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    2024-3-5 13:08
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    要使用YOLOv8进行路面坑洞检测,可以按照以下步骤进行: 1. 准备数据集:收集包含路面坑洞的图片,并为每个图片标注出坑洞的位置。可以使用LabelImg等工具进行标注。 2. 安装依赖库:确保已经安装了Python、OpenCV、NumPy等库。 3. 下载YOLOv8模型:从YOLO官网或GitHub仓库下载预训练的YOLOv8模型。 4. 修改配置文件:根据实际需求修改YOLOv8的配置文件,例如类别数量、锚点尺寸等。 5. 训练模型:使用准备好的数据集和配置文件训练YOLOv8模型。 6. 测试模型:使用测试集评估模型的性能。 7. 应用模型:将训练好的模型应用于实际路面图像,检测坑洞。 以下是一个简单的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np from yolov8 import YOLOv8 # 加载预训练的YOLOv8模型 yolo = YOLOv8("yolov8.weights", "yolov8.cfg") # 读取路面图像 image = cv2.imread("road_image.jpg") # 使用YOLOv8进行目标检测 detections = yolo.detect(image) # 在图像上绘制检测结果 for detection in detections: x, y, w, h = detection cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Result", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 注意:这里的代码仅作为示例,实际应用时需要根据具体情况进行调整。
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    2024-1-19 09:57
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    迷宫老鼠机器人代码涉及到多个方面,包括传感器数据处理、路径规划算法、控制算法等。由于篇幅原因,这里只给出一个简化版的迷宫老鼠机器人代码示例,仅供参考: ```python import time import random # 迷宫地图 maze = , , , , ] # 机器人当前位置 x, y = 1, 1 # 目标位置 target_x, target_y = 3, 3 # 传感器数据 sensor_data = # 路径规划算法 def path_planning(): path = == 0: return "up" elif sensor_data == 0: return "right" elif sensor_data == 0: return "down" else: return "left" # 移动 def move(direction): global x, y if direction == "up": x -= 1 elif direction == "right": y += 1 elif direction == "down": x += 1 else: y -= 1 return x, y # 主循环 while True: # 获取传感器数据 sensor_data = get_sensor_data() print("Sensor data:", sensor_data) # 路径规划 path = path_planning() print("Path:", path) # 执行路径规划结果 for direction in path: move(direction) time.sleep(1) print("Current position:", x, y) # 到达目标位置 if (x, y) == (target_x, target_y): print("Arrived at the target!") break ``` 这个示例中,迷宫地图用一个二维列表表示,其中0表示可以通过的空地,1表示墙壁。机器人当前位置和目标位置分别用变量x、y和target_x、target_y表示。传感器数据用一个列表表示,其中每个元素表示对应方向上的障碍物距离。路径规划算法使用简单的贪心算法,根据传感器数据选择下一步方向。主循环中,不断获取传感器数据,进行路径规划,并执行路径规划结果。
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    2023-12-18 20:19
