YOLO学习笔记

Hash哈希学习笔记

概念：通过一个hash函数建立值与存储地址的关系原则：开小数组+冲突解决冲突越少，用时越少；可通过调整余数或优质的hash算法尽量使hash值分散，减少碰撞hash算法的构成:hash函数的初始化构造hash函数：典型的函数包括除余法H(k)=(k)modpH(k)=(k)modpH(k)=(k)modp、elfhash等等冲突解决方法：（常用技术）线性探测再散列技术：当(k)modp(k)mod
lawhelo·2024-08-30 13:43

Vue学习笔记-组件通信

最近公司需要开发酒店客房管理的OTA系统，我们使用vue.js2.0+ElementUI开发时，就遇到了问题:一个页面有很多表单,我试图将表单写成一个单文件组件,但是表单(子组件)里的数据和页面(父组件)按钮交互的时候,vue组件之间的通信让我感到崩溃:点击importdialogfrom'./components/dialog.vue'exportdefault{data(){return{sh
赵客缦胡缨v吴钩霜雪明·2024-08-30 12:40

工地工程车分类检测数据集 6300张 带标注 voc yol

格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含6300张图像。
计算机视觉从业者·2024-08-30 11:30

升级生命软件实修课程｜第一课学习笔记

精彩摘要：1、我们人生里面所有的行为背后都有一个程序。这个世界根本上就没有什么自由，你所谓的自由都被某种程序所控制。这些程序，小到我们的商业，大到我们的进化基因，还有我们的文化。面对这些程序，我们完全没有自由，你以为的自由，其实是某些智商更高、权利更大的人，他们在更高的层面来掌控我们的人生。如果我们不去看到这段程序，不去觉察它，我们一辈子都是别人棋盘上的一枚棋子，人家让我们往哪里，都设定一个程序把
昀夕的话·2024-08-30 10:30

12306项目学习笔记（框架篇Base）

首先学习的是基础框架ApplicationContextHolderApplicationContextHolder提供了一种静态方式来访问Spring容器中的Bean，适用于某些特定场景，如工具类和框架集成。在12306项目中由于我们引入了RocketMQ消息队列，这些库的对象通常不是Spring管理的，无法直接使用@Autowired注入，所以需要ApplicationContextHolde
Rainyocode·2024-08-30 09:20

【QT】学习笔记：处理JSON对象、字符串

在Qt中处理JSON数据非常方便，Qt提供了QJsonDocument、QJsonObject、QJsonArray、QJsonValue等类来处理JSON数据。下面是一个简单的代码示例，演示如何解析JSON字符串、修改JSON数据并将其转换回字符串。示例代码1.JSON字符串解析假设我们有以下JSON字符串：{"name":"JohnDoe","age":30,"isEmployed":true
海纳老吴·2024-08-30 08:13

Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统

在这篇博客中，我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统，帮助你轻松应对城市积水挑战。
机器懒得学习·2024-08-30 07:37

javascript学习笔记--dom查询练习(二)

通过具体的元素节点调用方法，返回当前节点的指定标签名后代节点getElementByTagName()1.属性，表示当前节点的所有子节点(会获取包括文本节点在内的所有子节点)，在IE8及以下的浏览器中，不会将空白文本当成子节点：childNodes2.属性，是获取当前元素下的所有子元素这样就不会再包括空白文档：children3.属性表示当前节点的第一个子节点：firstChild4.属性表示当前
持续5年输出bug·2024-08-30 07:29

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合EMAttention和ParNetAttention形成全新的EPA注意力机制和C2f_EPA(全网独家创新)

1.EPAAttention介绍EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势，能够更有效地提取图像特征。(1).综合性与多样性EPAAttention结合了两种不同的注意力机制，充分利用了EMAttention的分组归一化和特征增强能力，以及ParNetAttention的空间注意力和全局特征提取能力。通过这种多样化的组合，EPAAttent
小李学AI·2024-08-30 05:54

