此时，不但难以规划不可预见的情况，而且也难以协调项目遇到的问题。 2、产品工作流过于复杂。由于特性的关系，使得产品的工作流可能是非常复杂的，此时也难以判断是否为用户实际需要的产品。...即使划分更多的很小的story，整体工作流仍要包括所有的story，如果工作流过于复杂同样可能会导致漏测。 3、不使用测试驱动的开发。...如果story足够小，也就更容易识别的验收标准，并确保覆盖范围（至少是对于那些孤立的功能），同时可以根据经典测试三角形（单元测试、集成测试和UI测试）来制定测试策略。 抓住主要的工作流！...每个人使用习惯都是不同的，我们也无法预测用户如何与系统进行交互，但我们可以知道大多数用户会怎么做，可以跟设计师或用研沟通多了解相关信息。...经过对常用操作流的梳理，我们可以深入了解这些工作流，以找出真正需要测试覆盖的部分，并优先实现这部分工作流的自动化测试。其他较少涉及的用户场景可以开展探索式测试。 二八原则：哪个才是风险最大的模块？
，代码如下；#include "floatspindelegate.h"#include QDoubleSpinBox>QWFloatSpinDelegate::QWFloatSpinDelegate...*editor = new QDoubleSpinBox(parent); editor->setFrame(false); editor->setMinimum(0); editor...->setDecimals(2); editor->setMaximum(10000); return editor;}void QWFloatSpinDelegate::setEditorData...*spinBox = static_castQDoubleSpinBox*>(editor); spinBox->setValue(value);}void QWFloatSpinDelegate...tableView->setItemDelegateForColumn(5,&floatSpinDelegate);}MainWindow::~MainWindow(){ delete ui;}运行后，序号部分与薪资部分将变成一个
2.1 QDialog 2.2 QMessageBox 2.3 QInputDialog 2.4 QFontDialog 2.5 QFileDialog learn from 《PyQt5 快速开发与实战...@File : spin_box1.py # @desc : from PyQt5.QtWidgets import QWidget, QVBoxLayout, QLabel, QSpinBox, QDoubleSpinBox...self.lb2.setAlignment(Qt.AlignCenter) layout.addWidget(self.lb2) self.spbox_double = QDoubleSpinBox...self.spbox_double.setRange(0.0, 100.0) self.spbox_double.setValue(60.0) self.spbox_double.setDecimals...对话框类 2.1 QDialog 窗口模态 非模态，可以和程序其他窗口交互 窗口模态，程序未处理完当前窗口时，将阻止与父窗口对话 应用程序模态，阻止与任何其他窗口进行交互 # _*_ coding
【算法介绍】 基于YOLOv8的包装盒纸板破损缺陷检测系统是一种高效、智能的解决方案，旨在提高生产线上包装盒纸板的质量检测效率与准确性。...在系统中，首先需对包含破损缺陷的包装盒纸板图像进行数据采集和标注，形成训练数据集。随后，利用这些数据进行模型训练，使YOLOv8能够学习并识别出各种破损特征。...该系统不仅具备高效准确的检测能力，还支持多类别检测，覆盖了包装盒纸板可能出现的多种破损情况。同时，其自动化特性显著降低了人工检测的成本与时间，提高了生产效率和产品质量控制水平。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
该系统通过YOLOv8算法，一种在速度和准确性上均表现优异的实时目标检测算法，实现对驾驶员行为的实时监测。...这些检测不仅基于图像中的物体识别，还结合了人脸和手部的位置关系、嘴部区域特征等多维度信息，以提高检测的准确性。...为了训练这一系统，研究人员构建了包含大量标注图像的数据集，这些图像覆盖了各种驾驶环境下的分心行为实例。通过深度学习和优化，系统能够在复杂环境中稳定工作，为驾驶安全提供有力保障。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
该系统通过收集大量不同成熟度的西红柿图像数据，并进行预处理和训练，使YOLOv8模型能够准确识别和定位图像中的西红柿。...在实际应用中，用户可以通过输入待检测的西红柿图像，系统即可自动完成检测和识别工作，并将检测结果以可视化的方式呈现给用户。...此外，该系统还具有广泛的应用前景，可用于果蔬加工和销售环节中的质量控制，以及科研领域的数据分析和研究。综上所述，基于YOLOv8的西红柿检测系统是现代农业中一项具有重要意义的技术创新。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
