coco训练集darknet

目标分割part1

【1】普通分割：将不同分属不同物体的像素区域分开【2】语义分割：分类出每一块区域的语义（这块区域是什么东西）【3】实例分割：给每个物体编号，personA、personB数据集：PascalVOCMSCOCOFCN2014
草莓味的狮子座leo·2024-01-07 11:23

cocos2d-x lua --递归遍历子节点并且变换颜色

--递归遍历子节点并且变换颜色给节点置灰functionGD.util_nodeChangeColor(root,_color)if_color==nilthen_color=cc.c3b(192,192,192)endifnotrootthenreturnendroot:setColor(_color)localchild_list=root:getChildren()for_,nodeinpa
蚂蚁呀嘿嘿嘿·2024-01-07 09:18

Android app 跳转通知设置界面，Android app是否授权开启通知

publicstaticbooleanisNotifyEnabled(){NotificationManagerCompatmanager=        NotificationManagerCompat.from(Cocos2dxHelper.getActivity
蚂蚁呀嘿嘿嘿·2024-01-07 09:47

【无标题】

MacBookM1更新cocoapods更换了新电脑M1MacbookPro使用podinstall时报错：Ignoringffi-1.15.5becauseitsextensionsarenotbuilt.Try
__Jun__·2024-01-07 07:21

Mac 安装CocoaPods报错解决 :Ignoring ffi-1.13.1 because its extensions are not built.

不知道是不是更新了macOSBigSur的原因，终端安装不了cocoapods，会报如下错误。
_远远远远远远·2024-01-07 07:50

后台代码覆盖率(jacoco)数据为空的问题排查过程

因为有的时候代码的改动很多都是数据库操作的一些语句或者注释等等，针对这些修改jacoco是不会将其判定为修改的文件。所以还要先确认下改动的文件是否有内
sw_saii·2024-01-07 04:22

AI智能软件研发管理工具集，进一步提升研发效能。

近日CoCode旗下CoCode开发云元旦全新升级发布！这标志着新一代软件研发管理AI智能工具集正式上线，CoCode在软件研发智能化进程中更进一步。
CoCode开发云·2024-01-07 04:50

test coverate-06-测试覆盖率 OpenClover 是一个商业化的代码覆盖率工具 OpenClover 对比 jacoco

拓展阅读test系统学习-04-testconverate测试覆盖率jacoco原理介绍test系统学习-05-testjacoco测试覆盖率与idea插件test系统学习-06-testjacocoSonarQubeDockerlearn
老马啸西风·2024-01-07 04:48

test mutation-00-变异测试概览

拓展阅读test系统学习-04-testconverate测试覆盖率jacoco原理介绍test系统学习-05-testjacoco测试覆盖率与idea插件test系统学习-06-testjacocoSonarQubeDockerlearn
老马啸西风·2024-01-07 04:48

test mutation-01-变异测试 PITest PIT 是一种先进的变异测试系统，为 Java 和 JVM 提供黄金标准的测试覆盖率。

拓展阅读test系统学习-04-testconverate测试覆盖率jacoco原理介绍test系统学习-05-testjacoco测试覆盖率与idea插件test系统学习-06-testjacocoSonarQubeDockerlearn
老马啸西风·2024-01-07 04:48

test coverate-04-测试覆盖率 Cobertura Cobertura/emma/jacoco 的差异对比？

拓展阅读test系统学习-04-testconverate测试覆盖率jacoco原理介绍test系统学习-05-testjacoco测试覆盖率与idea插件test系统学习-06-testjacoco关于
老马啸西风·2024-01-07 04:46

如何将我们的项目部署到web云服务器上

tomcat->3.将项目文件整个放入webapps下效果：访问方式：云服务器外网ip地址+端口+文件名（如ip:8080/web-mobile）详细流程：将我们项目打包，或者build构建发布（我这里是CocosCreator
蜡笔小新1980·2024-01-07 01:39

Block被copy堆上的时机

但有两个例外，一是，方法名中含有usingBlock的Cocoa框架方法或GCD的API传递block时。
陈_振·2024-01-07 00:37

COCO数据格式的json文件内容

COCO（CommonObjectsinContext）数据集现在有3种标注类型：objectinstances（目标实例）,objectkeypoints（目标上的关键点）,和imagecaptions
想要躺平的一枚·2024-01-07 00:14

来西安一定不能错过的美食！！！（第一站-赛格购物中心）

第一站：小寨→赛格B2（赛格负二层）攻略COCO都可双响炮（每次必点，超级喜欢，多加冰其他正常真的超级赞，不太能吃酸的小伙伴可以多加糖哦），珍珠奶茶（珍珠超Q弹的，不是一般的珍珠奶茶可以相媲美的）王妃家的火锅炒年糕
飞烟_53ad·2024-01-06 23:14

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。
Python研究者·2024-01-06 19:37

