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yolov8s.pt预训练模型
YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列。yolov8s是次小的模型
代码脚本文件+数据集#Datawhale AI夏令营
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MATLAB车牌识别设计
使用MATLAB的车牌识别，步骤如下：1. 导入图像：使用MATLAB的imread函数导入车牌图像。2. 图像预处理：对导入的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、图像增强等操作，以便于后续的车牌定位和字符识别。3. 车牌定位：使用图像处理技术，如边缘检测、形态学操作等，找到图像中的车牌区域。4. 字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，可以使用投影法、连通区域分析等方法。5. 字符识别：对分割得到的字符进行识别，可以使用模板匹配、神经网络等方法。6. 输出结果：将识别结果输出到命令窗口或保存为文本文件，以便查看识别结果。需要注意的是，车牌识别是一个复杂的问题，涉及到图像处理、模式识别等多个领域的知识。在使用MATLAB进行车牌识别时，需要熟悉MATLAB的图像处理函数和工具箱，并了解相应的算法原理。同时，由于不同地区的车牌形式和颜色有所不同，需要根据具体情况进行相应的调整和优化。
MATLAB车牌识别系统设计实现.zip
在MATLAB中进行车牌识别，本设计是使用以下步骤：1. 加载图像：使用imread函数将车牌图像加载到MATLAB中。2. 预处理：对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作。可以使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像，然后使用imbinarize函数进行二值化。3. 车牌定位：使用图像处理技术，例如边缘检测、形态学操作等，定位出车牌的位置。4. 字符分割：将车牌中的字符分割出来，可以使用连通区域分析、投影法等方法进行字符分割。5. 字符识别：对分割出的每个字符进行识别，可以使用模式识别算法，例如基于特征的方法、神经网络方法等。6. 输出识别结果：将识别出的字符输出为文本或者显示在图像上。以上步骤是一个基本的车牌识别流程，具体的实现可以根据需要和实际情况进行调整和优化。
zzzbge-reranker-large-tokenizer
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最大最小策略井字棋必胜算法
转载，python，最大最小策略井字棋必胜算法
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概率论：分赌注问题理论分析+matlab实现
问题描述：水平相同的两个赌徒A和B，约定先胜t局的人赢得赌注，在赌注中的某时刻，两赌徒中止赌博，此时A胜r局，B胜s局，应如何分配赌注？分析解决：利用概率论相关知识，将具体问题抽象为数学问题，计算出理论结果。再利用matlab进行题目仿真，经多次仿真得到仿真数据。其中，给出了具体推导过程，matlab源代码以及流程图。重要性：赌注问题称为概率论的起源。当荷兰数学家惠更斯（Huygens,C.）到巴黎时，听说费马和帕斯卡在研究赌注问题，也进行了研究，并在1657年撰写了《论赌博中的计算》一书，提出数学期望的概念，推动了概率论的发展。
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解决cuda后端编译没有cusolver
/usr/local/cuda-11.4/include把lib下的两个链接库文件拷贝到/usr/local/cuda-11.4/lib64
nvrtc头文件与链接库
把里面的h文件放到/usr/local/cuda-xx/include把里面的.so放到/usr/local/cuda-xx/lib64
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