标注集

超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述：配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解

yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似，这里不再详细叙述，主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**，下面有相关链接，这里主要针对数据标注

·2025-07-06 09:24

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

简介简介：作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题，提出了CHAIN（Lipschitz连续性约束归一化）方法。作者首先从理论角度分析了GAN泛化误差，发现减少判别器权重梯度范数对提升泛化能力至关重要。然后深入研究了批归一化（BN）在GAN判别器中应用困难的根本原因，通过理论分析证明BN的中心化和缩放步骤会导致梯度爆炸。基于这些发现，CHAIN设计了两个核心模块：用零均值正则化替代中

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

【云原生技术】代码解析-Jenkinsfile 脚本在流水线里调用 SonarScanner CLI，把代码分析结果上传到 SonarQube 服务器

"""$SCANNER_HOME/bin/sonar-scanner\#①调用SonarScanner，可执行文件放在SCANNER_HOME/bin-Dpmd.skip=true\#②跳过PMD规则集（

阿寻寻·2025-07-06 08:49

Buildroot，Debian 和 Ubuntu 有什么差别

它不是一个常规的Linux发行版，而是一个用于构建自定义Linux系统的工具集。使用Buildroot，你可以从零开始构建一个定制的Linux系统，包括内核、

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-07-06 06:07

寻路算法作品集

寻路算法作品集正文初始点与结尾点均具有方向性的自动寻路算法（不包含限制点）正文初始点与结尾点均具有方向性的自动寻路算法（不包含限制点）如果大家觉得有用，就点个赞让更多的人看到吧~

勤奋的大熊猫·2025-07-06 05:27

60天python训练计划----day51

DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高importosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transfor

尘浮728·2025-07-06 04:52

python训练60天挑战-day51

DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高kaggl的一个图像数据集；数据集地址：LungNoduleMalignancy

·2025-07-06 04:21

DAY 51 复习日

作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高（一）Day43代码importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch

忧陌606·2025-07-06 03:50

【python深度学习】DAY 51 复习日

作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高1.读取数据使用CIFAR-10图像数据importtorchfromtorchvisionimportdatasets

抽风的雨610·2025-07-06 03:20

Day51 复习日-模型改进

day43对自己找的数据集用简单cnn训练，现在用预训练，加入注意力等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

cylat·2025-07-06 03:19

Boostrap方法的理解及应用

Boostrap计算步骤简单的描述为：通过有放回的数据集的重采样，产生一系列的待检验统计量的Boostrap经验分布。基于该分布，计算标准误差，构建置信区间，并对多种类型的样本进行统计信息和假设检验。

Xiaofei@IDO·2025-07-06 02:43

深度学习数据集加载

数据集结构E:\Mytest\test20250622\pythonProject\dataset├──rose│├──rose1.jpg│├──rose2.jpg│└──...└──sunflower├──sunflower1.jpg├──sunflower2.jpg└──...主要只有的两个类fromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimp

Ethan@LM·2025-07-06 02:41

小数据量在paddleocrv4/5训练精度不高的原因探讨

问题：训练集有69张，验证集有48张,每张图的尺寸为2592*1396或接近这个尺寸，每张图约有50到60个目标,且每张图有较多的密集小目标，这些目标区域分别是一些文字或字母或数字。

·2025-07-06 01:37

所有自动化 EDA 库，尽在一家。

文章重点介绍了detail库，并展示了如何使用它来分析泰坦尼克号数据集。文章主要内容：EDA的重要性：EDA通常占数据科学项目30%的时间，因此使用自动化工具可以节省大量时间。

krishnaik06·2025-07-06 00:32

软件测试-持续集成

质量保障：通过分层测试（单元/集

Oooon_the_way·2025-07-05 23:21

健康管理实训基地建设要点：赋能健康管理人才培养

一、健康管理实训基地科学规划健康管理实训基地的规划设计需遵循“以人为本、功能复合、适度超前”原则，构建集教学、科研、服务于一体的综合性平台。

凯禾瑞华健康管理实训室建设·2025-07-05 22:16

Pycaita二次开发基础代码解析：零件创建、几何集管理与发布清理实战指南

本文将通过深度解析三个核心类方法的实现原理：零件文档创建与草图基础、几何图形集规范管理、产品发布清理机制，揭示CATIA自动化开发的关键技术要点。全文严格基于提供的代码展开分析，不做任何修改和补充。