【算法介绍】 在道路交通基础设施维护需求持续升级的背景下，道路坑洼坑洞检测工作面临严峻挑战。坑洼坑洞（pothole）不仅会加速车辆轮胎磨损、引发交通事故，还可能造成道路结构损伤，危及行车安全。...传统人工巡检依赖经验判断，效率低且覆盖范围有限，难以应对复杂路网与突发灾害后的快速排查需求；早期基于传统图像处理的方法，受路面阴影、积水、相似纹理干扰，误检率高且无法精准定位微小坑洞，难以满足精细化养护要求...因此，研发高效、精准的道路坑洼坑洞智能检测技术，成为提升道路安全与运维效率的关键。...基于YOLOv11的道路坑洼坑洞检测系统为道路养护带来革新。YOLOv11以卓越的实时性与多尺度特征融合能力为核心，可快速处理车载摄像头或无人机采集的路面图像，精准标注坑洞位置。...mAP50-95： 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。
【算法介绍】 基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。...该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型，结合云计算与自动化图像处理技术，实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。...该系统能够无死角地检测工作人员是否按规定佩戴安全帽、反光衣及护目镜，有效提高了安全管理的效率和准确性。...一旦系统识别到未按规定穿戴安全装备的情况，会立即触发告警机制，向后台管理人员发送警报信息，并保存相关视频证据，便于后续追责与整改。...YOLOv8模型凭借其高性能和灵活性，在精度和速度上均表现出色，能够胜任大规模数据集的训练与复杂场景的检测任务。
【算法介绍】 基于YOLOv8的水面垃圾与漂浮物检测系统是一种高效、智能的监测解决方案。...该系统利用YOLOv8这一前沿的深度学习模型，结合智能视频分析技术，对河道、湖泊等水面的垃圾漂浮物进行实时监测与识别。 YOLOv8作为YOLO系列的最新迭代，以其高准确度和实时检测能力著称。...这种智能化的监测系统不仅大幅提升了河道治理的效率和效果，还显著降低了人工巡视的工作量。同时，它也促进了生态环境与水利环境的协调发展，为保障水质安全和水资源可持续利用提供了有力支持。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
【算法介绍】 基于YOLOv5的驾驶员抽烟、打电话、安全带检测系统是一种先进的驾驶行为监测系统，旨在提高驾驶安全性。...为了训练这一系统，需要构建一个包含大量标注图像的数据集，这些图像应覆盖各种驾驶环境下，司机抽烟、打电话以及未系安全带的实例。...通过不断优化算法性能、扩大高质量数据集规模以及在实际应用中平衡技术与法律伦理考量，该系统将在减少交通事故、保障驾驶安全方面发挥重要作用。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
【算法介绍】 基于YOLOv8的安检X光危险品检测与识别系统是一项关键的技术创新，它在维护公共安全、预防恐怖袭击等方面具有重要意义。...与传统的安检方式相比，该系统具有更高的准确性和效率，能够自动检测并标记出危险品的位置和类别，减少了人工干预和误判的可能性。...此外，该系统支持多种输入形式，包括图片、视频以及摄像头捕捉的实时视频流，可以广泛应用于机场、火车站、地铁站、快递物流、政府机关、重要设施以及大型活动等场所的安检工作。...同时，该系统还具备用户友好的操作界面和丰富的功能，如热力图分析、识别框标记、类别统计、可调节的置信度和IOU参数等，使得安检工作更加便捷和高效。...总的来说，基于YOLOv8的安检X光危险品检测与识别系统是一项高效、准确、可靠的技术解决方案，为公共安全提供了强有力的技术支持。
【算法介绍】 基于YOLOv8的血细胞检测与计数系统是一种利用深度学习技术，特别是YOLOv8目标检测算法，实现高效、准确血细胞识别的系统。...在实时检测阶段，系统能够快速接收并处理图像或视频输入，准确识别并计数血细胞，生成详细的统计报告。 该系统不仅提高了血细胞检测的自动化程度和准确性，还减少了人为误差，大大减轻了医护人员的工作负担。...同时，其高效性和准确性为医疗诊断、疾病监测和治疗提供了可靠的数据支持，具有重要的临床应用价值。此外，该系统还可进一步应用于其他生物医学领域中的目标检测与计数任务，为生物医学研究提供有力支持。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
【算法介绍】 基于YOLOv8的红外小目标无人机与飞鸟检测系统是一项集成了前沿技术的创新解决方案。...此外，基于YOLOv8的红外小目标无人机与飞鸟检测系统还具备强大的抗干扰能力和生存能力，能够在复杂电磁环境中稳定工作，确保检测的准确性和可靠性。...这一系统的引入，将进一步提升无人机与飞鸟探测的精度和效率，为现代社会带来更多便利和安全。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
【算法介绍】 基于YOLOv8的人脸检测计数系统是一种利用深度学习技术的先进解决方案，它以其高效、准确的特点在人脸检测领域脱颖而出。...用户可以通过简单的操作即可实现人脸的自动检测与计数，极大地提高了工作效率和准确性。...总之，基于YOLOv8的人脸检测计数系统以其高效、准确和灵活的特点，为各种需要人脸检测计数的场景提供了可靠的解决方案。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
