NWPU VHR-10数据集 遥感数据集 NWPU VHR-10数据集是 10个类别地理空间目标检测的挑战性数据集，共650张图片。 YOLO和COCO格式 数据集按默认划分比例：390张训练集、130张验证集、130张测试集。 手动标注了757架飞机、302艘船只、655个储罐、390个棒球场、524个网球场、159个篮球场、163个田径场、224个港口、124座桥梁和598辆车辆。 📊 一、数据集总体信息 项目描述数据集名称NWPU VHR-10（Northwestern Polytechnical University Very High Resolution 10-class Dataset）任务类型遥感图像中的地理空间目标检测（Object Detection in Remote Sensing Images）图像总数650 张（均为高分辨率遥感图像，源自 Google Earth 等平台）图像分辨率约 600×600
目录 一、Neo4j图数据库 1、neo4j 安装 - mac brew版 2、neo4j 快速入门 3、neo4j 基本操作 （1）增操作 （2）查操作 （3）改操作 （4）删操作 4、安装py2neo 二、数据预处理 1、数据清洗 2、知识建模 （1）识别实体 （2）识别实体属性 （3）识别关系 三、搭建知识图谱 博主的数据集是用的自己的数据集，大家练习时可以在网上找一个数据量小的数据集练手。 一、Neo4j图数据库 Neo4j 是一个高性能的、原生的图数据库。它不采用传统的行和列的表格结构，而是使用节点和关系的图结构来存储和管理数据。 1、neo4j
论文题目：《Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization》 目录 前言：两大门派的恩怨 派系一：基于分类的学习 (Classification-based) 派系二：基于度量的学习 (Metric Learning / Pairwise Learning) 为什么要提这个？（Circle Loss 的动机） 1. 万物归一 —— 统一视角 () 1.1 统一 Loss 公式 1.2 计算量的“降维打击” 2. 证明 Softmax 和 Triplet 都是“特例” 2.1 退化为 Softmax () 2.
文章目录 * 前言 * 下载 WorkBuddy * 认识 WorkBuddy * 插件类型 * 配置 QQ 机器人 * 登录 QQ 开放平台并注册激活账号 * 配置超级管理员、主体及认证信息 * 创建 QQ 机器人 * 获取 AppID 和 AppSecret * 从 Claw 中获取 Webhook * 在 QQ 开发平台配置回调地址 * 开始使用 WorkBuddy Claw * 总结 前言 在大家还在沉迷于如何搭建 OpenClaw 的时候，腾讯竟然悄悄公测了 WorkBuddy。这是一款面向全角色的桌面智能体，下达指令即可自动生成文档、表格、图表及 PPT 等可视化成果，能够自主规划并交付多模态复杂任务结果，支持多 Agents 并行工作，极致提效，
文章目录 * 一、 核心环境准备 * 二、 避坑指南：环境初始化在 Mac 终端部署时，首要解决的是权限与路径问题。 * 1. 终端常用快捷键* `Control + C`：强制停止当前运行的命令（如安装卡死时）。 * 2. Node.js 环境修复若遇到 `zsh: command not found: openclaw`，说明 NVM 路径未加载。 * 3. 临时加载环境 * 4. 永久写入配置 * 三、 模型选择：M4 性能调优 * 四、 OpenClaw 配置手术 (JSON 详解) * 五、 飞书机器人接入：最后的临门一脚 * 六、 运行与调试 * 启动 Gateway * 第一次发消息需授权 (Pairing) * 💡 结语
0. 前言 人形机器人的运动控制一直是机器人领域的重要挑战，而强化学习为解决这一问题提供了强有力的工具。本教程将基于宇树G1人形机器人，从基础的强化学习环境搭建开始，逐步深入到高自由度模型的训练配置、奖励函数设计与优化，最终实现复杂动作的训练控制。作者看到一个很棒的系列，所以针对性的对文章内容进行了整理和二次理解，方便大家更好的阅读《不同自由度的宇树G1机器人强化学习训练配置及运行实战 + RSL-RL代码库问题修复》、《宇树G1机器人强化学习训练奖励函数代码架构 + 创建新的奖励函数（1）》、《RL指标分析与看板应用 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战（3）》、《调参解析 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战（4）》、《舞蹈训练？手撕奖励函数 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战（5）》。 1. 强化学习训练环境配置 1.1 基础环境搭建 宇树机器人的强化学习训练基于Isaac Gym物理仿真环境和RSL-RL强化学习框架。首先需要确保这两个核心组件正确安装和配置。 在开始训练之前，我们通过简单的命令来启动12自由度G1机器人的基础训练：