Python×CATIA工业智造·2025-07-05 22:11

OneCode图生代码技术深度解析：从可视化设计到注解驱动实现的全链路架构

OneCode平台的图生代码技术通过CodeBeeIDE实现了设计与开发的无缝衔接，彻底改变了传统的"设计→标注→编码"串行工作流。

低代码老李·2025-07-05 22:09

通达信黄金量柱捉涨停主图指标

主要功能包括：涨停/跌停识别：自动标注涨停（黄色）和跌停（蓝色）K线。大阳线/大阴线识别：标注涨幅或跌幅超过5%的K线（红色大阳线、绿色大阴线）。

·2025-07-05 20:28

Python训练营-Day11

贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）4.time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长#LightGBM-网格优化print("\n---3.网格搜索优化LightGBM(训练集-

m0_72314023·2025-07-05 20:56

编译原理复习题

A、句型B、终结符集C、非终结符集D、句子4、文法分为四种类

钻仰弥坚·2025-07-05 17:11

MIPS架构(无互锁流水级微处理器架构)是什么？

MIPS（MicroprocessorwithoutInterlockedPipelineStages,“无互锁流水级微处理器架构”）是一种经典的RISC（精简指令集）处理器架构，由斯坦福大学团队在1980

Yashar Qian·2025-07-05 16:02

YOLO 中的三大框类型全解析：Ground Truth、Anchor、Bounding Box 有何区别？

1.GroundTruthBox（真值框）数据集中人工标注的真实目标位置。•是“答案”，模型训练的目标。

·2025-07-05 16:28

Oracle RMAN技术原理详解

RMAN客户端2.目标数据库(TargetDatabase)3.RMAN资料库(RMANRepository)4.恢复目录(RecoveryCatalog-可选)三、RMAN备份原理1.备份类型2.备份集与备份片

pengdott·2025-07-05 15:25

掌握Three.js材质：从基础到自定义着色器

背景简介在Three.js中，材质是定义对象表面如何与光线交互并呈现给观察者的属性集。选择合适的材质对于创建真实感强的三维场景至关重要。

AWS云计算·2025-07-05 14:46

day 58 python打卡

作业：对太阳黑子数量数据集用arima完成流程1.导入原始数据，并可视化#导入必要的库importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf

·2025-07-05 14:12

python打卡day58@浙大疏锦行

知识点回顾：时序建模的流程时序任务经典单变量数据集ARIMA（p，d，q）模型实战SARIMA摘要图的理解处理不平稳的2种差分n阶差分---处理趋势季节性差分---处理季节性建立一个ARIMA模型，通常遵循以下步骤

风逸hhh·2025-07-05 13:12

【有手就行无废话版】huggingface下载模型以及数据集命令

镜像网站：HF-Mirror1.导入环境变量：只需要导入一次cd..#这一步切换到你需要下载的目录下exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com;wgethttps://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh;chmoda+xhfd.sh2.搜索模型名称，点复制3.下载./hfd.sh+复制的模型名称比如：./hfd.shOpenGVLab/Intern

·2025-07-05 13:09

【Qt】QString字符串编码格式与数据转换

输入类型：单字节字符集（每个字节直接映射到Unicode的前256个码点）。适用场景：ASCII或ISO8859-1编码的文本，如西

漫步企鹅·2025-07-05 13:07

大棚番茄西红柿果实成熟度检测数据集YOLO格式279张3类别已划分训练验证集

数据集格式：YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：279标注数量(xml文件个数)：279标注数量(txt文件个数)：279

·2025-07-05 12:05

c++26新功能—几个细节的完善

二、几个具体的细节在本文中主要对几个比较小的细节进行分析说明，语言特性主要包括：1、扩展字符集：主要是提供了对@、$

fpcc·2025-07-05 11:58

Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法

构建高质量数据集建立严格的数

Deepoch·2025-07-05 10:13

AI绘图写作精灵：创意无限，智能创作的全能助手

《AI绘图写作精灵》正是这样一款集AI绘画、智能写作、创意生成等多种功能于一体的手机应用程序，它以其强大的功能和便捷的操作，为用户提供了全方位的智能创作支持。

·2025-07-05 10:12

Class5多层感知机的从零开始实现

Class5多层感知机的从零开始实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#设置批量大小为256batch_size=256#初始化训练集和测试集迭代器

