采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。
包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。
2022-12-06 19:27:27
35.81MB
1
小米行车记录仪1.0.13固件，可尝试解决时间不准、重置后无法正常关机等问题。
如果目前能正常使用，不建议升级。
升级有风险，需自行承担风险。
2022-12-06 10:22:32
1.88MB
1
1、YOLOv5自行车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志
2、classes: bike；
3、包含自行车检测数据，标签格式为VOC和YOLO两种
4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127335241?spm=1001.2014.3001.5502
2022-12-02 19:28:29
360.08MB
1、YOLOv7自行车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志
2、classes: bike；
3、并包含自行车检测数据，标签格式为VOC和YOLO两种
4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127335241?spm=1001.2014.3001.5502
2022-12-02 19:28:28
943.04MB
1、YOLOv3自行车检测训练模型 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志
2、classes: bike；
3、包含自行车检测数据，标签格式为VOC和YOLO两种
4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127335241?spm=1001.2014.3001.5502
2022-12-02 19:28:27
606.56MB
1、基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、4张3080ti显卡，5000多张图像数据（8000多个电动车目标）训练迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，分别是“电动自行车”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-30 12:29:01
35.8MB
针对一种自行车机器人进行了运动学分析,得到了机器人横滚角度与车把转角和驱动速度之间的函数关系。从理论上给出了能调整机器人平衡所需要的驱动速度下界,只要驱动速度高于此临界值,就能通过调整车把保持车体平衡。仿真结果表明,当机器人具有不同横滚角度和车把转角的姿态时,要将其调整回平衡态所需的驱动速度处于以该临界值为下限的一个区间。基于这种运动学关系,进行了运动控制实验。通过将横滚角度理论计算值与实验数据进行对比,发现这两者基本一致,从而通过实验验证了所提出运动学分析的正确性。
2022-11-29 10:44:57
214KB
1
Axure 是一个专业的快速原型设计工具，让负责定义需求和规格、设计功能和界面的专家能够快速创建应用软件或Web网站的线框图、流程图、原型和规格说明文档。
随着信息时代的爆发性发展，各种数据呈几何级数增加，所以人们需要用终端显示出大量数据的情况，可以更加清晰、分辨率高的终端形式，大屏可视化从而发展起来。Axure 制作原型使大屏可视化的需求定义变得非常简单
本方案提供了大屏可视化的模板，让你的工作变得更加方便、快捷、一蹴而就
2022-11-27 19:19:42
567KB