MyEMS开源能源管理系统适用于建筑、工厂、商场、医院、园区的电、水、气等能源数据采集、分析、报表，还有光伏、储能、充电桩、微电网、设备控制、故障诊断、工单管理、人工智能优化等可选功能。...本文介绍MyEMS能源管理系统后台配置-故障检测与诊断。25.1规则管理（企业版可选） 提供全部计量表在指定时间范围内的起始值、结束值以及差值，采用数据表格的展现方式。 ...25.5微信报警（企业版可选） 提供能源管理系统范围内所有设备的网络拓扑图，包括服务器、网关、控制器、计量表等具有独立IP地址的硬件设备，以拓扑图形方式展示设备名称和IP地址，并以列表形式展示设备状态。...提供能源管理系统范围内所有设备的状态监控服务，包括服务器、网关、控制器、计量表等具有独立IP地址的硬件设备，MyEMS开源能源管理系统适用于建筑、工厂、商场、医院、园区的电、水、气等能源数据采集、分析、...报表，还有光伏、储能、充电桩、微电网、设备控制、故障诊断、工单管理、人工智能优化等可选功能。
、软件举报模块、开放平台模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，APK检测管理系统基于角色的访问控制，给软件管理员、普通用户使用...1.2 项目录屏 ---- 二、功能模块 APK检测系统的功能性需求主要包含数据中心模块、开放平台模块、软件档案模块、软件检测模块、软件举报模块这五大模块，系统是基于浏览器运行的web管理后端，其中各个模块详细说明如下...2.1 数据中心模块 数据中心模块包含了APK检测系统的系统基础配置，如登录用户的管理、运营公司组织架构的管理、用户菜单权限的管理、系统日志的管理、公用文件云盘的管理。...公用云盘管理模块，用于统一化维护APK检测系统中的图片，如合同签订文件、合同照片等等。...APK检测系统的用例图设计主要包括用户用例设计和管理员用例设计。
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...工作服装识别优化算法主要运用于电力网、发电厂管理方法、景区安全、全自动识别违规着装、即时意见反馈违规着装人员名单、精确高效率监管，提升工厂安全，为安全人员当场监管给予技术保障。...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
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。
宿舍管理系统 1....高校宿舍管理系统 1.1 系统概述 本系统的主要功能为 楼栋管理员管理、宿舍管理、学生登记入住管理、学生迁出管理、学生寝室调换管理、学生缺勤记录管理、学生管理、学生上报维修、学生维修记录。...1.4.1 系统管理员模块 1.4.1.1 楼宇管理员管理 系统管理员可以在楼宇管理员界面对楼栋管理员进行增加及查询有的楼栋管理员， 对楼栋管理员进行删除及修改。...系统管理员可以点击添加楼栋管理员按钮跳转至添加楼栋管理员信息，添加完成后点击添加楼宇管理员按钮添加，如果不想添加可以点击返回上一页按钮返回楼栋管理页面。 ?...1.4.1.2 楼宇管理 系统管理员可以在楼宇管理界面对楼宇进行增加及查询所有的楼宇，对楼宇进行删除及修改。其中查询可以根据楼宇名称进行查询。 ?
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
31个高大上的后台管理系统模版 1. inspinia Demo 2. Thin Admin Template Demo & Download 3.
Show_Menu() { cout << "*********************************************" << endl; cout 管理系统...************" << endl; cout 管理系统****************" << endl; cout << "**********...*****************************" << endl; cout << endl; } void WorkerManager::exitSystem() { cout 系统退出
（1）资源完全开放型:系统所有的资源,功能交由用户管理,权限控制到按钮,针对不同的用户,组装不同的界面,分配不同的使用功能.不放心再加权限到按钮。...（2）系统突出以营销、预订、房源、房价等对营销具有影响力的信息处理。房价码可按年,季,月,周,日设定。 （3）强化以客源为中心的信息完整性、长久性、可操作性。建立了客档为中心的用户信息管理系统。...（5）客档、角色、佣金、房价方案、授权折扣、操作权限到按钮、信息向角色发布…系统既面向应用,又面向管理。...（6）酒店集团管理系统、采集各成员酒店的原始数据、对采集来的数据进行分类、汇总、分析等处理、形成管理决策所需的数据信息、产生各种分析报表。 （7）界面美观大方、操作方便。...（8）系统稳定、适应性强、操作灵活。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。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。
决策树算法在文档管理系统中可以应用于异常检测和修复的过程。下面是决策树算法在文档管理系统中异常检测与修复的一般步骤和方法：数据准备：准备文档管理系统中的文档数据，包括文档的属性和特征。...对于被检测出的异常文档，可以采取以下修复策略：删除：将异常文档从文档管理系统中删除，以确保数据的完整性和准确性。标记和处理：将异常文档进行标记，以便后续处理。...灵活性：决策树算法可以通过调整模型参数和特征选择来适应不同的文档管理系统需求。值得注意的是，异常检测和修复是一个迭代的过程。...通过不断地检测异常、修复异常和优化模型，可以逐步改善文档管理系统中的异常情况，提高系统的数据质量和用户体验。...需要根据具体的文档管理系统和应用场景，结合决策树算法的实现和相关算法的技术细节，进行具体的异常检测与修复操作。
* 后端： * 需要一个生成验证码controller，并将生成的验证码随机字符串存放到redis中 * 用户登录时，获得验证码，对验证码进行校验 ...
班级管理 3.1 需求 3.1.1 添加班级 3.1.2 班级列表 3.2 搭建环境 3.2.1 前端实现 3.2.2 后端实现（9010） 3.3 添加班级 3.3.1 查询所有老师 3.3.2 【难...班级管理 3.1 需求 3.1.1 添加班级 3.1.2 班级列表 3.2 搭建环境 3.2.1 前端实现 创建对应的页面 3.2.2 后端实现（9010） 项目名：nacos-nuxt-student-service-classes
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」。
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。
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。
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。
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