摘要：在直播带货、在线教育、安防监控等实时互动场景中，HLS 和 FLV 的延迟已逐渐成为业务瓶颈。WebRTC 作为次世代流媒体标准，正在重塑 H5 播放体验。本文将从 WebRTC 协议的技术底层出发，横向测评 xgplayer、Video.js、DPlayer 等主流播放器，并深入剖析为何 ZWPlayer 能在 WebRTC 协议支持上实现“大满贯”，成为开发者的首选方案。 一、 为什么 WebRTC 是低延迟直播的未来？ 在讨论播放器之前，我们必须先理解 WebRTC（Web Real-Time Communication）为何能将延迟压低至 500ms 以内，完胜延迟 3s+ 的 HTTP-FLV 和 10s+ 的 HLS。
引言 随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，AI Agent 应用正在从简单的聊天机器人演进为具备复杂推理、规划和工具调用能力的智能系统。LangGraph 作为 LangChain 生态中构建有状态、多步骤 Agent 工作流的核心框架，已被广泛应用于生产环境。然而，如何将这些后端 Agent 与前端用户界面进行高效、实时的交互，一直是开发者面临的技术挑战。 CopilotKit 正是为解决这一问题而生的开源框架。它通过 AG-UI（Agent-User Interaction Protocol）协议，为 LangGraph Agent 提供了标准化的前端集成方案，使开发者能够构建真正的 Agent 原生应用（Agent-Native Applications）。 本文将深入分析 CopilotKit 与 LangGraph 集成的核心机制，重点对比 useAgent 与 useCoAgent、useRenderToolCall 与
文章目录 * VS Code运行HTML文件 * 一、安装VS Code 配置插件 * 二、在电脑上新建文件夹 * 三、新建文件【名字.html】 * 四、运行.html文件 * VS Code运行VUE代码 VS Code运行HTML文件 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 但是我在使用VS Code和Hbuilder的不同是： Hbuilder我记得是可以在菜单栏的“文件”→“新建”→“HTML5+项目”，填写项目名称、路径等信息后点击“完成”即可创建一个新项目 一、安装VS Code 配置插件 如何使用VS Code安装插件及VS Code上的常用插件点我查看 以前写HTML用的是Hbuilder，最近突然发现VS Code也不错，只需要安装open in browser插件即可 二、在电脑上新建文件夹 VS Code使用是在本地打开一个文件夹
前端拖拽交互实现：别再只会用原生拖拽了 毒舌时刻 这代码写得跟网红滤镜似的——仅供参考。 各位前端同行，咱们今天聊聊前端拖拽交互。别告诉我你还在用原生的HTML5拖拽API，那感觉就像在用诺基亚手机——能打电话，但体验太差。 为什么你需要拖拽交互 最近看到一个项目，拖拽功能全靠原生API实现，卡顿、不流畅，用户体验极差，我差点当场去世。我就想问：你是在做拖拽还是在做卡顿生成器？ 反面教材 // 反面教材：原生拖拽API function handleDragStart(e) { e.dataTransfer.setData('text/plain', e.target.id); } function handleDragOver(e) { e.preventDefault(); } function handleDrop(e) { e.preventDefault(); const id = e.dataTransfer.
CSS 颜色函数和渐变：打造绚丽多彩的前端界面 代码如诗，色彩如画。让我们用 CSS 颜色函数和渐变创建令人惊叹的视觉效果，为用户带来沉浸式的色彩体验。 什么是 CSS 颜色函数？ CSS 颜色函数是一组用于生成和操作颜色的函数，它们允许我们以更加灵活和动态的方式定义颜色。这些函数包括 rgb()、rgba()、hsl()、hsla()、hwb()、lab()、lch() 以及最新的 color-mix() 等。 常用颜色函数 1. RGB 颜色函数 /* 传统 RGB 函数 */ color: rgb(255, 0, 0); /* 红色 */ /* RGB 函数的百分比形式 */ color: rgb(100% 0% 0%); /* 红色 */ /* RGBA 函数（带透明度）
使用PySide6/QT实现YOLOv8可视化GUI页面 在人工智能和计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种广泛使用的实时目标检测算法。为了直观地展示YOLO算法的检测效果，我们可以使用Python中的PySide6库来创建一个简单的GUI应用程序，将检测结果实时可视化。 本文将指导你如何使用PySide6实现这一功能。 1. 原视频/图片区：上半部分左边区域为原视频/图片展示区； 2. 检测区：上半部分右边区域为检测结果输出展示区； 3. 日志文本框：打印输出操作日志； 4. 加载模型：从本地选择模型pt文件进行加载； 5. 置信度阈值：自定义检测区的置信度阈值； 6. 文件上传：选择目标文件； 7. 开始检测：执行检测程序； 8. 停止：终止检测程序； 一、工具介绍 1、PySide6 PySide6是一款功能强大的GUI（图形用户界面）开发框架，它允许Python开发者使用Qt库的功能来构建跨平台的桌面应用程序。PySide6作为Qt的Python绑定版本，继承了Qt的跨平台特性，支持在Windows、