目录 理论学习有源蜂鸣器和无源蜂鸣器的区别有源蜂鸣器两线制三线制 无源蜂鸣器 功能概述线路图IDE 理论学习 有源蜂鸣器和无源蜂鸣器的区别 1、有无震荡源，有源蜂鸣器内部带震荡源，所以只要一通电就会叫，而无源内部不带震荡源，所…

一、参考 Arduino基础入门篇25—红外遥控Arduino与红外遥控握手 二、目标 在日常生活中我们会接触到各式各样的遥控器，电视机、空调、机顶盒等都有专用的遥控器，很多智能手机也在软硬件上对红外遥控做了支持，可以集中遥控绝大部分家用电器…

目录 概述学习目标led接线图Mind开始IDE 概述 通过电位器控制LED的亮度。 脉宽调制（PWM）基本原理：控制方式就是对逆变电路开关器件的通断进行控制，使输出端得到一系列幅值相等但宽度不一致的脉冲，用这些脉冲来代替正弦…

目录 一、参考二、目标三、理论学习1、火焰传感器如何工作？2、火焰传感器检测什么？3、火焰传感器在哪里使用？4、火焰传感器模块如何工作？![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/1eb5e44aa2d248108d060009d8304128.gi…

作品介绍： ： 作品介绍：基于Arduino UNO的云台与OpenMV摄像头追踪系统**。 关键组件： 1. Arduino UNO： 作为主控制器，负责控制云台的运动和与OpenMV模块的通信。 2. OpenMV模块：这是一种基于AR…

Infinite-Mobility：高保真关节对象 процедурного生成 Infinite-Mobility 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/Infinite-Mobility 项目介绍 Infinite-Mobility 是一个开源项目，致力于通过 procedurial generation&#xf…

文章同步发于 github 仓库和知乎。3D 视觉算法包括很多内容，此文仅当作入门了解些概念定义和知识概括。 背景知识 3D图像描述有多种方法，常见的如下： 点云网格（meshes）基于视图的描述深度图像（depth imag…

文章目录 整体介绍Native & Managed Objects什么是序列化序列化用来做什么Editor和运行时序列化的区别脚本序列化针对序列化的使用建议 Unity资产管理导入Asset Process为何要做引擎资源文件导入Main-Assets和 Sub-Assets资产的导入管线Hook，AssetPostprocessor…

3.1简介 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的…

注意力机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输…

注意力机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输…

NeurIPS2019 NeurIPS 2019的论文结果已经出炉， 包括了36篇oral和164篇spotlights共1428篇论文。可以看到论文的主题还是以深度学习、神经网络、图、优化、通用性、鲁棒性以及效率等方面为主。详细的列表见下文，官方发布论文链接后会及时同步，如果想及时学习文章可以在主流搜…

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型…

目录 前言1、查看当前内核版本2、导入ELRepo仓库的公共密钥：3、安装ELRepo仓库的yum源：4、安装最新版内核5、设置以新的内核启动6、重启验证新内核 前言 在操作软件时，很多时候会遇见内核版本过低的情况，本文主要学习升级内核版本…

摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的植物叶片病害识别系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Strea…

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。 需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取！ 一个人可以走的很快，但一…

GEE开发之Landsat8_NDVI的数据分析 前言1 基础知识2 T1_32DAY_NDVI的数据获取2.1 遥感影像获取2.2 遥感数据获取 3 T1_8DAY_NDVI的数据获取3.1 遥感影像获取3.2 遥感数据获取3.3 逐月数据获取 总结 前言 这次主要获取Landsat8的NDVI的数据。 1 基础知识 landsat8：…

一、 本文介绍 本文给大家带来的改进机制是一种号称超轻量级且有效的动态上采样器——DySample。与传统的基于内核的动态上采样器相比，DySample采用了一种基于点采样的方法，相比于以前的基于内核的动态上采样器，DySample具有更少的参数、浮点运算次数、GPU内存和延迟。此外…

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用多层次特征融合模块（SDI）配上经典的加权双向特征金字塔网络Bi-FPN形成一种全新的Neck网络结构，从而达到二次创新的效果，其中（SDI）模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。Bi-FPN…

0. 2023年11月更新 请使用第四节的新方法，不需要修改代码，更加简单。 1.错误尝试 在训练YOLOv8的时候，因为开太多其他程序，导致在100多次的时候崩溃，查询网上相关知识如何接着训练，在yolo5中把resume改成…