前言：还是老规矩，一步步的教大家如何建立前后端的 websocket 链接，并能完成互相传送数据的简单功能。由于网上找了半天发现很多帖子都是东一句西一句的，要不就是写的没什么注释和解释，导致我这个前端人员看后端代码非常折磨。但是，总算慢慢摸索给整出来了，那现在我就把一个详细版的，用前端小伙伴也听得懂的大白话来说一下如何实现 websocket 功能。效果图文档说明前端代码部分防止有后端小伙伴想写个前端代码的，不知道写哪里。我给个结构图代码直接复制，然后再views内创建一个vue文件
smart-doc 使用介绍 基于2.6.2版本
就在前段时间 github copilot 不是内测结束了，然后要开始收费了，收费标准 一个月 $10 / 一年 $100。这费用对于我本不富裕的生活雪上加霜。而 coplot 对教育认证有免费资格使用，于是乎就有了此次较为艰辛的 github 学生认证。
不用梯子，GitHub也能访问并提速
其实ChatGPT是在GPT基础上继续发展而来的，从2018年的GPT到后来的GPT2.0，GPT3.0都只是用到了网络上的大量数据，当然每一代都比上一代要多用很多的数据。这其中，在没有人类老师指导的情况下，学习大量网络上的数据，此时称之为。那现在来看，它也只能回答一个字呀，它是怎么回答一个句子的呢？
总而言之，Roboflow是一种非常有用的工具，它提供了一种简单的方式来调整训练数据，使其能够更好地适应YOLOv8的要求，帮助我们更轻松地准备YOLO v8所需的训练数据。用验证后的训练集模型预测新数据，需要先收集和我们的数据集相关的同类型图片，做成新的文件夹，图片大小和格式保持与之前的数据集图片一致，这里我们将新的图片文件夹命名为“images”，并放进仓库主路径中。的最新版本，相较于之前的版本，YOLOv8可以更快速有效地识别和定位图像中的物体，以及更准确地分类它们。
图像分割是机器视觉任务的一个重要基础任务，在图像分析、自动驾驶、视频监控等方面都有很重要的作用。图像分割可以被看出一个分类任务，需要给每个像素进行分类，所以就比图像分类任务更加复杂。此处主要介绍 DL-based 方法。encoder：输入图像→resize到特定大小→输入 backbone→得到特征图可选：decode_head[0]：特征图→FCN→类别特征图→求带权重的 loss（权重0.4）
事实上当我们在网络中搜索AI绘画会发现，关于AI绘画的软件层出不穷，但我们关于AI绘画的起源与发展的文章却少之又少，难道它的诞生就真是顺应时代的发展吗？无可纷争的是AI绘画确实已经深入到了我们的生活之中，它给我们带来了便利的同时也带了新的问题，也许我们可以产生新的制度来规范它的发展，但我相信它的未来一定会比现在更加精彩，对创作者们来说也不必担心它的产生会带来地位的动摇，人类艺术作品反映的特定历史背景和文化语境，蕴含的丰富情感、审美价值和深刻意义，是AI绘画难以企及的。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
自主ISP优化，提高逆光场景下设备一次识别成功率； ToF检测，精准距离识别，降低误识，提升防干扰能力； 多接口支持，韦根、RS485、继电器等； 高扩展性，支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。
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