ncv_contrib-master\modules\wechat_qrcode\src\wechat_qrcode.cpp:56: error

时间: 2023-10-15 20:01:00 浏览: 41
在编译ncv_contrib-master项目中的wechat_qrcode模块时，出现了错误，具体错误信息为ncv_contrib-master\modules\wechat_qrcode\src\wechat_qrcode.cpp的第56行出现了错误。 要解决这个错误，我们首先需要打开wechat_qrcode.cpp文件，在第56行处查找错误的原因。 可能的错误原因有很多种，例如语法错误、拼写错误、函数调用错误等。我们需要仔细检查第56行的代码，确保其语法正确，并且引用的函数、变量等都是存在的。 如果是语法错误，可以通过检查代码括号的匹配、分号的使用等方式来找到并修复错误。 如果是拼写错误，可以通过查阅相关文档或者函数库的使用示例来修正。 如果是函数调用错误，可以确认调用的函数名是否正确，并检查参数的数量和类型是否与函数定义一致。 总之，要想准确解决这个错误，需要通过查找代码和确认相关文档的方式，找到具体的错误原因。根据错误的类型和原因，可以采取相应的措施来修复错误，如修改代码、调整参数等。
相关问题

Exception caught in handler {"worker_id": "0", "exc": "OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'\n", "traceback": "Traceback (most recent call last):\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 118, in serve_requests\n await self._handle_event(event)\n File \"/opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py\", line 312, in _handle_event\n entrypoint_output = self._entrypoint(self._context, event)\n File \"/opt/nuclio/main.py\", line 51, in handler\n contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)\ncv2.error: OpenCV(4.8.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'\n\n"} 2023-07-16 10:23:22 /opt/nuclio/_nuclio_wrapper.py:395: DeprecationWarning: There is no current event loop 2023-07-16 10:23:22 loop = asyncio.get_event_loop() 2023-07-16 10:24:38 2023-07-16 10:24:40 0: 480x640 1 car, 1 truck, 82.9ms 2023-07-16 10:24:40 Speed: 16.6ms preprocess, 82.9ms inference, 24.2ms postprocess per image at shape (1, 3, 480, 640)

根据你提供的错误信息，问题出现在 `cv2.findContours()` 函数调用时。错误信息提示到了组合格式不受支持的问题。 这个问题通常是由于输入图像的格式不正确导致的。`cv2.findContours()` 函数需要传入一个二值图像（只包含0和255两个像素值）作为输入，而且图像的数据类型应为 `np.uint8`。 你可以尝试在调用 `cv2.findContours()` 函数之前，对 `mask_binary` 进行以下处理，确保输入图像符合要求： ```python mask_binary = mask_binary.astype(np.uint8) # 将掩码二值图像转换为 np.uint8 类型 ``` 添加这行代码后，再次运行程序，看看是否能够解决问题。如果问题仍然存在，请确保 `mask_binary` 是一个正确的二值图像，并且数据类型是 `np.uint8`。你可以使用 `print(mask_binary.dtype)` 来检查数据类型，并使用 `print(mask_binary)` 来检查图像的值范围和格式。如果问题仍然存在，请提供更多代码和上下文信息，以便更好地帮助你解决问题。

read(911,*) Para_Inlst07 IF (TRIM(Para_Inlst07)=='POOL_STRUCTURE') THEN read(911,*) NCV_Structure(N3Dpool) ENDIF allocate(OBCV_X(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(OBCV_Y(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(OBCV_Z(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(GAMA_OBCV(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(GAMA_OBX(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(GAMA_OBY(NCV_Structure(N3Dpool))) allocate(GAMA_OBZ(NCV_Structure(N3Dpool)))

这段代码首先从文件911中读取一个字符串Para_Inlst07，然后判断这个字符串是否等于"POOL_STRUCTURE"，如果是，则从文件911中读取一个数值NCV_Structure(N3Dpool)。接着，这段代码调用了allocate函数，分别为OBCV_X、OBCV_Y、OBCV_Z、GAMA_OBCV、GAMA_OBX、GAMA_OBY和GAMA_OBZ分配了内存空间，这些数组的大小都是NCV_Structure(N3Dpool)。这段代码的作用是动态地为这些数组分配内存空间，以便后续的计算需要。

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do ii=1,CircuitN_v do while(Logi(ii)==.false.) CondiPump0_v=CondiPump_v Dfr_max=0.0 Dp_max=0.0 CALL CalBCV(ii) CALL CalALS(ii) CALL CalIMP(ii) CALL CalArrayCD(ii) Dpressure_v(ii,1:NCV_v(ii))=Gauss(ArrayC_v(ii,1:NCV_v(ii),1:NCV_v(ii)),ArrayD_v(ii,1:NCV_v(ii)),NCV_v(ii)) CALL CalDflowRate(ii) do i=1,NCV_v(ii) if(Dp_max<abs(Dpressure_v(ii,i))) then Dp_max=abs(Dpressure_v(ii,i)) end if end do do i=1,NLS_v(ii) if(Dfr_max<abs(DflowRate_v(ii,i))) then Dfr_max=abs(DflowRate_v(ii,i)) end if end do if(Dfr_max>1000.0) then !CFR600!20180404wangjin修改 DT_v=DT_v*0.75 !20200322 open(unit=36,file='输出卡_错误.dat') !20200322 write(36,*) TimeNow_v,"Dfr_max=",Dfr_max,"DT_v=",DT_v !if(DT_v<1e-5) then ! DT_v=1e-5 !end if cycle else Logi(ii)=.true. end if do i=1,NCV_v(ii) CV_v(ii,i)%pressure=CV_v(ii,i)%pressure+Dpressure_v(ii,i) end do do i=1,NLS_v(ii) LS_v(ii,i)%flowRate=LS_v(ii,i)%flowRate+DflowRate_v(ii,i) !20190318 调试 !if(LS_v(ii,i)%flowRate<0.0) LS_v(ii,i)%flowRate=0.1 end do CondiPump_v=CondiPump0_v end do end do

