集成电路插座安全检测器的设计

随着我国电源检测器市场的迅猛发展,与之相关的核心技术应用与研发必将成为业内焦点.集成电路插座安全检测器由74LS38译码器和LED灯、二极管、稳压管等常用电子元件组成;能够识别常见的8种不同接线情况,通过LED显示并验证接线是否存在危险.

基于YOLO改进残差网络结构的车辆检测方法

针对车辆检测任务，设计更高效、精确的网络模型是行业研究的热点，深层网络模型具有比浅层网络模型更好的特征提取能力，但构建深层网络模型时将导致梯度消失、模型过拟合等问题，应用残差网络结构可以缓解此类问题。基于YOLO算法，改进残差网络结构，加深网络层数，设计了一种含有68个卷积层的卷积神经网络模型，同时对输入图像进行预处理，保证目标在图像上不变形失真，最后在自定义的车辆数据集上对模型进行训练与测试，并将实验结果与YOLOV3模型进行对比，实验表明，本文设计的模型检测精准度(AP)达90.63%，较YOLOV3提高了4.6%。

Wifi，ZigBee和蓝牙大战小析资料下载

智能家居被看作是下一个风口，但是近两年智能家居市场一直不温不火。一方面，很多智能产品并不能够抓住用户痛点，真正满足用户的需求，很多用户对此的接受度不高。另一方面，这个市场的格局还未形成， 无论是技术发展还是商业模式都没有成熟。其中，很多年来一直被炒得很热的wifi，ZigBee，蓝牙大战也依然没有结果。

leetcode.3sum-leetcode-practice:算法实践

leetcode。 3sum leetcode-练习 算法实践 15. 3和 给定一个由 n 个整数组成的数组 nums，nums 中是否有元素 a、b、c 使得 a + b + c = 0？ 在数组中找到所有唯一的三元组，其总和为零。 示例输入： [-1, 0, 1, 2, -1, -4] 示例输出： [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ] 首先，我最自然的想法是简单地搜索给定数组中 3 个数字的所有可能组合，并找出满足请求的组合。 这该怎么做？ 我们将遍历数组中的每个元素，对于每个元素，我们将搜索其后面的所有数字：是否有 2 个数字之和等于该元素的相反数字？ 如果有，请将这两个数字附加到我们的列表中，稍后我们将返回。 代码如下： class Solution: def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: def search_sum(target,num_idx,nums):#search whether two elements sum up to target ls=[] for i in ra

颜色分类leetcode-Deep-Learning-Melanoma:使用深度学习对黑色素瘤图像进行分类和分割

颜色分类leetcode 黑色素瘤检测的深度学习 莫希特·阿加瓦尔 南迪塔·达玛拉朱 沙比沙伊布 动机 黑色素瘤是一种神经嵴衍生细胞的癌症，为皮肤和其他组织提供色素沉着。 在过去的 4 年里，美国黑色素瘤的发病率增长速度超过任何其他恶性肿瘤。 恶性黑色素瘤患者的生存与早期发现直接相关ii。 目前识别黑色素瘤的技术是手动扫描皮肤，但准确诊断黑色素瘤的唯一方法是活检。 开发更准确、无创、自动化的技术来识别黑色素瘤，以降低医疗成本并促进早期检测，还有很大的余地。 之前的工作 | | --- | --- | --- | | 细分 | 特征提取 | 分类 | 以前的方法面向模式识别。 这些先前的方法可以根据它们是针对全局特征还是针对局部特征进行分类。 全局方法遵循病变分割、特征提取、特征选择和病变分类的轮廓。 另一方面，局部方法将图像分成块并从这些块中提取特征。 所有这些方法都使用统计学习、朴素贝叶斯、SVM 等。iii 然而，CNN 已被证明在分割、定位和特征提取等任务中非常有效，绝对应该为这些任务进行探索。 最近的一种方法使用在 ILSVRC 2012 数据上预训练的 CNN 进行特征提取，

