实践航拍小目标检测，基于轻量级YOLOv7tiny开发构建无人机航拍场景下的小目标检测识别分析系统

news2024/9/24 6:12:19

关于无人机相关的场景在我们之前的博文也有一些比较早期的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：

《deepLabV3Plus实现无人机航拍目标分割识别系统》

《基于目标检测的无人机航拍场景下小目标检测实践》

《助力环保河道水质监测，基于yolov5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建不同参数量级的无人机航拍河道污染漂浮物船只目标检测识别系统，集成GradCAM对模型检测识别能力进行分析》

《基于YOLO开发构建红外场景下无人机航拍车辆实例分割检测识别分析系统》

《基于轻量级YOLO模型开发构建大疆无人机检测系统》

《基于轻量级YOLOv5n/s/m三款模型开发构建基于无人机视角的高空红外目标检测识别分析系统，对比测试分析性能》

《基于目标检测实现遥感场景下的车辆检测计数》

《共建共创共享》

《助力森林火情烟雾检测预警，基于YOLOv5全系列模型[n/s/m/l/x]开发构建无人机航拍场景下的森林火情检测识别系统》

《UAV 无人机检测实践分析》

《助力森林火情预警检测，基于YOLOv7-tiny、YOLOv7和YOLOv7x开发构建无人机航拍场景下的森林火情检测是别预警系统》

 《无人机助力电力设备螺母缺销智能检测识别，python基于YOLOv5开发构建电力设备螺母缺销小目标检测识别系统》

《无人机助力电力设备螺母缺销智能检测识别，python基于YOLOv7开发构建电力设备螺母缺销小目标检测识别系统》

前面因为时间、资源等因素的限制我们没有办法对YOLOv8全系列不同参数的模型进行全面的对比分析，仅仅开发了最为轻量级的n系列的模型，感兴趣的话可以自行移步阅读即可： 

《实践航拍小目标检测，基于轻量级YOLOv8n开发构建无人机航拍场景下的小目标检测识别分析系统》

后续我们开发了YOLOv8全系列的参数模型，如下：
《实践航拍小目标检测，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机航拍场景下的小目标检测识别分析系统》
首先看下实例效果：

YOLOv7是 YOLO 系列最新推出的YOLO 结构，在 5 帧/秒到 160 帧/秒范围内，其速度和精度都超过了大部分已知的目标检测器，在 GPU V100 已知的 30 帧/秒以上的实时目标检测器中，YOLOv7 的准确率最高。根据代码运行环境的不同(边缘 GPU、普通 GPU 和云 GPU)，YOLOv7 设置了三种基本模型，分别称为 YOLOv7-tiny、YOLOv7和 YOLOv7-W6。相比于 YOLO 系列其他网络 模 型 ，YOLOv7 的 检 测 思 路 与YOLOv4、YOLOv5相似，YOLOv7 网络主要包含了 Input(输入)、Backbone(骨干网络)、Neck(颈部)、Head(头部)这四个部分。首先，图片经过输入部分数据增强等一系列操作进行预处理后，被送入主干网，主干网部分对处理后的图片提取特征；随后，提取到的特征经过 Neck 模块特征融合处理得到大、中、小三种尺寸的特征；最终，融合后的特征被送入检测头，经过检测之后输出得到结果。
YOLOv7 网络模型的主干网部分主要由卷积、E-ELAN 模块、MPConv 模块以及SPPCSPC 模块构建而成 。在 Neck 模块，YOLOv7 与 YOLOv5 网络相同，也采用了传统的 PAFPN 结构。FPN是YoloV7的加强特征提取网络，在主干部分获得的三个有效特征层会在这一部分进行特征融合，特征融合的目的是结合不同尺度的特征信息。在FPN部分，已经获得的有效特征层被用于继续提取特征。在YoloV7里依然使用到了Panet的结构，我们不仅会对特征进行上采样实现特征融合，还会对特征再次进行下采样实现特征融合。Head检测头部分，YOLOv7 选用了表示大、中、小三种目标尺寸的 IDetect 检测头，RepConv模块在训练和推理时结构具有一定的区别。

简单看下实例数据情况：

训练数据配置文件如下所示：

# txt path 
train: ./dataset/images/train
val: ./dataset/images/test
test: ./dataset/images/test



# number of classes
nc: 10

# class names
names: ['pedestrian', 'people', 'bicycle', 'car', 'van', 'truck', 'tricycle', 'awningTricycle', 'bus', 'motor']

yolov7-tiny的模型文件如下：

# parameters
nc: 10   # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
 
# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
 
# yolov7-tiny backbone
backbone:
  # [from, number, module, args] c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 0-P1/2  
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 1-P2/4    
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 7
   
   [-1, 1, MP, []],  # 8-P3/8
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 14
   
   [-1, 1, MP, []],  # 15-P4/16
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 21
   
   [-1, 1, MP, []],  # 22-P5/32
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 28
  ]
 
# yolov7-tiny head
head:
  [[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, SP, [5]],
   [-2, 1, SP, [9]],
   [-3, 1, SP, [13]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -7], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 37
  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [21, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 47
  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [14, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 57
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 47], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 65
   
