错误信息如下：
创建 dataConfiguration 的配置节处理程序时出错: 未能加载文件或程序集“Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Data, Version=2.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null”或它的某一个依赖项。找到的程序集清单定义与程序集引用不匹配。 (异常来自 HRESULT:0x80131040)
起因：
对Enterprise Library加入了签名，然后被应用程序调用，编译可以通过，程序能够运行，就是在调用Enterprise Library的时候就出错。
解决办法：
在App.Config的如下内容中，修改PublicKeyToken=null为PublicKeyToken=你的公钥标记
<section name="dataConfiguration" type="Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Data.Configuration.DatabaseSettings, Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Data, Version=2.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null"/>
修改为
<section name="dataConfiguration" type="Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Data.Configuration.DatabaseSettings, Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Data, Version=2.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=c6e8e2756ff53597"/>
公钥标记的取法如下，也可以参考我得另外一篇Blog
1、使用sn.exe 工具，生成一个 snk 文件 [sn -k keyfile.snk]
（这里产生的私钥就是你签名时候使用的私钥，如果已经有了，就不能再产生）
-k [keysize] outfile
生成一个指定大小的新 RSACryptoServiceProvider 密钥并将其写入指定的文件。公钥和私钥都写入该文件。
如果不指定密钥大小，并且已安装了 Microsoft Enhanced Cryptographic Provider，则默认情况下生成 1,024 位的密钥；否则，生成 512 位的密钥。
2、提取公钥到一个文件
[sn -p keyfile.snk publickey.pk]
-p infile outfile
从 infile 中的密钥对提取公钥并将其存储在 outfile 中。
3、 显示出公钥，这个一定要记住，后面用。
[sn -tp publickey.pk]
-t[p] infile
显示存储在 infile 中的公钥的标记。infile 的内容必须是以前使用 -p 从密钥对文件生成的公钥。不要使用 -t[p] 选项直接从密钥对文件提取该标记。
从CMD窗口中复制“公钥标记为 c6e8e2756ff53597”的内容，放入你的PublicKeyToken处
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/cnming/archive/2007/07/15/1691714.aspx
分享到：
相关推荐
yolov3 在 Open Images 数据集上预训练了 SPP 权重以及配置文件如果权重无法下载，则可能是存储库超出了 git lfs 配额。请从没有此限制的bitbucket 存储库中提取。此存储库包含 yolov3 权重以及配置文件。该模型在Kaggle Open Images 挑战赛的私有 LB 上实现了 42.407 的 mAP 。为了使用这些权重，您需要安装darknet 。您可以在项目网站上阅读更多相关信息。有多种方法可以使用 darknet 进行检测。一种方法是创建一个 txt 文件，其中包含要运行检测的图像的路径，并从包含的 yolo.data 文件中指向该文件。运行检测的命令（假设 darknet 安装在该 repo 的根目录中）是 ./darknet/darknet detector valid yolo.data yolov3-spp.cfg yolov3-spp_final.weights我分享这些权重是因为它们可能对某些人有用。如果您遇到任何问题，我无法提供任何支持。Yolo 不太容易排除故障，如果您遇到段错误，则需要您自己找出问题所
qt 5.3.2 mingw 安装包
586befcf3e78455eb3b5359d7500cc97.JPG
