FXstyle 公司模板下载

weixin_39821746 2020-09-09 02:00:39

FXstyle 公司模板
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本文详细介绍了在IDEA 2023版本中修改内嵌代码提示作者[code author]的两种方法。方法一为隐藏法，通过右键用户信息进行简单操作即可完成；方法二为彻底修改法，涉及控制面板设置、注册表编辑器操作、删除git相关文件、重新设置git用户名和邮箱以及重新创建仓库等步骤。文章提供了详细的操作步骤和截图，帮助用户彻底修改代码作者信息。最后作者提醒读者如有其他问题可留言联系，并呼吁一键三连支持。

本文详细介绍了EasyHttp框架的使用方法，包括集成配置、权限设置、服务器配置、框架初始化、接口定义、请求发起、文件上传下载、缓存策略、多域名配置、参数提交方式、加密解密、超时重试、日志打印、请求取消、协程与RxJava结合等。EasyHttp基于OkHttp封装，提供了丰富的功能和灵活的配置选项，适用于Android开发中的各种网络请求场景。文章还提供了具体的代码示例和注意事项，帮助开发者快速上手并解决常见问题。

本文详细记录了作者参加2024年CST全国大学生软件测试大赛开发者测试个人赛（广东省赛）的全过程及感悟。文章首先介绍了比赛的基本流程，包括预选赛、省赛和总决赛的晋级规则。作者分享了预选赛和省赛中的个人经历，包括成绩申诉、比赛环境、题目难度及评分标准等细节。特别提到省赛的宽松环境和广东赛区的激烈竞争。此外，作者还总结了参赛的注意事项和个人建议，如大胆申诉成绩、预留充足提交时间等。最后，作者反思了自身表现，认为虽然未能晋级总决赛，但通过比赛收获颇丰，认识到自身不足并激励自己继续努力。全文既有比赛的技术性描述，也包含个人情感的真实流露，为读者提供了参赛的实用参考和启发。

裂缝目标检测数据集一、基础信息数据集名称：裂缝目标检测数据集图片数量：训练集：462张图片验证集：21张图片测试集：9张图片总计：492张图片分类类别： crack（裂缝）：指物体表面的裂缝，常见于建筑、基础设施等场景，用于损伤检测和风险评估。标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据格式：图片来源于实际场景，格式兼容常见深度学习框架。二、适用场景建筑与基础设施检查：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别裂缝区域的AI模型，用于建筑物、道路、桥梁等结构的定期健康监测和维护。工业检测与自动化：集成至智能检测系统，实时识别裂缝缺陷，提升生产安全和效率，适用于制造业、能源等领域。风险评估与保险应用：支持保险和工程行业，对裂缝进行自动评估，辅助损伤分析和风险决策。学术研究与技术开发：适用于计算机视觉与工程领域的交叉研究，推动目标检测算法在现实场景中的创新应用。三、数据集优势精准标注与任务适配：标注基于YOLO格式，确保边界框定位准确，可直接用于主流深度学习框架（如YOLO、PyTorch等），简化模型训练流程。数据针对性强：专注于裂缝检测类别，数据来源于多样场景，覆盖常见裂缝类型，提升模型在实际应用中的鲁棒性。实用价值突出：支持快速部署于建筑监测、工业自动化等场景，帮助用户高效实现裂缝识别与预警，降低维护成本。

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