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Runnable runnable; // 任务具体啥时候干. 保存任务要执行的毫秒级时间戳 private long time ; //after 是一个时间间隔 不是绝对的时间戳的值 public MyTask(Runnable runnable,
【功能模块】组网SDC+IVS1800+三方平台【操作步骤&问题现象】1、SDC上配置离岗检测功能北向对接是否能接收到离岗检测的告警？接口文档中好像没有
截图及日志如下
reseeragent.so文件到开发板2. 设置了环境变量并source更新了3. 运行presenterserver无报错，run人脸检测报错
【应用背景】 游戏测试的主要功能是检测网络的稳定性，测试网络的波动变化和丢包率。【视频讲解】【操作步骤】1、登录CloudCampus APP，点击“工具”>“游戏测试”；2、点击“启动测试”，自动测试时间为60s，待测试结束之后可通过测试结果查看WiFi的情况。
业务功能安全检测使用的大包版本是哪一个？之前的大包安全代理的版本说是太低了，如何给我们提供个新版本。
替代后，再次扫描还是会有“该软件包不支持鲲鹏平台，当前没有替代方案”的提示？二、能扫描出一些x86依赖库文件，和需要迁移的原文件，但是没有检测出nacos 1.0.0需迁移，请问是否属BUG？
首先感谢华为公司举办的比赛，感谢提供给我们一个提升自己的机会。我们是来自南开大学的Excavator团队（挖机联盟），本次比赛非常有幸能进入前10。赛题任务本次KPI异常检测比赛提供了某运营商的部分网元的KPI真实数据，根据历史一个月的异常标签数据，训练机器学习模型，智能预测后续一周内KPI中的异常。评价函数为
用神经网络的目标检测方法需要满足每个场景的不同要求。对于适用于台式计算机环境的方法，需要高检测精度。对于适用于嵌入式环境的方法，模型参数需要在一定范围内才能满足嵌入式硬件的操作要求。在满足操作条件后，该方法的检测精度也需要尽可能高。因此，无人机遥感图像中目标检测的神经网络方法需要
【操作步骤&问题现象】完全根据这个链接的项目跑的：python/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV3_mask_detection_video · Ascend/samples - 码云 - 开源中国 (gitee.c
源代码：https://arxiv.org/pdf/2112.08782.pdf 一、前言 交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务，特别是对于多尺度目标的检测和检测的实时性问题。在交通标志检测过程中，目标的尺度变化很大，会对检测精度产生一定的影响。 特征金字塔被广泛用于解决这个问题，但它可能会破
文本检测算法的一个核心问题就是文本行的形状表征形式，很多文字检测算法都是通过提出新的文本框、行的形状表征方法来优化文本检测精度，包括最早由回归水平框到倾斜矩形框的textboxes系列、将文本行看做部分组件组成的seglink、textsnakes、以及最近一系列基于分割的方法c
cpp.sh 或者 run_python.shbash run_cpp.shbash run_python.sh3、目标检测结果与test.jpg一致目标检测结果： Results:{"MxpiObject":[{"classVec":[{"classId":16,"className":"dog"
LO V3算法实现物体检测本实验将我们将聚焦于用YOLO V3算法实现物体检测，在ModelArts的Notebook开发环境中实现用YOLO V3算法构建一个物体检测的神经网络模型，并在该环境中实现对物体检测神经网络模型的训练与测试，最终达到实现物体检测的实验目的。基于YOLO
LO V3算法实现物体检测本实验将我们将聚焦于用YOLO V3算法实现物体检测，在ModelArts的Notebook开发环境中实现用YOLO V3算法构建一个物体检测的神经网络模型，并在该环境中实现对物体检测神经网络模型的训练与测试，最终达到实现物体检测的实验目的。基于YOLO
我们将目标检测的各种贡献分为`Data Representation`、`Data Feature Extraction`、`Detection Module`和`Prediction Refinement Network`四大类,如图1所示. 图1.将基于深度学习的目标检测的各种贡献分为四大类
【功能模块】固件与驱动版本：1.0.9 CANN版本：5.0.2alpha002，镜像下载地址https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-139685-1-1.htmlsample 下载地址 sample 下载地址 https://gitee
欢迎小伙伴们体验《基于昇腾AI处理器的目标检测应用（ACL）》实验，有任何问题都可以在这里讨论交流哦！通过本实验：§ 您将学习 通过模型转换、数据预处理/网络模型加载/推理/结果输出全流程展示昇腾处理器推理应用开发过程，帮助您快速熟悉ACL这套计算加速库。§ 您将体验
这是物体检测的第二期，本期我们将会讲解Faster R-CNN模型的原理，点击跳转至Faster-RCNN模型简介，分别通过notebook实践和ModelArts预置模型的训练和推理来学习使用Faster R-CNN模型。1、【本期实战内容】Faster R-CNN物体检测案例：https://github
SSD1306 OLED显示屏的IIC通信驱动程序、温湿度检测程序和主程序。其中，SHT30传感器的IIC通信驱动程序和SSD1306 OLED显示屏的IIC通信驱动程序都是基于STM32的硬件IIC接口实现的，温湿度检测程序通过SHT30传感器读取温度和湿度数据，并将数据显示在
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