软组织肉瘤CT图像数据数据集

Segmenting Soft Tissue Sarcomas是由手术病理确认的软组织肉瘤的医学 PET-CT 图像，从2004年11月到2011年11月，有19例病例发现了肺部转移。

harmonyos英文怎么读-harmonyos_helloworld:华为鸿蒙2.0的helloworld应用

和声英文怎么读你好，鸿蒙！ HarmonyOS 的 hello world 应用程序，用于测试新平台中的功能。 我的第一个鸿蒙应用程序。 用 DevEco Studio 2.1 编译

程序员需要经常刷题吗-coding-dojo:CodingDojo是一个会议，一群编码人员聚在一起应对编程挑战。他们在那里玩得开心并参与Del

需要程序员经常刷题吗什么是道场？ 道场是指专门针对合气道、柔道、空手道或武士等日本武术的训练场所。 这与编程有什么关系？ 为什么叫Programming Dojo？ 这就是重点：作为开发人员，您需要进行大量培训！ 在软件中，我们在工作中进行练习，这就是我们在工作中犯错的原因。 我们需要找到将实践与专业分开的方法。 我们需要练习课。 ——戴夫·托马斯 因此， Coding Dojo 是一个安全、包容、协作和有趣的地方，可以提高您的程序员技能。 遵循这个原则，我们真的需要知道，这不是一个“表演”或“比赛”的地方，远不止于此。 编码 Dojo 要求： 舒适的会议室； 已启动并运行具有所需开发环境的计算机； 一台投影仪，让所有参与者都能看到正在做的事情； 小吃和比萨是加分项:-) 有两种主要的会议形式： 兰多里卡塔： 在这种格式中，两个初始参与者一起解决问题，按照 TDD 和结对编程在时间盒内进行（通常在 5 到 7 分钟之间）。 在每一回合结束时，飞行员加入观众，副驾驶成为飞行员，一位新的副驾驶从观众中加入这对搭档。 准备好的卡塔： 会议目标是每个人都应该能够在会议后重现步骤并解决相同的问题

leetcode信封-leetcode:leetcode

leetcode信封 leetcode 目前所完成的leetcode题目 还有部分lintcode题目 Tips 加速输入 int x=[](){ std::ios::sync_with_stdio(false); //解除与C输入输出的兼容，解绑后请不要混用两者 cin.tie(NULL); //暂时不太理解 return 0; }(); summary 一些总结性md文件 完成情况(按难度分类) *符号表示有leetcode上的代码 leetcode上的代码大多数都是用时最少的代码，或者是算法比较新奇的。 easy 完成情况 561 Array Partition I* 66.3% 766 Toeplitz Matrix 57.7% 566 Reshape the Matrix* 57.7% 485 Max Consecutive Ones* 53.7% 695 Max Area of Island* (DFS) 51.8% 283 Move Zeroes* 51.5% 448 Find All Numbers Disappeared in an Array* 51.2% 717

谷歌师兄的leetcode刷题笔记-efwdrgtb:文件名

谷歌师兄的leetcode刷题笔记DiscordSpeechBot 一个语音到文本的机器人，用于与音乐命令不协调，更多的是用 NodeJS 编写的。 演示： 在我们的 Discord 服务器上亲自试用机器人： 您可以按照以下步骤启动并运行此机器人。 赫鲁库 如果您没有 linux 服务器/机器，那么您可以使用 Heroku 来托管您的 bot 24/7 并且它是免费的。 在“Resources”选项卡下，使用“worker” deno 类型，而不是“web”类型。 您需要在“设置”选项卡下配置“配置变量”，这些是下面设置部分中的环境变量。 码头工人 如果您更喜欢使用 Docker 而不是手动安装它。 将Dockerfile.sample复制到Dockerfile并进行编辑。 在底部附近，您必须使用settings.json文件或设置 ENV 变量来提供 API 凭据。 有关这些的详细信息，请参阅下面的设置部分。 配置 Dockerfile 后，您可以构建并运行它： 运行docker build -t discordspeechbot . 这可能需要一两分钟。 运行docker run