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    硬件方案--110V方案 下载链接!! 本套逆变器方案分110V输出以及220V输出,电池最大电压是48V,包括了LCD 。110V方案主控使用的dsp是MICROCHIP(美国微芯)的dsPIC33FJ16GS504芯片,ACDC控制器是TOP250YN,运算放大器包含LM358、MCP6022,电流感应放大器INA168,单片机是 MICROCHIP(美国微芯)的PIC18F2420-E/SO,电流传感器是LEM(莱姆)的HXS 20-NP。IGBT是采用的英飞凌的IR2214,DCDC芯片是TI(德州仪器)的LM5575,用来输出DC12V,以及其他一些列变压器。 硬件方案--220V方案 本套逆变器方案分110V输出以及220V输出,电池最大电压是48V,包括了LCD 。220V的方案和110V方案类似主控使用的dsp是MICROCHIP(美国微芯)的dsPIC33FJ16GS504芯片,ACDC控制器是TOP250YN,运算放大器包含LM358、MCP6022,电流感应放大器INA168,单片机是 MICROCHIP(美国微芯)的PIC18F2420-E/SO,电流传感器是LEM(莱姆)的HXS 20-NP。IGBT是采用的英飞凌的IR2214,DCDC芯片是TI(德州仪器)的LM5575,用来输出DC12V,以及其他一些列变压器。 硬件方案--PCB 软件方案 软件是DSP方案,包含正弦波模块,LCD显示模块以及其他相关计算模块,是完整工程文件,可以参考学习相关算法。
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    时间: 前天 09:58
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    上传者: huangyasir1990
    一、AI智能体:数字时代的新物种在人工智能技术飞速发展的今天,AI智能体(AIAgent)已经从科幻概念转变为现实生产力。不同于传统的程序或简单的聊天机器人,AI智能体是具有自主性、反应性、主动性和社会能力的智能实体,能够感知环境、处理信息、做出决策并执行任务。AI智能体的核心特征体现在四个方面:自主性(能在没有直接干预下运作)、反应性(能感知环境并适时响应)、主动性(能主动追求目标)以及社交能力(能与其他智能体或人类互动)。这些特性使得AI智能体在复杂任务处理上展现出前所未有的潜力。当前市场上涌现了多种AI智能体开发平台,其中COZE以其独特的优势脱颖而出。COZE平台不仅降低了AI智能体的开发门槛,还提供了从简单到复杂的全方位支持,使其成为从入门到高级的理想学习与实践平台。二、COZE平台:AI智能体开发的革命性工具COZE是由字节跳动推出的新一代AI智能体开发平台,它集成了大型语言模型、知识库、技能插件等核心组件,让开发者能够快速构建功能强大的AI智能体应用。与传统的AI开发平台相比,COZE具有三大显著优势:低代码/无代码设计:通过可视化界面和模块化组件,大大降低了开发门槛,非技术人员也能快速上手。多模态能力整合:无缝结合文本、图像、语音等多种交互方式,打造更自然的用户体验。强大的生态系统:提供丰富的预训练模型、API接口和插件市场,加速开发进程。COZE平台的架构设计体现了高度的灵活性和扩展性。底层依托强大的大型语言模型(如GPT系列或其他先进模型),中层提供知识管理、记忆存储和技能调度等功能,上层则支持多种部署方式和交互接口。这种分层设计使得开发者可以根据需求灵活配置,既适合简单聊天机器人,也能构建复杂的业务自动化系统。三、从零开始:COZE智能体入门实践对于初学者而言,使用COZE创建第一个AI智能体是一个令人兴奋的过程。以下是详细的入门步骤:注册与设置:访问COZE官网完成注册,选择适合的套餐(通常有免费试用选项)。定义智能体角色:确定智能体的身份(如客服助手、个人秘书等)和基础性格特征。配置基础能力:选择语言模型版本,设置基本的对话流程和响应规则。知识库建设:上传相关资料文档,训练智能体掌握特定领域的专业知识。测试与优化:通过模拟对话不断调整参数,提高响应质量和准确性。在入门阶段,避免常见误区至关重要。新手常犯的错误包括:过度复杂化初期目标、忽视测试环节、不重视用户反馈收集等。建议从简单明确的功能开始,逐步迭代,同时建立有效的评估机制,量化智能体的表现指标(如响应准确率、任务完成率等)。四、进阶提升:打造专业级AI智能体当掌握基础技能后,开发者可以通过以下方法将COZE智能体提升至专业水平:高级配置技巧包括:多轮对话设计:实现复杂任务的分解与上下文保持,如预订流程中的信息收集与确认。情绪识别与应对:通过语义分析识别用户情绪状态,调整回应语气和策略。个性化记忆:安全存储用户偏好和历史交互,提供定制化服务。外部系统集成是专业级智能体的关键能力。COZE支持通过API与各类业务系统连接,例如:与企业CRM系统对接,实现客户咨询自动关联历史记录接入电商平台API,处理订单查询和退换货流程连接日历和邮件系统,自动化安排会议和发送提醒一个成功的企业级应用案例是某银行的智能客服系统。通过COZE平台,该银行构建了能处理80%常见问题的AI客服,集成账户查询、转账指导、投资咨询等功能,同时确保敏感操作无缝转接人工服务,大幅提升了服务效率和客户满意度。五、高级应用:AI智能体的创新实践在高级应用阶段,AI智能体展现出改变行业规则的潜力。以下是几个前沿方向:多智能体协作系统:多个专业智能体分工合作解决复杂问题。例如在电商场景中,产品推荐、订单处理、售后服务的智能体各司其职又协同工作。自主学习和进化:通过用户反馈和数据分析不断优化表现。COZE平台提供的强化学习机制允许智能体从交互中持续改进。行业颠覆性应用:教育领域:个性化学习助手能动态调整教学策略,实时评估学生理解程度医疗健康:症状预诊智能体结合专业知识库提供初步建议,减轻医疗机构压力智能制造:生产线协调智能体实时优化排程,预测并预防设备故障这些高级应用的实现路径通常遵循"试点-评估-扩展"模式。以医疗应用为例,可先从常见病咨询开始,严格限定回答范围,通过临床医生监督下的逐步测试,确认可靠性后再扩大病种范围和应用场景。