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大模型铲屎官

Python桌面应用开发入门：Tkinter+PyQt5实战文件管理器教程01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南 02-玩转 LangChain Memory 模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖 03-全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南 04-玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战 05-玩转 LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手动评估与LLM辅助评估） 06-从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能

深度学习实战车辆目标跟踪与计数本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对车辆目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的车辆目标图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取车辆目标的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了车辆目标识别的水平，还为车辆目标保护提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。

深度学习实战道路裂缝缺陷识别本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对道路裂缝数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的道路裂缝图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取道路裂缝的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了道路裂缝识别的自动化水平，还为医疗系统的构建提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。

深度卷积神经网络实战海洋动物图像识别本文采用深度卷积神经网络作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的特征提取能力，在多个图像分类任务中展现出卓越性能。本研究针对5种海洋动物数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的海洋动物图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取海洋动物的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。

深度卷积神经网络实战无人机视角目标识别本文采用深度卷积神经网络作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对无人机目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的无人机目标图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取无人机目标的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了无人机目标识别的水平，还为无人机目标保护提供了有力支持，具有重要的理论应用价值

程序媛徐师姐

Python基于OpenCV和PyQt5的人脸识别上课签到系统【附源码】博主介绍：✌Java老徐、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌

夏天是冰红茶

基于PyQt5的UI界面开发——图像与视频的加载与显示这里我们的主要目标是实现一个基于PyQt5和OpenCV的图像浏览和视频播放应用。用户可以选择本地的图像或视频文件夹，进行图像自动播放和图像切换以及视频播放和调用摄像头等操作，并且支持图像保存功能。项目的核心设计包括文件路径选择、图像或视频的显示、自动播放、图像保存等功能。

【QSS样式表 - ⑥】：QPushButton控件样式代码：

【QSS样式表 - ⑨】：QGroupBox控件样式新建一个 QMainWIndow 窗口，在其中放入四个 QGroupBox 控件。分别设置这四个 QGroupBox 可观察其区别。

【QSS样式表 - ⑤】：QLineEdit控件样式常用属性常用选择器代码：代码：当设置为密码模式时。代码：代码

YOLOv8实战道路裂缝缺陷识别本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对道路裂缝数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的道路裂缝图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取道路裂缝的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了道路裂缝识别的自动化水平，还为医疗系统的构建提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。

PyQt5：一个逗号引发的闪退血案【日常小计】在开发PyQt5程序时，调用了一个写入excel表格的后端方法，但是每次打开页面点击对应的动作，窗口就会闪退，而且Python后台也没有提示出任何的异常堆栈，后来经过在后端一点一点的单点测试，终于发现是一个逗号惹的祸。

YOLOv5+pyqt5+摄像头在特定条件下进行目标检测并采集原始数据GitHub - biabu0/Yolov5_D435i: 通过YOLOV5与pyqt5实现一个使用D435i深度摄像头采集特定需求与场景下的深度数据的小程序

YOLOv8实战无人机视角目标检测本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对无人机目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的无人机目标图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取无人机目标的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了无人机目标识别的水平，还为无人机目标保护提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。

深度学习实战人脸识别深度学习实战人脸检测与识别人脸识别技术的研究意义是多方面的，它涉及到社会生活的各个领域，并为社会发展和人民生活带来便利和安全。以下是人脸识别研究的几个主要意义：

PyQt飞机大战游戏（附下载地址）欢迎下载体验！文件大小：22.9 M 下载地址：链接：https://wwrr.lanzoul.com/iybV22frvcng

YOLOv8实战木材缺陷识别本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对木材缺陷数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的木材缺陷图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取木材缺陷的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了木材缺陷识别的水平，还为木材保护提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。

实现GUI界面中的logo图片的编码与隐藏利用PyQt5编写的GUI界面，有时候需要我们添加自定义的图片来作为UI界面的logo，在源码使用时，logo的形式一般不影响使用，但是当我们需要将软件进行打包并封装成独立的exe可执行文件时，就会发现之前设置的logo图片无法被打包到exe中，因此当我们分发软件给其他人使用时，往往需要将该logo同发给其他人才行，否则会出现logo图片无法正常加载的情况。

一晌小贪欢

Pyqt5设计打开电脑摄像头+可选择哪个摄像头（如有多个）

全新YOLOv11美化版检测界面涵盖超多功能支持百种模型改进训练最近觉得自己以往作品的界面有点简陋，打算认真设计一下，顺便借一下 YOLOv11 的热度~~ 这次的界面美化了pyqt5 ui，且涵盖了许多功能，如推理图像、视频处理、摄像头接入、目标统计（总数和单数）、帧状态回溯等等，且不仅支持v11模型、v8、v10都可以使用，具体效果可以观看我在下方放的视频。项目中包含我整理的一些主流改进方案，以及 500+ 主干网替换的优化。目前界面和改进在持续更新中，欢迎大家关注！