qmimportovf666MikroTik-RouterOS-L5.ovflocal--formatqcow2WinSCP打开路径/etc/pve/nodes/pve/qemu-server/，双击999.conf文件可以直接编辑，在第三行ide0最初添加以下内容后保存,model=VMware%20Virtual%20IDE%20Hard%20Drive,serial=00000000000000000001资源来自公网

matlab异步电机s函数源代码，包括model文件和m文件，建立了异步电机直接启动模型

fsganv2需求的部分model，因上传限制我分为3部分，这里包括：WIDERFace_DSFD_RES152.pthnfv_msrunet_256_1_2_reenactment_v2.1.pth

源码是基于Mesh协议中sensormodel标准在nrf52SDK结构下实现的温湿度传感器model源码，包括sensorclient、sensorserver。
源码正文清晰，消息类型可扩展

Ansible角色：ACI模型全面的Ansible角色，用于建模和部署CiscoACI结构。
该角色提供了一个易于使用的抽象层。
通过在清单中提供所需的配置（结构化数据集），此角色将执行所需的操作，以确保将配置部署在ACI基础结构上。
使用此角色，您可以轻松地设置演示环境，维护实验室或将其用作内部ACI基础结构的基础。
它可以协助您了解ACI在进行原型设计和测试时的工作方式。
不需要任何先验Ansible或ACI知识即可开始。
要求该角色需要ansiblev2.4中的aci_rest模块和ACI模块的标准集合。
安装安装aci-model角色有两种方法可以测试此角色：通过克隆Github存储库进行安装gitclonehttps://github.com/datacenter/ansible-role-aci-modeldatacenter.aci-model使用ansible-galaxy命令安装它ansible-galaxyinstalldatacenter.aci-model安装ACI过滤器插件为了使用提供的ACI拓扑，需要定制的Jinja2

1、demo文件夹：YOLOv4目标检测算法针对MVI_40192文件夹数据集的处理效果，比较满意，车辆信息基本都能检测到。
2、road1_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road1.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量292辆(可能有偏差)，算法统计车流量288辆。
3、road2_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road2.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量29辆，算法统计车流量29辆。
只需视频流车辆清晰、大小合适、轮廓完整，算法处理的精度挺高。
4、road1_tracking.mp4、road2_tracking.mp4：由目标跟踪处理结果合成的视频流。
***********************************************************************************************1、deepsort文件夹：含目标跟踪算法源码，包括：卡尔曼滤波、匈牙利匹配、边框类创建、Track类创建、Tracker类创建。
2、ReID文件夹：含特征提取算法源码，model_data存储着reid网络的结构、权重，feature_extract_model.py用于创建特征提取类。
3、YOLOv4文件夹：含目标检测算法源码，model_data存储yolov4网络配置、nets+utils用于搭建模型。
decode.py用于将检测结果解码。
4、car_predict.py、yolo.py：用于验证目标检测算法的效果。
5、main.py：整个项目的运行入口，直接运行main.py，就可以调用YOLOv4+DeepSort，处理视频流信息，完成目标跟踪和车流量统计。

fsganv1需求的部分model，因上传限制我分为3部分，这里包括：hopenet_robust_alpha1.pthijbc_msrunet_256_1_2_reenactment_stepwise_v1.pthijbc_msrunet_256_2_0_reenactment_v1.pthlfw_figaro_unet_256_2_0_segmentation_v1.pth

资源是ITTI视觉显著性模型的MATALB代码，资源下载后直接能用，解压后打开zj.m，然后运行即可测试，提取得到的显著图直接能显示出来。
同时为了大家需要，同时考虑了灰度图像可以使用的边缘显著度等，去掉了与颜色相关的显著图计算，封装成了函数ITTI_Model，通过S=ITTI_Model(img)调用即可。
相关的材料参照博文https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/82532179。
谢谢~

ActiveRecord模型Rails实验室目标手动创建迁移手动创建模型建立模型实例方法建立模型您可以在spec/models目录中找到此应用程序的测试套件，并使用以下命令运行它们：bundleexecrspec。
该实验室进行测试以确保您的应用程序可以创建记录，并且具有可以在模型上调用的实例方法。
指示手动创建一个名为“students的表，该表具有以下列：first_name和last_name–这应该通过创建新的数据库迁移来完成为学生表创建一个模型，该模型继承自ActiveRecord::Base在模型中实现to_s实例方法，该方法将为学生前往串联的名字和姓氏。
例如：first_name:"Daenerys",last_name:"Targaryen"=＞"DaenerysTargaryen"在Learn.co上查看，并开始

Android基于RecyclerView读取、编削图片的项目model。
文章地址：http://blog.csdn.net/qq654115417/article/details/76210019

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。