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flyylf(飞飞), haimingway(hemingway)进来拿分
iyoungandican
2003-12-23 06:37:12
不要问为什么
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不要问为什么
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flyylf
2003-12-29
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老大,没什么的,就知道是看错了,我也常这样的。
一个小简单问题,实在惭愧,不过还是笑纳了。嘿嘿~~
iyoungandican
2003-12-28
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倒粪没必要倒给2个ID吧???
http://expert.csdn.net/Expert/topic/2593/2593998.xml?temp=.612179
ustbzhangwei
2003-12-27
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我来了
yaray
2003-12-27
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建议楼主把问题的链接页地址贴出来,否则会被误认为倒分的。
iyoungandican
2003-12-27
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up一下,
再不来就给别人拉,周一上午揭贴,进来有分
智能交通基于Java+Vue的深度学习车道线检测系统设计: 基于java+vue的深度学习的行车车道线检测系统设计与实现的详细项目实例(含完整的程序,数据库和GUI设计,代码详解)
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java后端与Vue前端的深度学习行车车道线检测系统的设计与实现。系统采用U-Net等深度学习模型进行车道线像素级分割,结合前后端分离架构,实现从数据上传、模型推理、结果可视化到历史管理的全流程功能。项目涵盖系统架构设计、模型训练与ONNX导出、Java调用Python推理服务、Vue前端交互界面、数据库设计(MySQL)、API接口规范及完整代码实现,支持高并发、实时处理与多平台部署,并强调数据安全、隐私保护和可扩展性。; 适合人群:具备一定Java、Vue和深度学习基础的研发人员、智能交通领域技术人员、高校师生及从事自动驾驶相关项目的工程师;适合1-3年工作经验的技术人员进行实战提升。; 使用场景及目标:①用于智能辅助驾驶和无人驾驶中的车道线实时检测;②为交通管理部门提供道路监控与数据分析工具;③作为高校科研与教学的实践平台,支持二次开发与算法优化;④推动深度学习技术在智能交通中的产业落地。; 阅读建议:建议读者结合文档中的代码示例与系统架构图,搭建本地环境进行实践,重点关注前后端交互逻辑、模型服务集成方式及数据库设计,同时注意数据安全与系统性能优化,以便全面掌握该项目的技术要点与工程实现方法。
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