Lua 协程池

阅读了 skynet 相关使用协程的代码，发现 skynet 使用了协程池。中介绍了 Lua 协程的使用，模仿 golang 封装了下。还可以做进一步的优化。

20240517金融读报：绿色贷款产业链实例&中证建行科技创新领先指数&医疗数据安全危机

1、绿色贷款产业链实例：天津东疆综保区“绿租云”进行绿色租赁加云评价，天津农行采信其评价提供绿色贷款2、医疗数据安全危机：由于医院数据单体价值高、变现价值高、获得性简单。2024年第一季度针对医疗行业的勒索团伙的数量同比增加了55%,受害者数量同比增长了近20%。3、中证建行科技创新领先（长三角）指数发布：以建行科技创新能力评价结果作为科技型上市公司的中长期发展潜力考量因素，以资本财务表现作为科技型上市公司的中短期发展能力的考量因素

[笔记] srlua库编译

centos7.9关于博主wxgzh: 二进制怪兽码云：https://gitee.com/shiver个人博客：https://www.shiver.fun欢迎加入博主的知识星球。

[数据集][目标检测]管道焊缝质量检测数据集VOC+YOLO格式1134张2类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。标注类别名称:["bad","good"]图片数量(jpg文件个数)：1134。标注数量(xml文件个数)：1134。标注数量(txt文件个数)：1134。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。good 框数 = 431。

创建空List的两种方法

Collections.emptyList()

VUE基础之scoped和TodList

scoped样式，TodoList案例

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络的图像分类系统

一、项目背景随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，图像分类已成为一个热门且重要的研究领域。图像分类的目标是将输入的图像自动分配给预定义的类别之一。为了实现这一目标，我们采用PyTorch框架构建基于卷积神经网络（CNN）的图像分类系统。本项目旨在通过训练CNN模型来准确识别图像中的对象类别，并为用户提供一种高效、准确的图像分类解决方案。二、技术组成PyTorch：PyTorch是一个开源的深度学习框架，具有灵活易用、动态计算图等特点。它提供了丰富的API和工具，用于构建、训练和部署深度学习模型。

最新sunoai生成音乐网站源码+ChatGPT对话+Midjourney绘画 一站式三合一系统源码 让你的创作更简单

1、AI绘画：Midjourney作为系统内置的AI绘画工具，可以根据用户输入的关键词或描述，生成具有艺术感和真实感的绘画作品。2、绘画编辑：除了生成绘画作品外，用户还可以对生成的绘画进行编辑和调整，包括修改颜色、添加细节、改变构图等，以使作品更加符合自己的期望。2、音乐编辑：除了生成音乐外，用户还可以对生成的音乐进行编辑和调整，包括调整音轨、添加乐器、改变节奏等，以满足自己的创作需求。3、绘画分享：用户可以将自己创作的绘画作品分享到社交媒体或其他平台上，与更多人分享自己的艺术才华和创作成果。

蓝桥杯第2357题——限高杆（多层图+dijkstra）

最后，我们还要对不同层的同一个节点，即a1->a2、a2->a3、a1->a3的边权值置为0，因为有限高架的路径也可能非常不划算，这样设计就不必担心跨层必须要经过限高架的问题了，不经过限高架路段也可以免费跨层来到下层的结点。市长发现, 由于限高杆很多, 导致货车可能需要绕行才能往返于市场之间, 这使得货车在公路系统中的行驶路程变长, 增加了对公路系统的损耗, 增加了 能源的消耗, 同时还增加了环境污染。对于 50% 的评测样例, 2 ≤ 𝑛 ≤ 100,1 ≤ 𝑚 ≤ 1000,1 ≤ 𝑐 ≤ 1000。

计算机视觉与深度学习实战：以Python为工具，基于特征匹配的英文印刷字符识别

随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉和深度学习成为了当前科技领域的热门话题。特别是在图像识别领域，计算机视觉和深度学习技术的应用已经取得了显著的成果。本文将以Python为工具，介绍基于特征匹配的英文印刷字符识别实战过程。

[数据集][目标检测]交通灯检测数据集VOC+YOLO格式2600张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)重要说明：由于交通灯属于小目标检测可能训练的map偏低，但是训练的模型不影响检测效果，注意小目标检测一般都很难达到很好精度。特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个数)：2600。标注数量(xml文件个数)：2600。标注数量(txt文件个数)：2600。标注规则：对类别进行画矩形框。

Java中List不同实现类的对比

在Java中，`List`接口是一个非常重要的集合接口，它表示一个有序的集合，可以包含重复的元素。`List`接口有很多不同的实现类，其中最常用的是`ArrayList`、`LinkedList`和`Vector`。这些实现类在性能、使用方式和适用场景上有所不同。下面我们将逐一对比这些实现类，并通过代码示例来加深理解。

Gone是什么—— 一个轻量的，基于Golang的，依赖注入框架

首先，Gone是一个轻量的，基于Golang的，依赖注入框架，灵感来源于Java中的Spring Framework；其次，Gone框架中包含了一系列内置组件，通过这些组件提供一整套Web开发方案，提供服务配置、日志追踪、服务调用、数据库访问、消息中间件等微服务常用能力。下面使用Gone来编写一个Web服务吧！

CentOS 磁盘扩容与创建分区

CentOS 磁盘扩容与创建分区

鸿蒙HarmonyOS开发：List列表组件的使用详解及案例演示

在我们常用的手机应用中，经常会见到一些数据列表，如设置页面、通讯录、商品列表等。下图中两个页面都包含列表，“首页”页面中包含两个网格布局，“商城”页面中包含一个商品列表。列表中都包含一系列相同宽度的列表项，连续、多行呈现同类数据，例如图片和文本。常见的列表有线性列表（List列表）和网格布局（Grid列表）。为了帮助开发者构建包含列表的应用，ArkUI提供了List组件和Grid组件，开发者使用List和Grid组件能够很轻松的完成一些列表页面。

软件3班20240513

【代码】软件3班20240513。

图像融合-下游任务（目标检测、实例分割、深度估计、局部区域细节放大）

采用目标检测、实例分割和深度估计的下游任务来验证图像融合结果质量。

UIKit之UIButton

UIButton案例