yoloface-50k的可部署模型yoloface-50k本仓库包含已量化的yoloface tflite模型以及未量化的onnx模型，h5模型和pb模型，另外还有使用pytorch解析运行yolocfg和weight的小工具本仓库所使用的网络模型来自dog-qiuqiu/MobileNet-Yolo，感谢这位大佬ncnn: yoloface使用ncnn推理后的工程，可以在CPU上实时运行。其中libncnn.a是在Ubuntu 20.04上编译的，如果是不同的操作系统，请下载ncnn自行编译替换tensorflow: 内含yolo转h5、h5转pb的代码tflite: pb转tflite并求解的代码固件单片机部分代码。因为硬件不同所以没有上传整个工程，摘取了核心代码，另附STM32CUBEMX工程文件参考。注意代码中nms是意象的nms，并没有进行非极大值抑制，只是提取了引起置信度的目标，使用时可自己添加
使用 Ultralytics API 进行 YOLOv8 推理使用 YOLOv8 神经网络的交通灯物体检测器本文的源代码。这是基于Python 实现的YOLOv8 对象检测神经网络的 Web 界面，它使用模型检测图像上的交通灯和道路标志。安装克隆此存储库git clone git@github.com:AndreyGermanov/yolov8_pytorch_python.git进入克隆存储库的根目录通过运行安装依赖项pip3 install -r requirements.txt跑步执行python3 object_detector.py它将在http://localhost:8080上启动一个 Web 服务器。使用任何 Web 浏览器打开 Web 界面。使用该界面，您可以将图像上传到对象检测器，并查看其上检测到的所有对象的边界框。
学习资料库小程序 微信小程序+SSM毕业设计 源码+数据库+论文+启动教程 项目启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV1BfB2YYEnS
路面泥泞，坑洼，裂缝，路面损坏，马路牙检测 yolov8标记
前端/后端/AI/运维/全栈工程师 常用工具 2024年最新版
坦克游戏java基础.zip学习资料程序仿真
阳光电脑公司的维修服务小程序 微信小程序+SSM毕业设计 源码+数据库+论文+启动教程 项目启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV1BfB2YYEnS
1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
使用YOLO_v3_tiny和B-CNN实现街道车辆的检测和车辆属性的多标签识别使用yolo_v3_tiny进行车辆或汽车的检测和属性的多标签分类或识别车辆检测和多标签分类 车辆检测和多标签属性识别一个基于Pytorch专业版的框架，使用YOLO_v3_tiny和B-CNN现实路面车辆的检测和车辆属性的多标签识别。（一个基于pytorch的精确框架，用于使用yolo_v3_tiny进行车辆或汽车检测和属性的多标签分类或识别）效果如下车辆检测识别结果如下 使用方法Usagepython Vehicle_DC -src_dir 你的图片目录 -dst_dir 你的结果目录训练好的模型文件(包括车辆检测模型和多标签分类模型)在百度驱动上训练好的模型Traanid models-车辆检测Traanied models-车辆分类在运行Vehicle_DC脚本之前，先下载上面的模型文件或者使用自己预先训练好的模型文件，将car_540000.weights（用于检测）放在项目根目录下，将epoch_39. pth（用于多标签识别）放在根目录下的checkpoin
1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
车辆计数器应用程序测试视频 测试3.mp4 结果 计数-车辆.mp4 速度估算
研究报告
1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
Yolov5 水果探测器要求Linux 或 Windows。我们建议使用 Linux，以获得更好的性能。Python 3.6+ 和 PyTorch 1.7+。安装要安装依赖项，请运行以下命令pip install -r requirements.txt从此链接下载模型 https: //drive.google.com/file/d/1W6qZeutnqnp3YX9w4iYgR44xsoi_64ff/view? usp=sharing并把它们放在权重目录中运行用户界面要对图像或视频运行推理，请运行以下命令python main.py 未来使用的数据集在这里https://t.ly/NZWj
使用java语言编写的一款射击小鸟的小游戏.zip竞赛
FlexPose 是一个应用于柔性口袋小分子对接的深度学习工具，来源于中国深圳中山大学智能系统工程学院，2023 年 11 月 8 日发表于 《Journal of Chemical Theory and Computation》 上。 此文档包括了，FlexPose 的模型结构、数据集、性能等介绍，然后针对作者提供的 GitHub 代码，使用内置和自定义案例，进行了评测；同时对测评过程的报错，和环境安装进行记录。 此文档适合：从事AIDD的研究人员或从业人员，可以直接将此模型应用到项目中（可行性需要自行评估），也可进行微调修改后，再使用。
环境说明：开发语言：Java 框架：springboot JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven 浏览器：谷歌浏览器。 项目均可完美运行