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本日発売『CARトップ6月号』 Cover Girlを務めさせていただきました🚗✨ 中にも登場してます！ぜひご覧ください〜！

9月26日に発売される 【CARトップ11月号】さんにて 表紙を飾らせていただきます🚗💨 インタビューでは車のお話したり、、 ぜひ見てください☺️✨

／ #CARトップ# さん #ヤングドラゴンエイジ　さん# 本日発売‼️‼️ ＼ 両方表紙を飾らせていただきました🥰 すごく嬉しい✨ ぜひ、チェックしてみてね💗

CARトップ4月号は2月26日発売！ 今月のCARトップは試乗祭り！ マイルドハイブリッド車と組み合わせた新型スイフトのMT車、クトップグレードであるPHEVのRS、アシンメトリックLSDの採用で進化したロードスター改良新型など、モデルが盛りだくさん！ #CARトップ# #下尾みう#

Hit the road in your EV and keep your creative gear charged on the fly. 🌲The integrated 600W car charger makes it the perfect match for EV road trips, keeping your drones fully powered and flight-ready the moment you arrive. Ready to take your EV setup off-grid?

我的天，这太疯狂了！！😱 有人用 Opus 5.5，把自己的智能眼镜改成了能识别物体的 AI 设备！ 任何带摄像头的智能眼镜都能接上，戴上之后会当场报出看到的人、车和各种物体。 这套东西免费、开源，普通 Mac 就能跑。 下面是完整步骤： step 1 → 一条命令装上 YOLO：pip install ultralytics step 2 → 戴上眼镜，给自己的 Mac 打一通 WhatsApp 视频通话 眼镜看向街道，Mac 上就能看到同样的画面 step 3 → 在 OBS 里捕获通话窗口，并打开 Virtual Camera 这样眼镜传来的画面，会像摄像头一样出现在 Mac 上 step 4 → 对着这路画面跑追踪：yolo track model= source=1 show=True 每个物体都会带上框、标签，还有一个会跨帧跟着它走的 ID step 5 → 只留下你关心的类别：classes=0,2,16 对应人、车和狗，conf=0.5 用来去掉没把握的判断 step 6 → 写一小段 Python，用 macOS 的 say 把看到的内容念出来，再经 BlackHole 这类虚拟麦克风送进通话：car on your left。声音会直接进到你耳朵里 step 7 → 用自己的东西来训练：你的产品、工具、自己的狗。把 coco8.yaml 换成你标好的照片，再跑 yolo train step 8 → 导出到手机：format=coreml 给 iPhone，format=tflite 给 Android，这样以后可以不用再靠 Mac 底层大致是这样： → YOLO 对每一帧只看一遍，并在这一遍里找出所有物体，所以够快，能跟上实时视频 → 追踪（默认是 ByteTrack）会让同一只狗即使走到树后面，也还是原来那个 ID → 80 种物体开箱就能认，不必先训练 仓库地址： 有兴趣的话可以自己试一下