若实现读 15693 标签的功能，需要修改程序的哪些地方？如何修改？

要实现读15693标签的功能，需要修改程序的以下几个方面：

1. 修改RFID读取器的通信协议为ISO15693协议，以支持读取15693标签。
2. 修改程序中RFID读取器的命令和参数，以支持ISO15693协议中的读取标签命令和参数。
3. 修改程序中对读取到的数据进行解析和处理的部分，以适应15693标签数据的格式和结构。

具体的修改步骤如下：

1. 在程序中添加支持ISO15693协议的读取器驱动和通信协议库。
2. 在程序中设置读取器的通信协议为ISO15693协议，例如通过设置串口通信参数等。
3. 修改程序中RFID读取器的命令和参数，以支持ISO15693协议中的读取标签命令和参数，例如通过设置读取器的命令字、数据格式、读取长度等参数。
4. 在程序中添加对ISO15693协议标签数据的解析和处理代码，例如解析标签的ID、数据块等信息，并将其转换成程序可用的格式。
5. 针对特定的应用场景，可以根据需要添加其他的功能，如数据校验、数据处理等。

需要注意的是，不同的RFID读取器和标签可能支持不同的通信协议和命令，因此在修改程序时需要根据具体的设备和标签进行调整和优化。

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小程序开发使用navigator标签无法实现跳转，这是什么原因？

小程序开发中，使用`navigator`标签无法实现跳转的原因可能是由于以下几种情况之一：

1. 跳转路径错误：请确保跳转路径是正确的，包括页面路径和参数的传递方式。可以使用相对路径或绝对路径进行跳转。

2. 跳转类型限制：小程序中的`navigator`标签只支持跳转到其他小程序页面、公众号文章、网页链接等，不支持跳转到其他类型的页面。

3. 权限问题：跳转目标页面可能存在权限限制，例如需要登录或授权才能访问的页面。请检查目标页面的权限设置。

4. 跳转事件监听问题：如果使用了`bindtap`等事件监听函数，确保事件绑定和触发逻辑正确，以及事件处理函数是否存在问题。

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yolov7训练可以修改哪些参数？

在 YOLOv7 训练中，可以修改许多参数来影响模型的性能和训练效果。以下是一些可以修改的重要参数：

1. batch size：每个批次中的图像数量，可以影响训练速度和 GPU 内存的需求。

2. learning rate：学习率，控制模型权重的更新速度，影响模型收敛速度和准确性。

3. optimizer：优化器，用于更新模型权重的算法，包括 SGD、Adam、RMSprop 等。

4. data augmentation：数据增强方法，可以增加训练样本的多样性和数量，提高模型的泛化能力。

5. anchor boxes：锚框，用于检测目标的边界框的预测，可以根据数据集的特点调整大小和数量。

6. confidence threshold：置信度阈值，用于筛选检测结果的可靠性。

7. IOU threshold：重叠率阈值，用于判断两个边界框是否重叠，影响检测结果的准确性。

8. backbone network：骨干网络，用于提取特征的卷积神经网络，可以使用不同的预训练模型或自定义模型。

9. loss function：损失函数，用于衡量模型预测结果和真实标签之间的差异，包括交叉熵、MSE、IOU loss 等。

10. number of classes：类别数量，影响模型输出的维度和检测结果的数量。