1.Jetson nano部署Yolov8
2.js引擎v8源码分析之Object（基于v8 0.1.5）
3.YOLO 系列基于YOLO V8的码下城市垃圾堆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码
4.《Chrome V8 源码》51. 揭开 bind 和 call 的神秘面纱
5.从 V8 源码分析 Node.js 在不同时间格式处理上的差异
6.YOLO 系列基于YOLO V8的高精度烟头检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

Jetson nano部署Yolov8

       于年1月日成功完成了Jetson nano B的Yolov8部署，无需科学上网，码下准备工作包括U盘。码下

       1. 安装流程首先从官网获取Jetson nano开发者套件SD卡镜像并下载（压缩文件需解压）。码下

       1.2 使用Etcher工具进行烧录

       2. 配置Python环境：推荐Python 3.8，码下因ultralytics要求。码下广州进口燕窝溯源码查询创建独立环境，码下具体步骤如下：

       2.1 安装基础环境

       2.2 下载Python 3.8源代码至Jetson Nano

       2.3 解压并进入Python-3.8.文件夹进行后续操作

       2.4 到Python-3.8.中编译并配置Python环境

       3.1 安装PyTorch和Torchvision：由于平台不兼容，码下需手动下载预编译和编译安装

       3.2 将下载的码下文件传输至U盘，通过终端在Jetson nano中安装

       3.3 安装ultralytics，码下注意在激活独立环境后操作

       4. 使用时，码下每次启动需打开独立环境，码下可能遇到libomp.so.5库缺失，码下需安装OpenMP库解决

       5. 个人简介：拥有丰富的码下学习和竞赛经历，目前准备出国留学，码下目标是新加坡国立大学的机器人学研究生

       5.2 可通过以下方式联系：

       CSDN主页，小红书和抖音，Gitee和Github代码仓库，以及ac@.com邮箱和微信。

js引擎v8源码分析之Object（基于v8 0.1.5）

       在V8引擎中，Object是所有JavaScript对象在底层C++实现的核心基类，它提供了诸如类型判断、属性操作和类型转换等公共功能。

       V8的对象采用4字节对齐，通过地址的低两位来识别对象的类型。作为Object的子类，堆对象（HeapObject）有其独特的属性，如map，它记录了对象的anaconda源码编译类型（type）和大小（size）。type字段用于识别C++对象类型，低位8位用于区分字符串类型，高位1位标识非字符串，低7位则存储字符串的子类型信息。

       对于C++对象类型的判断，V8引擎定义了一系列宏。这些宏包括isType函数，用于确定对象的具体类型。此外，还有其他函数，如解包数字、转换为smi对象、检查索引的有效性、实现JavaScript的IsInstanceOf逻辑，以及将非对象类型转换为对象（ToObject）等。

       对于数字处理，smi（Small Integers）在V8中用于表示整数，其长度为位。ToBoolean函数用于判断变量的真假，而属性查找则通过依赖子类的特定查找函数来实现，包括查找原型对象。

       由于后续分析将深入探讨Object的子类和这些函数的详细实现，这里只是概述了Object类及其关键功能的概览。

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，南京网站源码可进行目标检测、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、推理引擎源码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。

《Chrome V8 源码》. 揭开 bind 和 call 的神秘面纱

       本文针对网友提出的问题，探讨了 JavaScript 中 bind 和 call 函数的实现原理。结合 V8 源码，深入解析了这两大函数在函数调用上下文中的角色与实现细节。

       在 bind 源码分析部分，我们关注了如何使用 V8 的内部结构实现 bind 功能。首先，bind 将传入的函数 a 作为 receiver，参数列表中的第一个元素作为 this 指针的值，即 oldThis。V8 通过构建一个 HeapObject 对象（称之为 JSBoundFunction），用花括号形式 { 函数、this指针、其它可选参数} 包装了原函数及其所需上下文信息，以便在后续调用中保持原函数的逻辑不变。

       接着，我们从 JavaScript 角度探讨了 JSBoundFunction 的调用过程。当 JSBoundFunction 被调用时，V8 会生成相应的字节码，通过汇编代码执行绑定函数中的目标函数。这一过程涉及参数压栈、商城代理源码调用字节码等步骤，最终实现目标函数的调用。

       对于 call 函数的实现，我们同样从源码层面进行了剖析。在使用 call 传递参数时，V8 通过字节码与汇编代码的混合执行，实现了函数的调用。其中关键在于参数的栈操作以及对 call 方法的调用，确保目标函数能够以正确的上下文执行。

       综上所述，bind 和 call 函数在 V8 中的实现充分展示了 JavaScript 异步执行环境的复杂性和灵活性。通过对这些底层技术的深入了解，开发者能更高效地利用 JavaScript 的功能特性，优化代码性能与可维护性。

从 V8 源码分析 Node.js 在不同时间格式处理上的差异

       时间的不同表示方式对Node.js输出结果的影响显著。

       当使用以 - 连接的日期字符串，且格式补0时，Node.js认为输入基于UTC时区，其他形式则基于本地时区。两者时间差约8小时，原因在于输入解析时区的处理方式。

       深入V8源码，解析过程始于ECMA规范定义的ISO格式时间字符串解析，包括YYYY-MM-DD与YYYY-MM-DDTHH:MM:DD两种格式。前者使用UTC时区解析，后者视为本地时区，解释了为何以YYYY-MM-DD形式的日期结果为UTC时间。