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 37], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 73
      
   [57, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [65, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [73, 1, Conv, [512, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
 
   [[74,75,76], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

等待训练完成之后来从多个指标的维度来进行综合的对比分析。

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【PR曲线】
精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率-召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率-召回率曲线。
根据曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
精确率-召回率曲线提供了更全面的模型性能分析，特别适用于处理不平衡数据集和关注正例预测的场景。曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）可以作为评估模型性能的指标，AUC值越高表示模型的性能越好。
通过观察精确率-召回率曲线，我们可以根据需求选择合适的阈值来权衡精确率和召回率之间的平衡点。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。

【混淆矩阵】

【Batch实例】

【训练可视化】

【离线推理实例】

感兴趣的话都可以自行动手尝试下！

如果自己不具备开发训练的资源条件或者是没有时间自己去训练的话这里我提供出来对应的训练结果可供自行按需索取。

单个模型的训练结果默认YOLOv7-tiny

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1487063.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

搜索旋转排序数组[中等]

搜索旋转排序数组[中等]

优质博文IT-BLOG-CN 一、题目 整数数组nums按升序排列&#xff0c;数组中的值 互不相同 。 在传递给函数之前&#xff0c;nums在预先未知的某个下标k&#xff08;0 < k < nums.length&#xff09;上进行了 旋转&#xff0c;使数组变为[nums[k], nums[k1], ..., nums[n-…
阅读更多...
Matlab/simulink微电网的PQ控制和下垂控制无缝切换建模仿真

Matlab/simulink微电网的PQ控制和下垂控制无缝切换建模仿真

​
阅读更多...
AI蠕虫病毒威胁升级，揭示AI安全新危机

AI蠕虫病毒威胁升级，揭示AI安全新危机

一组研究人员成功研发出首个能够通过电子邮件客户端窃取数据、传播恶意软件以及向他人发送垃圾邮件的AI蠕虫&#xff0c;并在使用流行的大规模语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;的测试环境中展示了其按设计功能运作的能力。基于他们的研究成果&#xff0c;研究人员向生成式…
阅读更多...
HTML+CSS+JS：日夜交替

HTML+CSS+JS：日夜交替

效果演示 实现了一个简单的日夜交替效果的动画。页面中包含了太阳、月亮和海洋的元素&#xff0c;通过切换按钮可以切换页面的主题&#xff0c;从白天切换到黑夜&#xff0c;或者从黑夜切换到白天。 Code <div class"btn-box"><div class"sunBtn"…
阅读更多...
Docker将本地的镜像上传到私有仓库

Docker将本地的镜像上传到私有仓库

使用register镜像创建私有仓库 [rootopenEuler-node1 ~]# docker run --restartalways -d -p 5000:5000 -v /opt/data/regostry:/var/lib/registry registry:2[rootopenEuler-node1 ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE…
阅读更多...
【数据结构与算法】常见排序算法（Sorting Algorithm）

【数据结构与算法】常见排序算法（Sorting Algorithm）

文章目录 相关概念1. 冒泡排序&#xff08;Bubble Sort&#xff09;2. 直接插入排序&#xff08;Insertion Sort&#xff09;3. 希尔排序&#xff08;Shell Sort&#xff09;4. 直接选择排序&#xff08;Selection Sort&#xff09;5. 堆排序&#xff08;Heap Sort&#xff09;…
阅读更多...
【代码】Android｜判断asserts下的文件存在与否，以及普通文件存在与否

【代码】Android｜判断asserts下的文件存在与否，以及普通文件存在与否

作者版本&#xff1a;Android 11及以上 主要是发现网上没有完整的、能跑的代码&#xff0c;不知道怎么回事&#xff0c;GPT给我重写的。我只能保证这个代码尊嘟能跑&#xff0c;不像其他的缺胳膊少腿的。 asserts 贴一下结果&#xff1a; boolean isAssertFileExists(String …
阅读更多...
CNN-LSTM-Attention混合神经网络归时序预测的MATLAB实现（源代码）

CNN-LSTM-Attention混合神经网络归时序预测的MATLAB实现（源代码）

CNN-LSTM-Attention介绍&#xff1a; CNN-LSTM-Attention混合神经网络是一种结合了卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;、长短期记忆神经网络&#xff08;LSTM&#xff09;和注意力机制&#xff08;Attention&#xff09;的模型。这种混合神经网络结合了CNN对空间特征的提…
阅读更多...
云畅科技携手飞腾打造智慧园区信创低代码综合解决方案

云畅科技携手飞腾打造智慧园区信创低代码综合解决方案

01 方案概述 随着国家对信创产业的日益重视与大力支持&#xff0c;信创行业的产业化进程正在不断加快。智慧园区&#xff0c;作为信创产业蓬勃发展的核心载体与战略平台&#xff0c;正日益凸显其重要性。与此同时&#xff0c;在政策引导和市场需求的双重驱动下&#xff0c;智慧…
阅读更多...
【LeetCode】升级打怪之路 Day 12：单调队列