算法学习笔记-复杂度分析上

如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗为什么需要复杂度分析首先我们很多程序都可以通过统计，监控等方式帮助我们得到程序执行的时间与占用的内存大小。但是这些统计方法有很大的局限性。测试结果非常依赖测试环境。不同的测试机器，同样的代码执行效率就不同。测试结果数受数据规模的影响很大。数据规模大，我们的代码执行效率低。测试结果不能真正的反应我们的内容大O复杂度表示法我们假设一行代码执行一次的时间是unit_
胖琪的升级之路·2024-08-30 05:13

jsprit学习笔记

jsprit简介jsprit是一个开源的解决VRP（车辆路径问题）问题的工具，其中主要使用的是RuinAndRebuild算法。基本概念jsprit中包含几个基本的概念，包括车辆，车辆类型等，以及他们能挂载的诸多属性。jsprit的结果（solution）结构如图RuinAndRebuild流程Rebuild流程选取现在还未分配的一个服务点尝试加入每个完整路径中在每个完整路径中选取一段路径进行插入
chengong6006·2024-08-30 04:17

[Matsim]Matsim学习笔记-时变路段的创建

学习需求：在交通模拟中，默认的路网中link的速度是不随时间发生变化，在实际的交通流中，高峰期和平峰期的link的速度是不同的，甚至，在不同的时间段，速度也不相同，因此需要实现link的速度随时间段进行更新，带着这个需求，开始继续学习matsim…调研笔记调研matsim幸运的发现，matsim的已经实现了这个需求，在matsim中支持三种模式的时变路网更新，时变路网支持三种变化模式：在指定的时间
默默前行的蜗牛·2024-08-30 03:14

[Matsim]Matsim学习笔记-population.xml的创建

学习需求在利用matsim实现交通模拟时，需要把模拟的乘客出行数据替换成自己的，如何进行替换呢？带着这个问题，调研学习matsim，实现population.xml的生成调研笔记幸运的发现matsim中实现了很多的writer工具类，population的生成就需要用到PopulationWriter这个工具类。population.xml示例代码：示例代码中创建person对象需要的标签id、起
默默前行的蜗牛·2024-08-30 03:14

python网络编程学习笔记

知识点框架协议栈与库端口号、套接字、绑定接口、udp分组、套接字选项、广播TCP工作原理，套接字的含义，每个会话使用一个套接字，地址已被占用，绑定接口，死锁，已关闭连接，半开连接，像文件一样使用TCP流主机名与套接字，现代地址解析，DNS协议字节与字符串，封帧与引用，pickle与自定义定界符的格式，xml与json，压缩，未来异常生成证书，TLS负载移除，手动选择加密算法与完美前向安全，支持tl
github_czy·2024-08-30 02:03

scrapy学习笔记0828-下

1.爬取动态页面我们遇见的大多数网站不大可能会是单纯的静态网站，实际中更常见的是JavaScript通过HTTP请求跟网站动态交互获取数据（AJAX），然后使用数据更新HTML页面。爬取此类动态网页需要先执行页面中的JavaScript代码渲染页面，再进行爬取。在这里我们采用scrapy官方推荐的Splash渲染引擎，我们需要通过docker来安装splash并使其运行起来，这里就暂时不展开，安装
github_czy·2024-08-30 02:31

【学习笔记】：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU

学习笔记：Ubuntu22使用模型量化工具llama.cpp部署大模型CPU+GPU前言1下载并编译llama.cpp1.1git下载llama.cpp仓库源码1.2编译源码（make）1.2.1选择一
淮序_·2024-08-30 02:00

【目标检测数据集】瓶子分类识别数据集1万张3类VOC+YOLO格式（玻璃瓶金属瓶塑料瓶数据集）

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：10106标注数量(xml
熬夜写代码的平头哥∰·2024-08-30 01:00

软件测学习笔记丨Linux的进程与线程

本文转自测试人社区，原文链接：https://ceshiren.com/t/topic/32047一、简介进程：在Linux中，进程指正在运行的程序的示例。每个进程都有一个唯一的标识符（PID），并且可以包含代码、数据和文件描述符等信息。进程是操作系统的基本单位，它们在系统中相互独立地运行，并通过操作系统调度器进行管理。线程：在Linux中，线程是一种轻量级的执行流，是cpu调度的基本单位，可以共
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2024-08-29 23:41