Morning的呀·2025-07-05 09:09

GEE数据集：全球地下水生态系统 (GDEs)数据集（30m分辨率）

该数据集提供了一张高分辨率（约30米）的GDEs地图，揭示了全

此星光明·2025-07-05 08:34

Mamba-YOLOv8深度解析：基于状态空间模型的下一代目标检测架构（含完整代码与实战部署）文末含资料链接！

VSSblock2.3SS2D模块工作原理三、完整实现流程3.1环境配置3.2代码集成步骤3.3训练与微调四、性能分析与优化4.1精度提升策略4.2推理加速方案4.3硬件适配技巧五、实战案例：无人机航拍检测5.1数据集准备

博导ai君·2025-07-05 06:18

01.SpringBoot集成持久层框架MyBatis详细指南

Hibernate的优势1.4MyBatis核心组件1.4.1SqlSessionFactory1.4.2SqlSession1.4.3Mapper接口1.4.4Configuration2.SpringBoot集

全栈凯哥·2025-07-05 04:39

计划开一个项目，这是计划表

针对你计划使用React和Node.js建设一个数据集生成网站的CMS，下面是一个详细的整体架构建议，分为项目管理工具、数据库选择、前后端架构、功能实现步骤以及后期的拓展方案。

PyAIGCMaster·2025-07-05 04:38

从0到1掌握OpenCV！Python图像处理实战全解析（附代码+案例）

医学影像软件如何从CT片中快速标注病灶？这些“神奇操作”的背后，往往藏着一个低调的“图像处理神器”——OpenCV。

小张在编程·2025-07-05 04:37

Python 借助 Matplotlib 绘制分形图形的诀窍

从分形数学原理入手，详细解析了多种经典分形图形的生成算法，包括曼德勃罗集、朱利亚集、科赫雪花、谢尔宾斯基三角形等。文章提供了完整的Python实现代码，结合Matp

Python编程之道·2025-07-05 03:35

现代 JavaScript (ES6+) 入门到实战（八）：总结与展望 - 成为一名现代前端开发者

我们告别了那些曾经让我们头疼的“怪异行为”，拥抱了一套更强大、更优雅、更符合工程化思想的工具集。现在，是时候回顾我们的旅程，并展望前方的道路了。

·2025-07-05 02:27

ARM技术深度解析：从架构到SoC设计的实战指南

这两本书为读者提供了深入的ARM架构和系统级芯片设计知识，从基础的ARM指令集到处理器模式、寄存器组织、异常和中断处理、寻址模式以及协处理器接口，再到SoC设计基础、系统总线协议、内存管理、电源管理、外设

三更寒天·2025-07-05 02:24

Random Erasing：计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命

这种在图像中随机挖洞的简单操作，让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍，错误率降低59%，揭示了模型鲁棒性的深层密码。️

星光银河·2025-07-05 00:17

Spring Boot 学习总结（34）—— spring-boot-starter-xxx 和 xxx-spring-boot-starter 区别？

每个Starter都是一个预配置的依赖集，可以自动配置应用的一部分或特定功能。这些Starter旨在消除手动编写大量样板代码和配置的需求。

一杯甜酒·2025-07-04 23:43

AI大模型探索之路-训练篇15：大语言模型预训练之全量参数微调

AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览

寻道AI小兵·2025-07-04 22:03

C语言中的内存管理掌握动态分配的技巧

它直接关系到程序的性能和稳定性，特别是在处理大型数据集或需要灵活内存布局的场景下。

hie98894·2025-07-04 22:59

FFmpeg 超级详细安装与配置教程（Windows 系统）

FFmpeg是一款功能强大的开源多媒体处理工具集，能够进行音视频的编码、解码、转码、混流、推流、滤镜、格式转换等多种操作。

Stuomasi_xiaoxin·2025-07-04 22:59

YOLOv11安全检测项目_人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部目标检测

YOLOv10与YOLOv11安全检测项目项目概述Safety本项目基于SF数据集（50,559张图像/7类别）对YOLOv10和YOLOv11模型进行对比研究，重点优化安全帽、安全服及模糊目标的工业场景检测性能

qq1309399183·2025-07-04 18:36

如何使用Nvivo的编码比较查询功能？？

编码比较查询功能Nvivo的编码比较查询功能是一个强大的工具，能够帮助用户比较和分析在不同编码或不同数据集之间的差异。

·2025-07-04 16:24

R语言程序包开发与应用

程序包通常由开发者创建，包含新函数、数据集、绘图方法等，以应对R版本更新导致的函数限制或行为变化。

溪水边小屋·2025-07-04 15:44

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