【LeetCode】升级打怪之路 Day 12：单调队列

今日题目&#xff1a; 239. 滑动窗口最大值 | LeetCode 今天学习了单调队列这种特殊的数据结构&#xff0c;思路很新颖&#xff0c;值得学习。 Problem&#xff1a;单调队列 【必会】 与单调栈类似&#xff0c;单调队列也是一种特殊的数据结构&#xff0c;它相比与普通的 que…
阅读更多...
CP AUTOSAR之SPI Handler/Driver详细说明

CP AUTOSAR之SPI Handler/Driver详细说明

本文遵循autosar标准&#xff1a;R22-11 1 简介及功能概述 SPI 提供对通过 SPI 总线连接的设备进行读取和写入的服务。它为多个用户提供对 SPI 通信的访问&#xff08;例如 EEPROM、看门狗、I/O ASIC&#xff09;。它还提供配置片上 SPI 外设所需的机制。   该规范描述了单片…
阅读更多...
安装 node 错误的配置环境变量之后使用 npm 报错

安装 node 错误的配置环境变量之后使用 npm 报错

安装 node 错误的配置环境变量之后使用 npm 报错 node:internal/modules/cjs/loader:1147 throw err; ^ Error: Cannot find module ‘F:\ACodeTools\Node\node_modules\npm\bin\node_modules\npm\bin\npm-cli.js’ at Module._resolveFilename (node:internal/modules/cjs/loa…
阅读更多...
【计算机网络】HTTPS 协议原理

【计算机网络】HTTPS 协议原理

https 一、HTTPS 是什么二、加密1. 加密概念2. 加密的原因3. 常见的加密方式&#xff08;1&#xff09;对称加密&#xff08;2&#xff09;非对称加密 三、数据摘要(数据指纹)四、HTTPS 的工作原理探究1. 只使用对称加密2. 只使用非对称加密3. 双方都使用非对称加密4. 非对称加…
阅读更多...
springboot239华府便利店信息管理系统

springboot239华府便利店信息管理系统

华府便利店信息管理系统 摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术&#xff0c;让传统数据信息的管理升级为软件存储&#xff0c;归纳&#xff0c;集中处理数据信息的管理方式。本华府便利店信息管理系统就是在这样的大环境下诞生&#xff0c;其可以帮助管理者在…
阅读更多...
C语言冒泡排序(高级版)

C语言冒泡排序(高级版)

目录: 冒泡排序的原理 主函数 "冒泡排序函数" 比较函数 交换函数 最终输出 完整代码 冒泡排序的原理: 冒泡排序的原理是&#xff1a;从左到右&#xff0c;相邻元素进行比较。每次比较一轮&#xff0c;就会找到序列中最大的一个或最小的一个。这个数就会从序列的最右…
阅读更多...
Python实现BIAS工具判断信号：股票技术分析的工具系列（4）

Python实现BIAS工具判断信号：股票技术分析的工具系列（4）

Python实现BIAS工具判断信号&#xff1a;股票技术分析的工具系列&#xff08;4&#xff09; 介绍算法解释 代码rolling函数介绍完整代码data代码BIAS.py 介绍 在股票技术分析中&#xff0c;BIAS&#xff08;乖离率&#xff09;是一种常用的技术指标&#xff0c;用于判断股票价…
阅读更多...
unity学习（45）——选择角色菜单——客户端处理服务器的数据

unity学习（45）——选择角色菜单——客户端处理服务器的数据

1.已知客户端ReceiveCallBack中已经收到来自服务器返回的数据包。 2.问题是客户端MessageManager中的Update并没有拆解该数据包 &#xff0c;因该是因为脚本没有挂载。 挂在SelectMenu场景中的Camera上即可。 挂载后成功达到目地 其中Update中的List是一个起到全局效果的static…
阅读更多...
C# 打包nuget包

C# 打包nuget包

类库等项目开发好之后打开csproj&#xff0c;添加如下代码 <PropertyGroup><!--<TargetFramework>netstandard2.0</TargetFramework>--><PackageId>Test01</PackageId><Version>1.0.0</Version><Authors>wjl</Autho…
阅读更多...
Redis、Elasticsearch（ES）、RocketMQ和MYSql 持久化对比

Redis、Elasticsearch（ES）、RocketMQ和MYSql 持久化对比

在现代大数据和分布式系统中&#xff0c;数据持久化是一个至关重要的话题。本文将针对 Redis、Elasticsearch&#xff08;ES&#xff09;、 RocketMQ和MYSql 这四种常见的数据存储和消息队列系统进行持久化方面的对比分析&#xff0c;帮助读者更好地了解它们各自的特点和适用场…
阅读更多...
ABAP - SALV 教程15 用户点击按钮交互功能

ABAP - SALV 教程15 用户点击按钮交互功能

SALV增加了按钮&#xff0c;那么该怎么实现点击了按钮实现交互功能呢&#xff1f;可以通过注册事件并且在对应的method中写入相关逻辑&#xff0c;来实现点击按钮后的逻辑。通过自定义状态栏的方式添加按钮&#xff1a;http://t.csdnimg.cn/lMF16通过使用派生类的方式添加按钮&…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023