YOLOV5训练自己的数据集第8页

创新引领，从零到一：陶氏减速机在高精密领域的深耕与突破

在高精密机械传动中，陶氏智能正以一款革命性的“第四类”减速机——环面包络多齿啮合减速机，书写着属于自己的传奇篇章。

苏州璟丰机电·2025-02-13 05:50

C#中ASP.NET Web API的详细介绍及示例代码

这意味着开发人员可以根据自己的需求进行自定义和扩展。轻量级：ASP.NETWebAPI是一种轻量级的

独行侠WU·2025-02-13 04:47

力扣动态规划-28【算法学习day.122】

前言###我做这类文章一个重要的目的还是记录自己的学习过程，我的解析也不会做的非常详细，只会提供思路和一些关键点，力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴！！！

南宫生·2025-02-13 04:16

力扣动态规划-24【算法学习day.118】

前言###我做这类文章一个重要的目的还是记录自己的学习过程，我的解析也不会做的非常详细，只会提供思路和一些关键点，力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴！！！

南宫生·2025-02-13 04:46

AnyPlace：学习机器人操作的泛化目标放置

为了解决这个问题，AnyPlace，一种完全基于合成数据训练的两阶段方法，能够预测现实世界任务中各种可行的放置姿势。其

硅谷秋水·2025-02-13 04:15

算法训练Day7| LeetCode454. 四数相加II(Map作哈希表）；383.赎金信(数组作哈希表）；15.三数之和(双指针)；18.四数之和(双指针)

目录LeetCode454.四数相加1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考Leetcode383.赎金信1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考Leetcode15.三数之和方法一：双指针法1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考Leetcode18.四数之和1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考LeetCode454.四数相加链接：454.四数相加II-力扣（LeetCode）1.思

努力学习的牛宁西·2025-02-13 04:45

解决！Anaconda使用selenium时报错：WebDriverException：Message: ‘chromedriver‘ executable needs to be in PATH

executableneedstobeinPATH解决方法下载与chrome版本匹配的chromedriver，解压后将exe文件放入和chrome.exe应用程序的同一个目录下，编辑path环境变量，修改原代码1、查看自己的

数据挖土机·2025-02-13 04:15

代码随想录算法训练营Day07 | LeetCode454.四数相加II、LeetCode383.赎金信、LeetCode15.三数之和、LeetCode18.四数之和

LeetCode454.四数相加II题目链接：https://leetcode.cn/problems/4sum-ii/思路：想法是使用哈希表。定义一个哈希表unordered_map，遍历a数组与b数组，key存放a数组与b数组的元素之和，value存放a数组与b数组的元素之和出现的次数；再遍历c数组与d数组，在unordered_map中找0-（c+d），因为此时unordered_map中存

SuperYue37·2025-02-13 04:44

【代码随想录训练营】Day7-哈希表

代码随想录Day7今日任务454.四数相加Ⅱ383.赎金信15.三数之和18.四数之和454.四数相加Ⅱ考点：哈希表链接：https://leetcode.cn/problems/4sum-ii/classSolution{publicintfourSumCount(int[]nums1,int[]nums2,int[]nums3,int[]nums4){HashMaprecord=newHash

Koffer-debug·2025-02-13 04:14

超硬核的java开源物联网智能家居系统

Github导航站·2025-02-13 04:12

Flutter 轻松实现动态更新 ListView

在贴代码之前，先介绍一些概念和内容数据集final_names=['Andrew','Bob','Charles'];int_counter=0;新的数据It

技术小黑屋_·2025-02-13 03:37

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

通俗介绍：学术解释：3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline

人才程序员·2025-02-13 03:04

2.12反思

今天没学感觉大部分时间在刷视频号视频号AI相关内容少了，更多了一些人性的思考我竟然刷到帅哥了，可恶，我一定要点不感兴趣，继续养号卡农姐发了个实习生的内推朋友圈我很感兴趣，我想写简历了，手痒要继续向前永远知道自己的位置

