1.Vue3 + Three.js + antvG2 实战智慧城市
2.YOLO 系列基于YOLO V8的城市城市城市垃圾堆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

Vue3 + Three.js + antvG2 实战智慧城市

       本文旨在为有兴趣学习 Three.js 的开发者提供一个免费的实践指南，具体实作了一个基于 Vue3、源码源代Vite、城市城市TypeScript、源码源代Three.js 和 antv G2 的城市城市智慧城市项目 demo。由于模型资源的源码源代ucdos源码限制，部分细节可能不够精细或美观，城市城市请谅解。源码源代

       项目技术栈包括 Vue3、城市城市Vite、源码源代TypeScript、城市城市Three.js、源码源代antv G2，城市城市所有源码公开，源码源代供学习使用。城市城市

       以下是开发流程概览：

       1. **初始化**：引入 Three.js，初始化场景、相机、渲染器、win文件共享源码光线、轨道控制器，并打印以确认环境设置。

       2. **搭建场景**：加载模型和天空盒子，展示基本场景。

       3. **文字显示**：使用 canvas 写入文字，转为，作为纹理导入 Three.js，实现文字显示。cefsharp爬虫获取源码

       4. **交互设计**：通过监听鼠标事件，实现点击触发文字事件。

       5. **动态效果**：制作动态光圈，通过动画方法控制几何体（光圈）的移动。

       6. **图表与样式**：整合图表和页面样式，搭建最终界面。

       为了实现这些功能，推荐在项目结构中创建相应的文件夹和组件，并确保资源（如）位于适当的nlp伪原创源码位置。

       最终，本项目提供了一个从基础到进阶的 Three.js 实践案例，适合前端开发者深入了解 3D 技术在 Web 开发中的应用。

       项目源码链接：[项目源码链接]

YOLO 系列基于YOLO V8的城市垃圾堆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

       本文介绍了一款基于YOLO V8的高精度城市垃圾堆检测识别系统，该系统支持多种输入方式，如、视频和摄像头，通过Pyqt5库构建用户界面，可进行目标检测、etree 解析网页源码结果可视化和导出。系统功能包括模型导入、参数调节、图像上传与检测、视频处理、摄像头检测、结果保存等，适合初学者参考。

       系统的核心功能演示了单个、批量、视频和摄像头的检测过程，用户可以直观看到实时的检测结果。环境搭建部分详细指导如何安装所需的Python库，包括torch-GPU、torchvision-GPU和ultralytics等，确保算法运行顺利。YOLOv8算法的优势在于其更快的速度、更高的精度，以及对各种硬件平台的兼容性。

       系统使用了自行爬取的垃圾堆数据集，包含张，共2个类别。通过train.py文件进行模型训练，训练结果显示模型在验证集上的性能优秀。训练后的最佳模型用于实时检测，代码示例展示了如何在上标注检测结果。

       完整源码、UI界面、数据集和训练代码等资源已打包，获取方式在文末。作者鼓励大家关注公众号AI算法与电子竞赛，通过发送YOLO系列源码获取下载链接。最后，作者激励大家积极发掘技术的无限可能。