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向量数据库的架构数据库（Database）定义:向量数据库中的数据库是一个逻辑容器，用于存储和组织数据集合（类似于MySQL中的数据库）。作用:主要用于组织多个集合。每个数据库可以包

基于TACO数据集，使用YOLOv8分割模型进行垃圾检测和识别，并在ATK-RK3568上部署运行。

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：20580张标注数量(xml文件个数)：20580标注数量(txt文件个数)：20580标注类别数：120标注类别名称：['Chihuahua','Japanese_spaniel

将Taco数据集的1500张图片和原本的coco标注改为yolo格式，方便用yolo算法对垃圾数据集进行目标检测操作。并配上改成中文标签的yaml文件。

聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法，因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。

装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？

传统的K-means算法需要在初始阶段在数据集中随机选择个点作为聚类中心，而K-means算法的聚类效果和运行时间很大程度上受初始聚类中心的选择的影响。

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MSCOCO(MicrosoftCommonObjectsinContext)是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集和评估平台，尤其是在目标检测、分割和人体关键点检测等任务中。

实现机制主要如下3种：当主从节点连接良好时，如果主节点数据集发生改变（包括客户端写入，key过期或删除，或其他影响数据集的操作），主节点会向从节点发送一系列命令来保证从节点更新数据。

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