六、AI智能体开发的挑战与未来尽管前景广阔,AI智能体开发仍面临多项挑战:技术瓶颈:包括上下文保持有限、复杂推理能力不足、多模态融合不完美等问题。伦理与安全:数据隐私保护、决策透明性、责任归属等议题亟待解决。商业落地:如何平衡成本与效益,证明ROI,是企业采用的关键考量。COZE平台在这些方面提供了创新解决方案,如:通过模块化设计降低算力需求内置合规性检查和安全协议提供详细的性能分析和成本测算工具展望未来,AI智能体将呈现三大发展趋势:专业化(垂直领域深度优化)、人性化(更自然的情感交互)和普及化(成为各类应用的标配组件)。对于开发者和企业而言,现在正是掌握COZE等平台技能的最佳时机,以抢占这一波技术变革的先机。结语:开启AI智能体开发之旅从COZE入门到高级应用的旅程,展现了AI智能体技术的惊人潜力和广阔前景。无论你是个人开发者探索创新可能,还是企业寻求数字化转型,掌握AI智能体开发技能都将成为未来的关键竞争力。建议学习路径如下:从COZE官方文档和社区资源开始基础学习通过实际项目积累经验,逐步增加复杂度关注行业最新动态,持续更新知识体系参与开发者社区,交流最佳实践AI智能体时代已经来临,而COZE等平台为我们提供了参与这场变革的绝佳工具。现在就开始你的AI智能体开发之旅,共同塑造智能化的未来。
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    时间: 2025-6-22 23:00
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    上传者: 小恶魔owo
    milkv温湿度计源码,使用0.96OLED,iic屏幕。AHT20温湿度传感器详细教程:https://mbb.eet-china.com/forum/topic/152611_1_1.html
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    时间: 2024-10-21 11:13
    大小: 3.7KB
    上传者: huangyasir1990
    一、Llama3大模型是什么?Llama是由Meta的人工智能研究团队开发并开源的大型语言模型(LLM),继Llama2+模型之后,Meta进一步推出了性能更卓越的MetaLlama3系列语言模型,包括一个80亿参数模型和一个700亿参数模型。Llama370B的性能美Gemini1.5Pro,全面超越Claude大杯,而400B+的模型则有望与Claude超大杯和新版GPT-4Turbo掰手腕二、llama2和llama3有什么区别?llama3与llama2的模型架构完全相同,只是model的一些配置(主要是维度)有些不同,llama2推理的工程基本可以无缝支持llama3。在meta官方的代码库,模型计算部分的代码是一模一样的,也就是主干decoderonly,用到了RoPE、SwiGLU、GQA等具体技术。通过对比huggingface模型中的config.json,首先可以看出,模型都是LlamaForCausalLM这个类,模型结构不变。三、Llama3的目标和最佳表现Llama3拥抱开源社区。通过不断响应用户反馈来提升模型效果,并且持续在负责任的AI领域扮演重要角色。近期发布的基于文本的模型是Llama3集合的一部分。未来的目标是使Llama3成为多语言、多模态、长上下文、持续提升核心能力,如:推理和代码生成。得益于pretraining和post-training的改进,我们的pretrained模型和instruction-fine-tuned模型是8B和70B最好的大模型。post-training的改进包括:降低误拒率、改进的对齐方法、模型回答的多样性。同时,我们也看到Llama3综合能力的提升,如:推理、代码生成、指令遵循。这使得Llama3更加可控。四、从头构建LLaMA3大模型(Python)首先是模型架构的选择。原工作用的是GPTNeo架构(可以看他们的config),这个算是很老的模型了,最初是EleutherAI用来复现追踪GPT-3的工作的,现在用的也比较少了。我打算选用LLaMA架构,也算是符合研究主流、便于推广。LLaMA3主要多了个GQA,也是现在模型的主流,我这里也用一下。其次是数据的选择。既然是复现,就直接贯彻拿来主义,用原工作开源的数据集(主要是从头生成要花不少api费用)。原工作第一版的时候用的是GPT-3.5生成的数据,后面社区有人更新了第二版,是用GPT-4生成的,比原数据更好,就用它了。最后是训练。其实我手上就两张306012G和4060Ti16G,训这个确实是绰绰有余,但我还是不想在桌前吵我自己,于是继续用Colab。现在Colab可以直接看到剩余使用时长了,虽然已经被砍到只有3h左右的用卡时间,但至少心里有个底,况且3h训我们这个也完全够了。五、用户与LlaMA3进行交互的方式主要分为6个阶段。阶段1:通过按原样使用模型,以适应广泛的应用场景。第2阶段:在用户自定义的应用程序中使用模型。第3阶段:使用提示工程来训练模型,以产生所需的输出。第4阶段:在用户端使用提示工程,同时深入研究数据检索和微调,这仍然主要由LLM提供商管理。第5阶段:把大部分事情掌握在自己(用户)手中,从提示工程到数据检索和微调(RAG模型、PEFT模型等)等诸多任务。第6阶段:从头开始创建整个基础模型——从训练前到训练后。为了最大限度地利用这些模型,建议最好的方法是使用上面的第5阶段,因为灵活性很大程度上取决于用户自身。能够根据领域需求定制模型对于最大限度地提高其收益至关重要。因此,如果不参与到系统开发中,是不能产生最佳回报的。