YOLOv8作为目前先进的目标检测模型，凭借其卓越的性能和强大的功能，能够自动分析轮胎的缺陷，如气泡、裂缝、异物等。...与传统的依赖人工检测的方式相比，该系统不仅提高了检测效率，还大大降低了人为因素的干扰，确保了产品质量的稳定性和一致性。...该系统还具有全天候不间断工作的能力，不受时间、天气等客观因素的影响，为轮胎制造行业带来了更加高效、稳定的质量检测解决方案。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
大棚环境复杂多变，番茄植株生长状态丰富多样，像不同生长阶段的叶片形态、果实大小变化以及果实所处的不同位置等，这些状态不仅直观反映了番茄当下的生长健康状况，更与种植户的整体收益、市场供应的稳定性等紧密相连...然而，受种植大棚规模不断扩大、番茄植株数量日益增多以及大棚空间布局复杂等因素限制，人工巡查很难全面覆盖大棚的各个区域，尤其是那些隐藏在植株深处或处于角落位置的番茄状态，往往难以被及时观察到。...目前现有技术存在诸多明显瓶颈：人工巡查不仅效率极其低下（单人单日仅能完成有限数量番茄植株的观察），而且巡查人员还面临着被枝叶划伤、长时间工作导致观察疲劳等风险；基于简单颜色和形状分割的传统算法，难以准确区分番茄的正常成熟状态与异常成熟状态...Images： 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。 Instances： 在所有图片中目标对象的总数。...mAP50-95： 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。
【算法介绍】 基于YOLOv5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统是一种高效、智能的食品安全监测解决方案。该系统利用YOLOv5网络模型，结合深度学习技术，实现对厨房环境的实时监控与智能分析。...该系统不仅提高了厨房卫生监管的效率，还大大减轻了人工巡查的工作量。通过智能化的监测手段，实现了对厨房环境的全天候、无死角监控，有效保障了食品加工的卫生安全。...综上所述，基于YOLOv5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统是一种集高效、智能、便捷于一体的食品安全监测解决方案，为餐饮行业的卫生安全提供了有力保障。...hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox...) self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox
传统人工巡检依赖望远镜或地面观测，受地形限制难以覆盖高山、峡谷等复杂区域，且对微小异物的识别能力不足；早期基于规则匹配的图像算法，受异物材质反光特性、拍摄视角偏差及植被遮挡干扰，误报率高达30%以上，无法满足电网...现有技术瓶颈显著：人工登塔巡检不仅效率低下（单日仅能完成2-3公里线路排查），且存在高空坠落、触电等重大安全风险；基于颜色分割的传统算法难以区分异物与自然背景（如白色塑料袋与云层、黑色飘带与树影），在阴雨...Images： 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。 Instances： 在所有图片中目标对象的总数。...mAP是一个综合指标，考虑了精确度和召回率，用于评估模型在不同召回率水平上的性能。在IoU=0.5时，如果预测框与真实框的重叠程度达到或超过50%，则认为该预测是正确的。...mAP50-95： 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。
其动态锚点自适应机制与多层级特征融合架构，使模型能够精准捕捉不同角度、遮挡状态下的设备形态，对小尺寸设备（如折叠屏手机）及复杂背景（如金属工具干扰）的识别准确率超95%。...同时，YOLOv11通过引入注意力模块与对抗训练策略，显著提升了模型在光照变化、动态干扰场景下的泛化能力。...Images： 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。 Instances： 在所有图片中目标对象的总数。...mAP是一个综合指标，考虑了精确度和召回率，用于评估模型在不同召回率水平上的性能。在IoU=0.5时，如果预测框与真实框的重叠程度达到或超过50%，则认为该预测是正确的。...mAP50-95： 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。
鸡舍环境复杂多变，小鸡鸡苗的行为状态丰富多样，像日常的吃喝活动、四处走动探索、安静休息睡眠等，这些行为不仅直观反映了小鸡鸡苗当下的生理健康状况，更与养殖场的整体生产效率、疾病传播风险等紧密相连。...然而，受养殖场规模不断扩大、鸡苗数量日益增多以及鸡舍空间布局复杂等因素限制，人工巡查很难全面覆盖鸡舍的各个区域，尤其是那些隐藏在鸡群深处或处于角落位置的小鸡鸡苗状态，往往难以被及时观察到。...目前现有技术存在诸多明显瓶颈：人工巡查不仅效率极其低下（单人单日仅能完成有限数量小鸡鸡苗的观察），而且巡查人员还面临着被鸡苗啄伤、长时间工作导致观察疲劳等风险；基于颜色和简单形状分割的传统算法，难以准确区分小鸡鸡苗的正常行为与异常行为...Images： 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。 Instances： 在所有图片中目标对象的总数。...mAP50-95： 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。
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