MzyAstra·2025-02-13 02:31

MySQL入门与安全防护：小学生也能懂的数据库实战指南

今天我要用最有趣的方式带大家学习MySQL和安全防护，就像学习如何保护自己的"数据库玩具箱"一样！我会用很多生活中的例子来讲解，准备好了吗？✨MySQL是什么？

Aishenyanying33·2025-02-13 02:30

畅游Diffusion数字人(16)：由音乐驱动跳舞视频生成

目录贡献概述背景挑战贡献方法详解第一阶段：外观预训练第二阶段：动态触发视频生成训练细节贡献概述背景<

沉迷单车的追风少年·2025-02-13 02:59

osgEarth学习笔记

这是个人在学习osgEarth时根据体会或从别的地方看到的做的一个简单整理，有些东东就是官方文档翻译过来的，都是根据自己的需要感觉需要记录下来什么东西就随便记录下来了，也没有个条理，都是用到哪记到哪，别见怪

Jeacean·2025-02-13 01:48

面向对象中的原型

原型对象也是一个普通对象，它有自己的属性和方法，并且也可以有自己的原型，从而形成原型链。

码了三年又三年·2025-02-13 00:13

大语言模型常见任务及评测数据集汇总（一）：70 余个数据集!

1.文本分类1.1.中文文本分类数据集：THUCNews：清华大学推出的中文新闻文本数据集，包含了74万篇新闻文章，覆盖了10个类别。

大F的智能小课·2025-02-13 00:12

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像，每张图像的大小是32x32像素。

　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

flink实时集成利器 - apache seatunnel - 核心架构详解

SeaTunnel（原名Waterdrop）是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台，专注于大数据领域的数据同步、数据迁移和数据转换。

24k小善·2025-02-12 23:38

三维重建（九）——如何完成一篇好文章

文章目录一、撰写顶会论文1.1顶会激烈1.2提高文章接收的概率1.3撰写一篇出色的论文二、论文写作中最大的错误三、在开始之前要问自己的一些问题（从现在就要开始想）四、如何讲述一个故事五、如何讲述一个科研故事

周末不下雨·2025-02-12 23:36

技术词汇小细节

求职前，我们都会花很多的时间在自己的技术水平提升+笔/面试的准备之上，但往往却忽略了找工作第一步所需要的一个严谨且靠谱的简历。

butterfly_onfly·2025-02-12 23:05

DeepSeek核心成员专访，顶级团队的思维与执行力恐怖如斯 - 1

每一个想法都会被认真讨论，每个人都能为问题的解决贡献自己的智慧和力量。例如，我们曾在讨论一个核心算子时，发现其GPU使用率并不高，我们尝

2402_86608154·2025-02-12 22:33

使用云计算开发AI项目，有哪些最佳实践？

使用云计算开发AI项目，可以让企业和开发者更高效地利用算力、存储和AI训练环境，避免高昂的硬件成本和运维压力。但如何高效、经济地利用云计算，打造一个稳定、安全、可扩展的AI项目呢？

云上的阿七·2025-02-12 22:01

web前端Vue项目搭建流程

2、点击change按钮，更换到自己的指定安装位置，点击下一步（不修改默认位置也是可以的）。3、一直点击下一步，最后安装成功即可。

sulu_all is well·2025-02-12 22:59

EtherCAT主站SOEM -- 32 -- win10/win11系统QT-SOEM搭建自己的EtherCAT主站

EtherCAT主站SOEM--32--win10/win11系统QT-SOEM搭建自己的EtherCAT主站0Windows系统QT及VisualStudio和ubuntu系统QT和STM32F767

常驻客栈·2025-02-12 22:56

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

【Kafka】Kafka配置参数详解

飝鱻.·2025-02-12 21:52

【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON

ericdiii·2025-02-12 21:21

mnist数据集下载及使用

#mnist数据集在百度云盘里#链接：https://pan.baidu.com/s/1ca2rL2-0_JLtnH1YQ3otvA#提取码：uq3d#pytorch自带数据集的使用importtorchvisionfromtorchvision.datasetsimportMNISTmnist

