threejs使用版本117,GLTF文件是经过revit的接口导出，在model目录下，e'xample目录为threejs的源码目录，很多文件是用不到的，这里没有摘除。

外部关系通过RelionGUI运转外部作业的脚本这需要设置几个环境变量。
在我们的工厂中，这些是：CRYOLO_BIN_DIR=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/binCRYOLO_CPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/bin/pythonCRYOLO_GPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo-gpu/bin/pythonCRYOLO_GENERAL_MODEL=/net/common/cryolo/gmodel_phosnet_202005_N63_c17.h5CRYOLO_GENERAL_NN_MODEL=/net/common/c

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~

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。