       ECMA规范规定，输入符合ISO格式的字符串时，各JavaScript引擎行为一致，否则依据各自实现。

       V8实现中，判断符合ES5 ISO规范日期格式时，通过tz->Set(0)设置事件时区偏移量为UTC+0。解析后，调用tz->Write方法将时间偏移量写入数组，根据TimeZoneComposer::Set方法调用情况决定写入UTC偏移量或NaN。

       对于非ISO格式时间字符串，若未指定时区，不调用TimeZoneComposer::Set方法。在处理时区时，若UTC_OFFSET值为NaN，根据本地时区给时间附加偏移量，因此除YYYY-MM-DD格式外，其他时间字符串解析后时区均为UTC+8。

YOLO 系列基于YOLO V8的高精度烟头检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

       基于YOLO V8的烟头检测识别系统详解

       该高精度烟头检测系统利用YOLO V8的强大能力，实现了对、视频和摄像头中烟头目标的实时识别与定位。系统采用YOLO V8训练数据集，结合Pyqt5构建用户界面，支持ONNX和PT等多种模型。主要功能包括模型导入与初始化，置信度与IOU阈值调整，烟头检测、结果可视化、导出以及检测结束。此系统对新入门者非常友好，提供完整的Python代码和教程，点击文末下载链接获取资源。

       系统亮点在于：

       实时监测：有效预警潜在火灾风险，提升安全性和应急响应能力。

       人力资源优化：自动检测减少人力巡查，降低安全风险，节省资源。

       环保卫生：及时清理烟头，改善环境质量，提升公共卫生标准。

       数据分析：通过烟头检测数据，为城市管理和环保决策提供依据。

       系统在不同场景的应用广泛，如城市管理、火灾预警、旅游景区、交通枢纽等，均能有效监控和维护环境整洁。

       系统核心功能包括：

       界面设置：直观操作，支持、视频和摄像头检测。

       结果保存：导出检测结果至excel，便于后续分析。

       环境搭建：详细步骤指导，确保环境兼容和库安装。

       算法原理：YOLO V8的创新与优势，以及网络结构介绍。

       数据集与训练：提供烟头数据集，进行模型训练和评估。

       通过本文提供的资源，您将掌握一套完整的烟头检测系统，助力环境监测与管理。点击获取链接，立即开始体验。

Linux编译V8实现快速技术进步linux编译v8

       Linux编译V8：实现快速技术进步

       随着科技的进步，越来越多的软件工程师都希望能够利用更强大、更先进的工具来提升自己的技术、提高自身的效率，而V8引擎则正是一款符合这一特性条件的利器。

       V8 是 Google 开发的一款开源、高性能JavaScript虚拟机，用于在浏览器中运行JavaScript代码。它是一款强大的 JavaScript 引擎，具有很强的核心功能，可以提高脚本运行效率。在 Linux 中，V8 是最常用的 JavaScript 引擎，它可以让 Linux 开发者快速的实现新的技术进步。

       要在Linux上编译V8，就需要安装一些必要的依赖库。通常在安装之前先检查是否存在几个必备组件，其中包括GCC，Python，Git等。在安装完必要的依赖之后，就可以进行V8的编译了。

       使用V8编译之前，我们需要先克隆V8的代码到本地，在命令行终端中输入以下代码来完成克隆：

       $ git clone /V8/v8.git

       接下来就可以进入到V8的源码根目录，使用GCC来编译它：

       $ cd

       $ make x.debug

       编译完成以后，就会生成一个可执行的程序，以及一些库文件，这些资源文件可以用于在其他程序中使用V8提供的功能。

       总而言之，Linux编译V8是一种快速实现新技术进步的有力手段，它可以让Linux开发者更有效率的完成开发任务，也可以带来更多灵活性，更大的可能性。所以，如果需要V8的功能，开发者可以花点时间学习一下如何在Linux上编译V8，以达到自己的目的。

YOLO 系列基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

       基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统

       这款高精度系统利用YOLO V8算法进行车辆识别和定位，适用于公路监控，支持、视频和摄像头输入。系统采用YOLO V8数据集训练，Pyqt5构建界面，兼容ONNX和PT模型。功能包括模型导入、参数调整、图像上传与检测、结果可视化、导出以及结束检测。无论是单张、视频还是摄像头，系统都能有效处理并展示检测结果。

       系统优势在于其易安装、速度快和准确性高，得益于新的backbone、Anchor-Free检测头和改进的损失函数。演示了、视频和摄像头检测操作，以及检测结果的Excel导出功能。通过BIT-Vehicle车辆数据集进行训练，该数据集包含多类车辆，展示了模型的训练效果和性能评估。

       获取全部源码、UI界面、数据集和训练代码，请访问下方公众号获取下载链接：AI算法与电子竞赛，发送YOLO系列源码。注意，该代码基于Python3.8，运行需要按照requirements.txt配置环境。