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

1，本文介绍AIFI模块（AdaptiveInformationFusionIntegrationModule）是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点：自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。这种自适应机制使得网络能够更有效地结合来自不同来源的信息，改善对复杂数据的理解和处理能力
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

1，本文介绍BSAM基于CBAM进行改进，经实测在多个数据集上都有涨点。BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。核心特点：双层空间注意力：BSAM结合了两个层次的注意力机制——全局和局部。全局注意力捕捉图像或特征图的整体信息，而局部注意力则
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8|利用可改变核卷积AKConv改进yolov8-轻量涨点

1，本文介绍AKConv（可改变核卷积）是一种改进的卷积操作方法，其核心在于动态调整卷积核的形状和大小。与传统卷积层固定核大小不同，AKConv通过引入可学习的机制，使卷积核在训练过程中能够自适应地调整，从而更好地适应不同的数据特征和任务需求。核心特点：可变核尺寸：AKConv允许卷积核在不同的层和位置上具有不同的尺寸，这有助于捕捉更多的局部特征。动态调整：卷积核的形状和大小可以在训练过程中进行调
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制

1，本文介绍MSDA（多尺度扩张注意力）模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。然后，将特征图的通道划分为(n)个头部，在每个头部中使用不同的扩张率进行多尺度的自注意力操作。具体来说，MSDA按以下步骤操作：对每个头部(i)进行自注意力处理，并将所有头部的输出连接在一起，之后通过线性层进行特征融合。通过为不同头部设置不同的扩张率，M
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:06

爆改YOLOv8 | yolov8添加GAM注意力机制

1，本文介绍GAM（GlobalAttentionMechanism）旨在改进传统注意力机制的不足，特别是在通道和空间维度上的信息保留问题。它通过顺序的通道-空间注意力机制来解决这些问题。以下是GAM的关键设计和实现细节：通道注意力子模块：3D排列：使用3D排列来在三个维度上保留信息，这种方法有助于捕捉更多维度的特征。两层MLP：通过一个两层的多层感知机（MLP）增强跨维度的通道-空间依赖性，提升
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:36

Linux云计算学习笔记08 （CentOS 进程管理）

一.进程的定义程序：文件，一般是二进制，静态/usr/sbin/httpd，/usr/sbin/sshd程序是二进制文件（面试题之一）进程：是程序运行的过程，动态，有生命周期的，可以产生和消亡的(进程是已启动的可执行程序的运行实例,实例即运行可执行程序)。线程：线程是进程之内独立执行的一个单元。对于操作系统而言，其调度单元是线程；一个进程至少包括一个线程，通常将该线程称为主线程；一个进程从主线程的
墨影萧萧·2024-08-29 21:02

《Python语言程序设计》第八章学习笔记

《Python语言程序设计》学习笔记笔记选自《Python语言程序设计》[美]梁勇著本篇笔记没有记录用python绘画的turtle库第8章更多字符串和特殊方法创建字符串s1=str()s2=str("
Kinno酱·2024-08-29 19:46

Linux 学习笔记：input 子系统

一、概述input子系统是管理输入的子系统，和pinctrl、gpio子系统一样，都是Linux内核针对某一类设备而创建的框架。input子系统分为input驱动层、input核心层、input事件处理层，最终给用户空间提供可访问的设备节点。二、使用input子系统编写设备驱动的流程2.1驱动入口2.1.1申请input_devstructinput_dev*input_allocate_devi
gdut_llkkyy·2024-08-29 19:44

【目标检测数据集汇总】各类目标检测数据集VOC+YOLO格式地址汇总

序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】西红柿番茄成熟度检测640张3类别VOC+YOLO格式.zip点我下载2【目标检测数据集】轮船分类检测数据集500张4类别VOC+YOLO格式.zip点我下载3【
熬夜写代码的平头哥∰·2024-08-29 16:24

