这意味着，你可以得到的系统的唯一信息是浏览器以HTML，CSS和JavaScript API的形式向你公开的那些。...确定一个系统是否支持某个功能，我们能做两件事，一是看某个明确的API是否存在，或者第二，看它是否真的做了正确的事情。...它只能通过操作系统来使用设备，而操作系统有自己的一堆接口让浏览器知道设备连接上了。...没有专门的触摸接口，浏览器仅仅模拟鼠标事件……因而有许多设备和触摸屏不等同，你根本不能用这些检测方法来检测这些设备。...不需要思考：它没有检测一个“触摸屏”例如……而是任何普遍的指针设备。 作为媒体查询，它自然是动态的：结果可以在任何时候即时反映连接的设备。 然而，它依然依赖于操作系统接口提供可信的数据。
原文链接：https://blog.csdn.net/liming1016/article/details/123227332 未经允许不得转载：肥猫博客 » Hbuilder/HbuilderX 无法检测到模拟器
但是无法检测到 models.py 中的数据库表，一直不成功，也不报错。 解决方式 尝试多种解决方式，譬如调用 db.create_all()，在迁移前进行一些其他操作等等，最终仍然没有解决。
记录一下最近在Debian 12 测试版（testing）及Kali Linux 2023.3遇到的KDE Connect 无使用问题，具体表现为KDE Connect 无法检测网络上的任何设备，无法工作...，无法使用。
工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练，完成图片视频实时分析，着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别；即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容，不用人工控制；识别监管区工作人员工作服装，真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理；降低乱报和泄露；视频录像，便捷后管理方法查看。...现阶段，优化算法已经快速更改人民的生活习惯性，工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广，现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化，但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节...，市场前景无法估量。
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。...在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。
皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态，皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查，尽快发现皮带安全隐患，避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS...A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
centos7.x 网卡信息丢失处理（此文章适用于没有使用动态地址，使用的是静态地址） 操作系统centos 7.x 网卡信息中内网ip配置缺失 子机网络不通 network.service丢失 image.png
今天在公司安装了Ubuntu系统，安装之后发现不能上网，在网上了找了好多解决方法，都没找到，主要是我对Ubuntu系统不是很熟 ，而且网上大部都是Ubuntu20以前的解决方法，20版后network
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。...YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速，告知转子不平衡点，通过加重或是减重的方式来校正动平衡。...整机动平衡：是在工作转速下直接对装在整机上的转子平衡，不需要动平衡机，仅需要动平衡检测系统，较为经济并可解决多种不平衡问题。...不同的转子系统（刚性转子、挠性转子和微速差双转子）需要有不同的动平衡检测方式： 刚性转子是工作转速远低于临界转速的转子，因其支承和转子的刚度相当大，转子在不平衡离心力的作用下所产生的动挠度(弹性变形)很小...动平衡检测系统 动平衡检测主要是通过测量转子系统的基准信号和振动信号，对这些信号进行分析，获取振动信号的峰值和相对于基准的相位，从而获取转子系统不平衡量的大小和相位信息。...iDAQ动平衡系统具有功能强大，调整灵活，适应性强等特点。通过检测转子振动、相位和转速自动定位不平衡点和加重减重质量，实现自行校正动平衡。用于各种电机、机床、风机、汽轮机、轮胎等旋转部件的动平衡。
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测，当监测到采砂船非法采砂船只时，自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。...图片 OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警，人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
有用户反馈，视频监控方案平台EasyCVR一直无法启动，请求技术人员协助解决。...查看到数据库报错；2）进一步排查发现，现场使用的是mysql数据库；3）随后使用mysql单独链接发现mysql有报错信息，提示Tmp/mysql.sock文件不存在，如下图：4）根据用户描述，服务器断电后程序就无法启动...，初步判断是服务器断电导致数据库出现异常；5）继续启动数据库发现，是数据库缺失mysql.pid文件才导致程序无法链接mysql；6）找出问题后，重新在数据库创建此文件，并运行数控库即可解决该问题。
最近使用linux系统module模块安装中，使用root用户，执行以下高危命令后 chown -R sysop:sysop /share/apps/repos yum remove environment-modules.x86..._64 导致lsf系统无法启动，xcat无法通信等，折腾了几次perl模块，xcat通信正常后。...lsf系统还是异常 lsload显示节点正常启动，但是bhosts/bjobs依然提示lsf is down，please wait 解决方案 1 通过查询ibm公司排错流程 https://www.ibm.com
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修...图片YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
bytes 62348 (60.8 KiB) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 2.uname 用于查看系统内核与系统版本等信息...linuxprobe Desktop]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo) 3.uptime 查看系统负载信息...linuxprobe Desktop]# uptime 15:28:36 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.06, 0.11 4.free 显示当前系统中内存使用量信息...linuxprobe :0 2018-06-07 15:02 (:0) linuxprobe pts/0 2018-06-07 15:02 (:0) 6.last 用于查看所有系统登录记录...格式：last[参数] 7.history 用于显示历史执行过的命令 格式：history [-c] 8.sosreport 用于收集系统配置及架构信息并输出诊断文档 格式：sosreport
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术，工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测，当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时，立即抓拍存档告警。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。...YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
皮带跑偏检测系统通过Python基于YOLOv7网络架构训练模型对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，一旦皮带跑偏检测系统YOLOv7网络架构训练模型监测到现场皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物等异常情况时，皮带跑偏检测系统马上开展警报...图片YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。...图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。
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