&#xff0c;为每个镜像的应用进程创建…...

【星云 Orbit • STM32F4】08. 用判断数据头来接收据的串口通用程序框架

【星云 Orbit • STM32F4】08. 用判断数据头来接收据的串口通用程序框架 1. 引言 本教程旨在帮助嵌入式开发小白从零开始&#xff0c;学习如何在STM32F407微控制器上实现一个基于串口的数据接收程序。该程序能够通过判断数据头来接收一串数据&#xff0c;并将其存储到缓冲区中…...

HSPF 水文模型建模方法与案例分析实践技术应用

在水文模拟领域&#xff0c;HSPF 模型&#xff08;Hydrological Simulation Program Fortran&#xff09;与 SWAT 模型一样&#xff0c;都是备受瞩目的水文模型软件。HSPF 模型因其强大的功能和简便的操作&#xff0c;在全球范围内得到了广泛应用。该模型不仅能够在缺乏测量数据…...

设置 CursorRules 规则

为什么要设置CursorRules&#xff1f; 设置 CursorRules 可以帮助优化代码生成和开发流程&#xff0c;提升工作效率。具体的好处包括&#xff1a; 1、自动化代码生成 &#xff1a;通过定义规则&#xff0c;Cursor 可以根据你的开发需求自动生成符合规定的代码模板&#xff0c…...

人工智能AI在汽车设计领域的应用探索

我是穿拖鞋的汉子&#xff0c;魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩&#xff0c;分享一段喜欢的文字&#xff0c;避免自己成为高知识低文化的工程师&#xff1a; 简单&#xff0c;单纯&#xff0c;喜欢独处&#xff0c;独来独往&#xff0c;不易合同频过着接地气的生活…...

《当AI生成内容遭遇审核:需求与困境的深度剖析》:此文为AI自动生成

AI 内容审核&#xff1a;数字时代的守门人 在当今数字技术迅猛发展的浪潮中&#xff0c;AI 在内容生成领域取得了令人瞩目的成就&#xff0c;成为了推动创新与变革的核心力量。以 AI 绘画为例&#xff0c;从早期简单粗糙的图像生成&#xff0c;到如今能够创作出细节丰富、风格多…...

【无人机与无人车协同避障】

无人机与无人车协同避障的关键在于点云数据的采集、传输、解析及实时应用&#xff0c;以下是技术实现的分步解析&#xff1a; 1. 点云数据采集&#xff08;无人机端&#xff09; 传感器选择&#xff1a; LiDAR&#xff1a;通过激光雷达获取高精度3D点云&#xff08;精度达厘米…...

ComfyUI AnimeDiff动画参数总结

ComfyUI AnimeDiff动画参数总结 一、动画生成核心参数 参数名称建议值/范围作用说明备注步数&#xff08;Steps&#xff09;15-25控制AI计算迭代次数&#xff0c;越高细节越精细&#xff0c;但耗时更长推荐20步&#xff0c;显存不足可降至15步CFG值7.0-8.5提示词对画面的控制…...

No manual entry for printf in section 3

问题描述 在尝试查看 printf 的 C 函数手册页&#xff08;即 man 3 printf&#xff09;时遇到了 “No manual entry for printf in section 3” 的错误信息。 解决方案 出现这问题&#xff0c;是由于系统上没有安装对应的部分的手册页&#xff0c;因此安装对应的部分的手册…...

React 之 Redux 第二十八节 学习目标与规划大纲及概要讲述

接下来 开始Redux 全面详细的文档输出&#xff0c;主要基于一下几个方面&#xff0c;欢迎大家补充指正 一、Redux 基础概念 为什么需要 Redux&#xff1f; 前端状态管理的挑战&#xff08;组件间通信、状态共享&#xff09; Redux 解决的问题&#xff1a;集中式、可预测的状态…...

OSPF路由ISIS路由与路由学习对比(‌OSPF vs ISIS Routing Learning Comparison)

OSPF路由ISIS路由与路由学习对比 1.OSPF 路由学习规律 OSPF使用链路状态数据库&#xff08;Link State Database&#xff09;来存储网络拓扑信息。每个OSPF路由器通过交换链路状态更新&#xff08;Link State Updates&#xff09;来了解整个网络的拓扑&#xff0c;并根据收到…...

PMP项目管理—资源管理篇—1.规划资源管理

文章目录 基本信息4W1HITTO输入工具与技术输出 三种组织结构图和职位描述组织分解结构 OBS职责分派矩阵 RAMRACI矩阵说明 文本格式 资源管理计划团队章程 基本信息 4W1H what: 规划资源管理是定义如何估算、获取、管理和利用端对以及实物资源的过程。why: 资源规划用于确定和…...