这段代码是一个嵌套的循环结构，其中包含了多个子过程的调用。每个子过程的功能在代码中没有给出，你需要根据实际需求自行添加或者修改。 在这段代码中，有两个主要的循环： 1. 外层循环 do ii=1,CircuitN_v，...

read(911,*) Para_Inlst07 IF (TRIM(Para_Inlst07)=='3DCV_AQ') THEN read(911,*) AQ_Type_Input(N3Dpool) read(911,*) NCV_AQ(N3Dpool) ENDIF

首先读取一个字符串类型的参数 Para_Inlst07，如果该参数的值为 "3DCV_AQ"，则会继续读取两个参数 AQ_Type_Input 和 NCV_AQ，并将它们分别赋值给数组 AQ_Type_Input 和 NCV_AQ 的第 N3Dpool 个元素。这些数组可能会...

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM，迭代器使用arpack

eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0, mode=self.solver) # 格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum...

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中，用Spyder查看，有报错，可能是缩进有问题，无法被调用，根据这个问题，给出解决办法，给出改正后的完整代码

eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np....

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码， #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类，是否封装合适？如果不合适，给出修改后的完整代码

eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use ...

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了，导致会出现报错信息为：cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py)，将这段代码修改为使用最新版的scipy包

好的，将使用最新版的scipy包进行修改。首先需要将代码中的is_pydata_spmatrix替换为isspmatrix_csr。同时需要将代码开头的导入语句修改为from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy....

Do i=1, NCV_Structure(N3Dpool) read(911,*)CV_Structure_x,CV_Structure_y,CV_Structure_z,Gama_CV,Gama_X,Gama_Y,Gama_z OBCV_X(i) =CV_Structure_x OBCV_Y(i) =CV_Structure_y OBCV_Z(i) =CV_Structure_z GAMA_OBCV(i) =Gama_CV GAMA_OBX(i) =Gama_X GAMA_OBY(i) =Gama_Y GAMA_OBZ(i) =Gama_z OBCV_X_Cal(N3Dpool,i) =OBCV_X(i) OBCV_Y_Cal(N3Dpool,i) =OBCV_Y(i) OBCV_Z_Cal(N3Dpool,i) =OBCV_Z(i) GAMA_OBCV_Cal(N3Dpool,i) =GAMA_OBCV(i) GAMA_OBX_Cal(N3Dpool,i) =GAMA_OBX(i) GAMA_OBY_Cal(N3Dpool,i) =GAMA_OBY(i) GAMA_OBZ_Cal(N3Dpool,i) =GAMA_OBZ(i) ENDDO

这段代码使用了一个Do循环，循环的次数是NCV_Structure(N3Dpool)。在循环的每一次，从文件911中读取了7个数值，分别是CV_Structure_x、CV_Structure_y、CV_Structure_z、Gama_CV、Gama_X、Gama_Y和Gama_z。然后将...

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NCV5-二次开发框架技术红皮书

第一章 前言 1 第二章 身份认证 2 1. 概述 2 2. 实现说明 2 2.1后台认证接口 2 2.2前台预处理接口 3 2.3前台认证结果信息接口 3 2.4配置工作 3 3 系统登录身份认证相关包及类 4 第三章 单点登录方案（V5.0） 6 ...
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REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本， 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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：YOLOv1目标检测算法：实时目标检测的先驱，开启计算机视觉新篇章

![：YOLOv1目标检测算法：实时目标检测的先驱，开启计算机视觉新篇章](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/69b98e1a619b1bb3c59cf98f4e397cd2.png) # 1. 目标检测算法概述 目标检测算法是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像或视频中的对象。它在各种应用中至关重要，例如自动驾驶、视频监控和医疗诊断。 目标检测算法通常分为两类：两阶段算法和单阶段算法。两阶段算法，如 R-CNN 和 Fast R-CNN，首先生成候选区域，然后对每个区域进行分类和边界框回归。单阶段算法，如 YOLO 和 SSD，一次性执行检
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info-center source defatult

这是一个 Cisco IOS 命令，用于配置 Info Center 默认源。Info Center 是 Cisco 设备的日志记录和报告工具，可以用于收集和查看设备的事件、警报和错误信息。该命令用于配置 Info Center 默认源，即设备的默认日志记录和报告服务器。在命令行界面中输入该命令后，可以使用其他命令来配置默认源的 IP 地址、端口号和协议等参数。
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c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。