小句·2025-02-12 21:21

Laplace(拉普拉斯)平滑

平滑技术平滑技术是为了解决训练集的数据稀松问题。零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

郑万通·2025-02-12 20:45

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

网络面试题（第一部分）

收到这个广播包的人先查看目的IP是不是自己的IP如果不是就不理会，如果是就会向源地

到不了p8不改名·2025-02-12 20:10

MySQL面试题

2.从：io线程===在使用startsalve之后，负责从master上拉取binlog内容，放进自己的relaylog中3.从：sql执行线程===执行relaylog中的语句https://view.inews.qq.com

柯南道尔哀·2025-02-12 19:36

2025年软考系统架构师考试专栏介绍

这次考试应该通过的概率不大了，凡事都先从自己身上找原因，自己投入的时间精力不够充分，也就是自己的

Richard Chijq·2025-02-12 19:05

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力，尤其是在目标检测任务上。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为一种高效的目标检测算法，以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。海洋动物的检测任务也因此受益，借助深度学习模型，我们可以实时、自动地检测海洋中的动物，有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

Python中LSTM算法的实现与应用

接着，教程以Keras库为例，逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用，并提供了实践案例，强

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:01

【Cloud】云端通用安全指南

为了最大限度地发挥使用云计算的优势，我们需要了解最新的威胁，了解自己的环境，并始终将其保持在适当的状态，正如孙子兵法所说：”知彼知己，百战不殆“。

鸵鸟爸爸·2025-02-12 18:29

100.16 AI量化面试题：监督学习技术在量化金融中的应用方案

目录0.承前1.解题思路1.1应用场景维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术

AI量金术师·2025-02-12 18:28

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练计算机视觉模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行计算机视觉的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

上海站 | 2025 Seeed x LeRobot 具身智能黑客松报名开启！

SeeedxLeRobot具身智能黑客松现邀请所有对在机器人领域训练模仿学习策略，并实时进行推理部署感兴趣的人，共同创造具有影响力的创新解决方案。

·2025-02-12 18:01

tsconfig.json配置详情

实际项目中，会根据自己的需求进行自定义的配置，下面就来详细了解下tsconfig.json的文件配置。顶层配置项：{"extends":"

·2025-02-12 18:30

提升语言模型性能的关键策略

标题：提升语言模型性能的关键策略文章信息摘要：提升语言模型性能的关键在于预训练数据的规模和质量、模型架构的优化以及模型与数据的平衡。单纯增加模型参数规模并不能持续带来性能提升，性能提升会逐渐趋于平缓。

XianxinMao·2025-02-12 18:25

云原生周刊：DeepSeek 颠覆人工智能

它支持直接在本地计算机上运行多个预训练的语言模型，能够提供与云端类似的体验，但无需依赖外部服务器或网络连接。

KubeSphere 云原生·2025-02-12 18:54

AI应用完整加载数据集配置神经网络配置训练信息训练模型与保存模型到本地------AI

packagecom.alatus.djl.web;importai.djl.Application;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.Model;importai.djl.basicdataset.cv.classification.ImageFolder;importai.djl.basicdataset.cv.classifi

旧约Alatus·2025-02-12 18:54

普惠AI 如何在 Anolis OS 8 上部署生产可用的 DeepSeek 推理服务

背景介绍DeepSeek-R1DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

·2025-02-12 17:52

找到你的小众市场，打造你的专属产品几个步骤

找到你的小众市场，打造你的专属产品嘿，朋友，最近我看了篇文章，讲的是怎么找小众市场，做出自己的产品。我把它消化了一下，结合自己的理解，跟大家分享一下。第一步：“瞄准”你的兴趣点，这绝对是基础！

·2025-02-12 17:22

JavaCV进阶opencv图像处理：扫描并识别视频中的二维码

识别系列目录人脸检测识别JavaCV进阶opencv图像处理：摄像头图像人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：ffmpeg视频图像画面人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：批量人脸图像分类训练

eguid_1·2025-02-12 17:50

云原生周刊：K8s 严重漏洞

KubeSphere 云原生·2025-02-12 17:49

编写测试用例注意事项

测试用例的标准：1）能对穷举场景设计测试点2）能对限定边界规则设计测试点3）能对多条件依赖关系设置测试点4）能对于项目业务涉及测试点2、解决方法：1）等价类划分法：①说明：在所有测试数据中，对具有某种共同特征的数据集合

忙起来，拿offer·2025-02-12 16:16

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