Kafka 消息 0 丢失的最佳实践

文章目录 Kafka 消息 0 丢失的最佳实践生产者端的最佳实践使用带有回调的 producer.send(msg, callback) 方法设置 acks all设置 retries 为一个较大的值启用幂等性与事务&#xff08;Kafka 0.11&#xff09;正确关闭生产者与 flush() 方法 Broker 端的最佳实践设置 unclean.l…...

机器学习算法——回归任务

回归分析是估计因变量和自变量之间关系的过程。 目录 1、多元线性回归 2、岭回归 3、Lasso回归 4、弹性网络回归 5、多项式回归 6、指数回归 7、自然对数回归 8、广义线性模型 GLM 9、Cox比例风险模型 10、决策树回归 11、随机森林回归 12、梯度提升回归 13、XGBoost回归 14、…...

【数据库】数据库基础

第一章 数据库基础 一、数据库基础1.1 数据库系统的体系结构 &#xff08;三层模式两级映像&#xff09;1.1.1 逻辑模式1.1.2 外模式1.1.3 内模式1.1.4 外模式/模式映象1.1.5 逻辑模式/内模式映象1.1.6 逻辑独立性1.1.7 物理独立性 1.2 数据模型 一、数据库基础 1.1 数据库系统…...

端到端自动驾驶——cnn网络搭建

论文参考&#xff1a;https://arxiv.org/abs/1604.07316 demo 今天主要来看一个如何通过图像直接到控制的自动驾驶端到端的项目&#xff0c;首先需要配置好我的仿真环境&#xff0c;下载软件udacity&#xff1a; https://d17h27t6h515a5.cloudfront.net/topher/2016/November…...

Cursor实现用excel数据填充word模版的方法

cursor主页&#xff1a;https://www.cursor.com/ 任务目标&#xff1a;把excel格式的数据里的单元格&#xff0c;按照某一个固定模版填充到word中 文章目录 注意事项逐步生成程序1. 确定格式2. 调试程序 注意事项 直接给一个excel文件和最终呈现的word文件的示例&#xff0c;…...

利用ngx_stream_return_module构建简易 TCP/UDP 响应网关

一、模块概述 ngx_stream_return_module 提供了一个极简的指令&#xff1a; return <value>;在收到客户端连接后&#xff0c;立即将 <value> 写回并关闭连接。<value> 支持内嵌文本和内置变量&#xff08;如 $time_iso8601、$remote_addr 等&#xff09;&a…...

Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)

概述 在 Swift 开发语言中&#xff0c;各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过&#xff0c;在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下&#xff0c;…...

【机器视觉】单目测距——运动结构恢复

ps&#xff1a;图是随便找的&#xff0c;为了凑个封面 前言 在前面对光流法进行进一步改进&#xff0c;希望将2D光流推广至3D场景流时&#xff0c;发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题&#xff0c;需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息&#xff0c;否则解空间不收敛&#xf…...

MODBUS TCP转CANopen 技术赋能高效协同作业

在现代工业自动化领域&#xff0c;MODBUS TCP和CANopen两种通讯协议因其稳定性和高效性被广泛应用于各种设备和系统中。而随着科技的不断进步&#xff0c;这两种通讯协议也正在被逐步融合&#xff0c;形成了一种新型的通讯方式——开疆智能MODBUS TCP转CANopen网关KJ-TCPC-CANP…...

Caliper 配置文件解析:config.yaml

Caliper 是一个区块链性能基准测试工具,用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构,并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件,主要包含以下几个部…...

Redis数据倾斜问题解决

Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中&#xff0c;部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点&#xff0c;导致这些节点负载过高&#xff0c;影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...

听写流程自动化实践,轻量级教育辅助

随着智能教育工具的发展&#xff0c;越来越多的传统学习方式正在被数字化、自动化所优化。听写作为语文、英语等学科中重要的基础训练形式&#xff0c;也迎来了更高效的解决方案。 这是一款轻量但功能强大的听写辅助工具。它是基于本地词库与可选在线语音引擎构建&#xff0c;…...

在QWebEngineView上实现鼠标、触摸等事件捕获的解决方案

这个问题我看其他博主也写了&#xff0c;要么要会员、要么写的乱七八糟。这里我整理一下&#xff0c;把问题说清楚并且给出代码&#xff0c;拿去用就行&#xff0c;照着葫芦画瓢。 问题 在继承QWebEngineView后&#xff0c;重写mousePressEvent或event函数无法捕获鼠标按下事…...

C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解

在 C/C 编程的编译和链接过程中&#xff0c;附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置&#xff0c;它们相互配合&#xff0c;确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中&#xff0c;这些概念容易让人混淆&#xff0c;但深入理解它们的作用和联…...