bardo
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最新评论
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周仁明：
xin911 写道周仁明 写道js的借用了，谢谢！java的版 ...
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xin911：
周仁明 写道js的借用了，谢谢！java的版本必然是不对的问题 ...
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周仁明：
js的借用了，谢谢！java的版本必然是不对的问题很多。
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zhangzhj85：
...
公开几个移动互联产品设计大神的观点 -
white_crucifix：
嗯，不过网络诊断功能能帮上忙的次数的确微乎其微
戏说windows 7 中的优秀设计
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安装前的准备 1、安装Python：确保你的计算机上已经安装了Python。你可以在命令行中输入python --version或python3 --version来检查是否已安装以及安装的版本。 个人建议：在anaconda中自建不同python版本的环境，方法如下(其他版本照葫芦画瓢)： 比如创建python3.8环境，anaconda命令终端输入：conda create -n py38 python==3.8 2、安装pip：pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python包。你可以通过输入pip --version或pip3 --version来检查pip是否已安装。 安装WHL安装包 1、打开命令行(或打开anaconda命令行终端)： 在Windows上，你可以搜索“cmd”或“命令提示符”并打开它。 在macOS或Linux上，你可以打开“终端”。 2、cd到whl文件所在目录安装： 使用cd命令导航到你下载的whl文件所在的文件夹。 终端输入：pip install xxx.whl安装即可（xxx.whl指的是csdn下载解压出来的whl） 3、等待安装完成： 命令行会显示安装进度，并在安装完成后返回提示符。 以上是简单安装介绍，小白也能会，简单好用，从此再也不怕下载安装超时问题。 使用过程遇到问题可以私信，我可以帮你解决！ 收起
钢材表面缺陷检测数据集是一个专门针对钢材表面缺陷检测的深度学习训练与测试资源。这个数据集的创建旨在推动钢铁工业中自动化检测技术的发展，提高生产效率和产品质量。它包含了大量经过精心标注的真实钢材图像，用于训练和验证深度学习模型，特别是针对目标检测任务的算法，如YOLO（You Only Look Once）。 一、表面缺陷检测的重要性： 在钢铁制造过程中，表面缺陷可能会影响材料的性能和寿命，甚至导致结构的失效。因此，及时、准确地检测出这些缺陷至关重要。传统的检测方法依赖于人工视觉检查，成本高且易受主观因素影响。随着机器学习和深度学习技术的进步，自动化检测已成为解决这一问题的有效途径。 二、深度学习在表面缺陷检测中的应用： 1. YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一种实时的目标检测系统，以其快速的检测速度和相对较高的准确性而受到广泛关注。在NEU-DET数据集中，YOLO可以被训练来识别并定位钢材表面的缺陷，如裂纹、锈斑、凹痕等。 2. 特征提取：深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），能自动从图像中学习高级特征，这对于识别复杂的表面缺
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依赖包安装 由于node的包非常大，所以提供源代码的时候就不提供第三方的依赖包，需要自己安装。在项目目录下执行npm i即可安装。 1、PHP的版本必须在8.2x，至于更高的版本，例如8.3x版本以及更高，系统还未完全测试过，生产环境不建议直接使用。 2、MySQL的版本必须是>= 5.7.x的版本，低于5.7.0的版本100%是无法使用的。 3、Redis的版本没有过多的要求，不过推荐使用7.0以及更高的版本。 4、管理端使用的Vue3的版本开发，同时使用了Element Plus的版本， 所以需要使用Node.js的版本推荐是>= 16.x的版本。同时推荐生产环境，编译打包成静态文件运行。 安装教程： 域名配置，打开utils目录下的request.js文件，按照文件说明配置实际的API地址。 App.vue里面的examUpdateTemplateId改成自己的微信小程序订阅模板id。 代码中有涉及到开发者的二维码图片，根据不同的地方替换成自己即可。 小程序配置，找到manifest.json文件，将下面的appid改成你自己的小程序appid。 “mp-we
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