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。
FL1623863129·2024-08-29 15:52

python工资条教程_python学习笔记--工资条发放软件

1#!/usr/bin/envpython2#-*-coding:UTF-8-*-3importsmtplib4fromemail.mime.textimportMIMEText5mailto_list=['[email protected]']#收件人(列表)6mail_host="smtp.163.com"#使用的邮箱的smtp服务器地址，这里是163的smtp地址7mail_user="[email protected]
weixin_39873191·2024-08-29 13:36

Django 学习笔记（一）—— 快速建站

Django是一个基于MVC（Model-View-Controller）模式的服务器端的Web框架，由Python语言编写。其创建之初主要是用来与关系型数据库进行交互，随着技术的不断革新，Django也逐渐融合了众多更现代的Web开发趋势。作为一个成熟的Web开发框架，Django有着众多企业级的应用，如Instagram、Pinterest、NationalGeographic等。Django
rollingstarky·2024-08-29 13:29

[数据集][目标检测]玻璃瓶塑料瓶检测数据集VOC+YOLO格式8943张2类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：8943标注数量(xml
FL1623863129·2024-08-29 12:30

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

当YOLOv5的训练P、R、mAP等指标为0时，通常有以下一些原因：数据集质量不佳：检查数据集中是否存在较大的类别不平衡或者太多的噪声。可能需要重新清理数据集以确保标签正确且具有可解释性。
该醒醒了~·2024-08-29 11:53

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。
FL1623863129·2024-08-29 10:16

Python学习笔记二(布尔值及类型检查)

字符串赋值与布尔值及类型检查布尔值(bool)假：False真：Truea1='a'a2='a'print(a1==a2)print(a1!=a2)TrueFalse布尔值也属于整型，True相当于1False相当于0print(True+
StaticKing·2024-08-29 09:41

CTF_Web：反序列化学习笔记（一）php中的类与对象

0x00前言前期第一次遇到反序列化这方面题目的时候，也看了不少资料，都是前辈们写的总结，但是都是直接从在ctf中的运用开始的，自己在这段时间整理的过程中，发现对于php类与对象了解不是很多，导致在看一些题目、或值前辈的总结时都比较困难，下面参考php文档，结合自己对php类与对象的理解先把反序列化的基础知识做一下整理。0x01php类与对象class在php手册中这样介绍:每个类的定义都以关键字c
星辰照耀你我·2024-08-29 08:02

RK3568笔记二十二：基于TACO的垃圾检测和识别

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。
殷忆枫·2024-08-29 06:52

＜数据集＞斯坦福狗狗识别数据集＜目标检测＞

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
深度学习lover·2024-08-29 06:52

Taco数据集的yolo格式

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。
lhy12345678910·2024-08-29 06:21

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类
泠泠风来·2024-08-29 06:21

如何高效记录并整理编程学习笔记

在编程学习的旅程中，好的笔记记录和整理方法不仅能帮助我们更有效地吸收知识，还能在复习时提供清晰的参考。下面，我将为您提供一些建立高效笔记系统的建议，以帮助您在繁忙学习中保持笔记的条理性，从而打造属于自己的编程学习“知识宝库”。方向一：笔记工具选择提示：1.Notion优点：多功能性：Notion支持笔记、数据库、任务管理和项目管理，用户可以根据自己的需求创建不同工作区和模块。灵活性：支持Markd
vvvae1234·2024-08-29 05:14

spark mllib 特征学习笔记 （一）

PySparkMLlib特征处理详解PySparkMLlib提供了丰富的特征处理工具，帮助我们进行特征提取、转换和选择。以下是PySparkMLlib中常用的特征处理类及其简要介绍。1.BinarizerBinarizer是将连续特征二值化的转换器。frompyspark.ml.featureimportBinarizerbinarizer=Binarizer(threshold=0.5,inpu
路人与大师·2024-08-29 03:57