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    时间: 2024-8-29 16:18
    大小: 1.05MB
    上传者: wuyu2009
    怎么测评word一直上传不了?传了一下午了
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    时间: 2024-3-8 21:20
    大小: 31.19MB
    上传者: zhusx123
    重构-改善既有代码的设计 程序员的书
  • 所需E币: 5
    时间: 2024-3-1 13:32
    大小: 5.61MB
    上传者: htwdb
    本文提出了一种基于深度学习的C语言代码缺陷定位方法。该方法不同于以往的利用缺陷报告或者以缺陷代码形成训练库的代码缺陷定位方法,而是基于OJ系统存在的大量正确代码形成检测模板,即将大量正确的代码作为训练数据通过深度学习技术进行训练构建代码模板库,通过找出与提交代码最相似的模扳代码,对缺陷代码进行缺陷定位。具体地,该方法将C语言代码表示为抽象语法树(AST)的形式,并对AST进行子树拆分,使用Word2vec词嵌入技术对代码进行编码,输入神经网络模型进行特征提取,构建代码模板库;在检测阶段将缺陷代码与代码模板库中的代码进行相似度计算,找出最相似的模板代码,通过逐句地词法分析找出缺陷语句,从而实现C语言代码的缺陷定位。通过对两个数据集以及相应测试集的构建来进行方法的有效性验证,结果表明本文的方法具有较好的缺陷定位效果。     其次,本文探索了该方法在C语言课程教学实验系统的应用,通过在实验代码提交页面添加“错误提示”功能,对代码的逻辑缺陷进行检测井反馈给学生,帮助学生更快地发现代码中可能存在的缺陷语句。最后,本文给出了针对该功能的可用性测试、性能测试、以及安全性测试结果,证明该方法在实际系统中的有效性
  • 所需E币: 1
    时间: 2024-2-27 21:14
    大小: 731.05KB
    上传者: zhusx123
    嵌入式单片机C代码规范与风格_V1.1
  • 所需E币: 2
    时间: 2024-2-23 12:01
    大小: 363.88KB
    上传者: 小恶魔owo
    "alt=""/>General_Files是用户编辑的地方,不需要动main函数
  • 所需E币: 2
    时间: 2024-2-21 17:48
    大小: 105.71KB
    上传者: 小恶魔owo
    高德地图的API大全,收集以及验证代码的完整性,让地图、物联网、天气等等API的设计提供一个相对标准的代号,让API更加易读、易理解
  • 所需E币: 5
    时间: 2024-1-25 15:45
    大小: 6.81MB
    上传者: 丙丁先生
    AT指令无线串口模块-第三期代码.zip
  • 所需E币: 5
    时间: 2024-1-25 15:40
    大小: 4.52MB
    上传者: 丙丁先生
    CW32遥控寻迹小车代码.rar
  • 所需E币: 5
    时间: 2024-1-25 15:44
    大小: 1.56MB
    上传者: 丙丁先生
    AT指令无线串口模块-第四期代码.zip
  • 所需E币: 2
    时间: 2023-11-10 16:43
    大小: 39.4KB
    上传者: Argent
    SiliconLabs(芯科科技)Si446x模拟SPI接口以及radio驱动代码
  • 所需E币: 2
    时间: 2023-11-10 16:45
    大小: 9.82MB
    上传者: Argent
    SiliconLabs(芯科科技)Si446xSub_GHz无线收发器软件参考代码
  • 所需E币: 0
    时间: 2023-10-24 09:19
    大小: 3.39KB
    上传者: popy
    数字时钟例程代码.zip
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-7-12 09:19
    大小: 2.73MB
    上传者: 张红川
    最终项目代码.zip
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-7-10 15:35
    大小: 7.82MB
    上传者: 张红川
    Day4实现代码驱动NB-IOT.rar
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-7-1 20:13
    大小: 559.52KB
    上传者: Argent
    【正点原子】嵌入式LinuxC代码规范化V1.0
  • 所需E币: 2
    时间: 2023-6-28 11:15
    大小: 7.31MB
    上传者: 张红川
    dyuRobot_大平衡车代码(蓝牙遥控版).rar
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-6-28 11:12
    大小: 172KB
    上传者: 张红川
    pid学习代码.pdf