自动评阅系统.rar
学生通过将准备好的作业材料通过浏览器上传到网上,教师可以来进行接收和点评并给予反馈,实现自动考核学校学生的目的。
DeepLabV3 +网络把 DeepLabV3 网络作为编码器,利用 atrous convolution 生成任意维度的特征,并采用 ASPP 策略,对带孔卷积模块进行并行方式的设计, 采用不同的 atrous rates 对不同尺度的卷积特征进行提取,通过编码全局内容信息 的图像层特征,提升图像的语义分割效果。在其后面级联解码器,将低层级的特 征经过卷积、上采样等操作,得到图像像素级别的预测。 DeepLabv3+网络模型模块 输入: 包含标记目标图像的 tfrecord 格式数据。 输出: 包含脆性区域目标的二值图。
结合人工智能和图像处理技术,建立了基于图像处理和自动识别的 DWTT 断口测评方法。利用计算机图像分析方法和管线钢 DWTT 在试验中呈现的断口属性特征,对 DWTT断口图像进行研究。 1.使用pyqt实现图像界面的设计 2.完成模型的实时调用和预测 3.查看钢材DWTT断口的评测数据
通过python界面来展示程序的功能效果! 利用pyQT 中的强大功能可以设计出丰富多彩的程序功能界面。
Shell 脚本语言是 Linux/UNIX 系统上一种重要的脚本语言,在Linux/UNIX 领域应用极为广泛,熟练地掌握 Shell 脚本编程是一个优秀的 Linux/UNIX 开发者和系统管理员的必经之路。
对石油管材落锤撕裂断口进行评定,目前采用的方法主要通过游标卡尺等测量工具进行测量和计算,存在对工作人员经验要求高、主观因素影响大、不规则形貌判别困难和效率低等缺点。针对以上问题提出了一种具有空洞卷积的编解码器模型的管材断口图像语义分割方法,首先对采集好的试样断口进行脆性区域的数据集标记,然后利用标记好的数据集对DeepLabV3+网络模型进行训练,该模型可以有效地分割试样断口中的脆性区域。最后对管材试样断口评定的计算方法进行了基于像素级别的改进,在对实验结果进行分析和对比后表明,所提出的方法具有更高稳定性、高准确率和良好分割效果。
通过使用不同的工具,来帮助我们对MCS51单片机的学习,其中的小工具包括:ICD汉字取模软件,串口助手,USB_TTL测试工具,进制转换等。
通过将编写好的程序,下载到安装好驱动程序的51单片机中,通过不同的器件(热敏,光敏,直流或交流步进电机,红外和三极管等)来学习他们在单片机中的运行原理。
根据老师提出的基本功能,系统至少应完成以下功能,达到最终目标。 1、用户注册和登录,个人信息管理; 2、图书浏览,分类浏览; 3、按书号,书名,作者等检索图书; 4、查看图书详情,以及添加到购物车; 5、购物车管理,结算,下订单; 6、订单管理。 系统后台额外功能: 1、实现后台的用户管理; 2、后台实现一级分类管理、二级分类管理; 3、后台实现图书管理,包括向系统中添加图书,相关图书信息的上传; 4、后台实现订单管理。
先安装该驱动程序,安装之前不要将开发板右上方的USB下载接口与计算机相连. 安装在默认目录下. 将开发板右上方的USB下载接口与计算机相连,提示找到新硬件,选择自动安装即可.
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