OpenGL学习笔记（十七）缓冲区（二）纹理缓冲区+帧缓冲区

本文为学习OpenGL的学习笔记，如有书写和理解错误还请大佬扶正；一，纹理缓冲区一个纹理包含两个主要组成部分，纹理采样状态和包含纹理值得数据缓冲区；1，为什么使用纹理缓冲区？
龙行天下01·2024-08-29 02:24

OpenGL学习笔记（十六）缓冲区（一）像素缓冲区

本文为学习OpenGL的学习笔记，如有书写和理解错误还请大佬扶正；一，缓冲区概念缓冲区对象，允许应用程序迅速方便地将数据从一个渲染管线移动到另一个渲染管线，以及从一个对象绑定到另一个对象，不仅可以把数据移动到合适的位置
龙行天下01·2024-08-29 02:24

AdventureCreator学习笔记13：脸部表情

BlendShape设置在模型上添加Shapeable脚本，可以添加表情组，然后在表情组里可以添加表情。BlendShape设置表情设置在NPC脚本上，还需要添加表情，名字与表情组相同。表情设置使用表情可以在ActionList中添加新的Action，也可以直接写在对话文本中。使用表情嘴型设置对话时根据内容嘴型可以相应变化。首先在ACGameEditor的Speech选项卡开启Lipsyncing
AlpacasKing·2024-08-29 02:04

分库分表学习笔记（一）

图源（鹅厂技术架构师公众号）MySQL执行顺序：FROM：确定数据来源。JOIN：执行表之间的连接操作。WHERE：过滤记录。GROUPBY：对记录进行分组。HAVING：对分组结果进行过滤。SELECT：选择要返回的列。DISTINCT：去除重复记录（如果有）。ORDERBY：对结果排序。LIMIT：限制返回的记录数量。分表分库的演进系统随着用户量的提升，整个分库分表有以下阶段，随着数据库QPS
Murphy.Wang·2024-08-29 02:20

学习笔记：计算机图形学中的辐射度基础1

在昨天一篇长篇的学习笔记完成后，暂时告一段落。从这篇学习笔记开始，将逐渐深入pbrt的核心。
ghostee·2024-08-29 01:14

Golang学习笔记——context包

说明Context上下文用于控制函数调用链，所有进入服务的请求需要创建Context，调用其他服务需要接受一个Context，Context需要在函数调用链中进行传播。使用WithCancel,WithDeadline,WithTimeout,WithVaule，可以从一个Context上派生出子Context,并得到CancelFunc。调用CancelFunc可以关闭子Context及其派生出
沉默巴比伦·2024-08-29 01:43

Go语言学习笔记——Golang 1.18新特性工作区workspace

文章目录Golang1.18新特性工作区workspace需求分析实现步骤Golang1.18新特性工作区workspace需求分析加入现在我们把一个大的项目分成了两个项目，一个项目是基础模块，用来实现项目的公用功能。第二个项目要依赖第一个项目，注意：这里提到的是项目，而不是模块。解决方法有二：把第一个项目创建好，提交到github，第二个项目使用goget下载。第二个就是我们今天提到的使用Gol
PPPsych·2024-08-29 01:11

C++学习笔记----Strings与String View（9）-- 格式化输出

1、字符串格式化输出的发展历程C++早期的格式化输出，是没用C语言的格式化输出：printf()，首先是不推荐的，历史车轮滚滚向前，我们不能一直停留在旧石器时期啊。其优缺点也比较明显，缺点是没有类型保护，也不支持自定义类型；优点是易于阅读，因为它将格式与变量分隔的比较清晰，因此也易于转化成其他编程语言，还是举一个例子吧，空口白牙大家印象不深：intx=10,y=11;printf("xhasval
王俊山IT·2024-08-29 00:04

MATLAB智能优化算法-学习笔记（1）——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】

一、问题描述（1）数学模型（2）模型总结目标函数：最大化背包中的总价值Z。约束条件：确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量：每个物品是否放入背包，用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性，当问题规模较大时，求解此问题通常需要使用启发式算法（如遗传算法、动态规划、分支定界法等）来找到近似最优解。（3）实例讲解：0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
郭十六弟·2024-08-28 23:59
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