联机游戏的前后端交互逻辑（Cocos）【第二章 单机stateMachine and dynamicCreation】

前一章我们详细讲解了一种数据驱动的单机游戏框架。主要思路为，将游戏内所有实体的状态储存在DataManager的state字段下，从输入系统拿到Input，调用DataManager中的applyInput方法进行处理。其中有一种特殊的Input，作为时间流逝的量度，周期性地使用applyInput方法应用它，达成某些事件累积状态发生改变的效果。这一章将要讲解状态机和动态创建。一、stateMac
飞猪0_0·2024-01-06 17:54

联机游戏的前后端交互逻辑（Cocos）【第一章，单机data and event】

首先感谢B站的大佬博主Sli97的教学视频。不适合小白观看，但是这个大佬码力深厚，代码优美如诗，有一定基础的可以反复观摩学习。联机游戏跟单机游戏最大的不同在于联机需要实时同步多个客户端的数据。要研究清楚联机游戏的前后端交互逻辑，应该先了解单机游戏的运行逻辑。单机游戏的执行逻辑这里介绍一种数据驱动的游戏框架。(一)建立游戏Statestate表明了当前客户端内所有可变元素的状态。如玩家有血条，位置，
飞猪0_0·2024-01-06 17:52

iOS第三方库(4)

•realm-cocoa-Realm是一个真正为移动设备打
天使君·2024-01-06 16:46

Mnist手写体数字数据集介绍与在Pytorch中使用

它由手写数字图像组成，包括0到9的数字，每张图像都是28x28像素的灰度图像，图片和标签均采用二进制编码，共70000张图像，其中包括60000张训练集和10000测试集。
搁浅丶.·2024-01-06 15:48

react中使用js实现页面滚动监听

会遇到监听页面滚动或监听元素距离页面顶部高度问题，再监听阶段试过很多办法，可能鉴于水平不足，最后找到问题，element.addEventListener(event,function,useCapture)监听器传入三个参数，查到的很多写的是cocomponentDidMount
StupigYy·2024-01-06 15:34

[!] CDN: trunk Repo update failed&[!] CDN: trunk URL couldn't be downloaded: - Dev

当前CocoaPods版本为1.8.4通过CocoaPods执行podinstall升级项目依赖库的时候，终端执行install命令后等待许久抛出了如下异常信息：[!]
survivorsfyh·2024-01-06 14:33

Error: RPC failed; curl 18 transfer closed with outstanding read data remaining - Dev

执行克隆clone命令后出现了如下异常：fyhsurvivors@survivors-deMacBook-Prorepos%gitclonehttps://github.com/CocoaPods/Specs.gitmasterCloninginto'master
survivorsfyh·2024-01-06 14:33

transforms图像增强（一）

一、数据增强数据增强（DataAugmentation）是一种常用的数据预处理技术，通过对训练集进行各种变换和扩增操作，可以增加训练数据的多样性和丰富性，从而提高模型的泛化能力。
-恰饭第一名-·2024-01-06 10:19

cocos creator 如何绑定参数到编辑器

很多cocoscreator同学不知道如何绑定组件属性到编辑器上，今天我们来教大家如何绑定1:基本数据属性绑定到编辑器这个非常简单，模板是属性名字:默认的值;Is_debug:false,speed:100,2
爱编程的鱼·2024-01-06 10:44

《机器学习》慕课版课后习题-第2章

如果进行多重重复验证的过程，就会发现模型在训练集上的表现并不固定，会出现波动，这些波动越大，它的方差就越大。协方差
醉一心·2024-01-06 09:10

C++ 水手分椰子

题目：【问题描述】n(1>n;for(inti=1;i<100000;i++){//初始椰子的范围上限要足够大inttime=0;//椰子传递次数intfirst=n*i+1;//最后一个水手得到的椰子coco
猴小聪·2024-01-06 08:33

万思乐学v-learn小西妈双语工程1708期133号coco2018-12-19

音频：清英3AU2，《Themagickey》《Thedragontree》动画：清英3AU2-12游戏&应用：1.清英3AU1learningcenter图片发自App2.Playingblockswithmyfriends图片发自App3.希望之星的网约测评课，整体感觉还过得去，有了平日海尼曼主题课打底，在跟老师聊天时，并没有我担心的紧张，但扭捏还是有的。回答问题出乎我的意料，基本会用完整句型
颜小彦_d20b·2024-01-06 06:45

目标检测-One Stage-YOLO v3

提示：以下是本篇文章正文内容，下面内容和可供参考一、YOLOv3的网络结构和流程将影像输入卷积网络（DarkNet53）+FPN得到多尺度特征图
学海一叶·2024-01-06 06:39

遥感影像-语义分割数据集：DeepGlobe-Land-cover数据集详细介绍及训练样本处理流程

KeyValue卫星类型DigitalGlobe’s卫星覆盖区域未知场景重点是农村地区分辨率50cm数量训练集803幅、验证
ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

其中，训练集为120景图像，验证集为
ly_0624·2024-01-06 05:25

Pygame和Cocos2d

Pygame和Cocos2d都是Python中常用的游戏引擎，但它们的设计目标、特点和使用场景略有不同。Pygame与Cocos2d，目前是使用人数最多的两个Python游戏库。
北辰Charih·2024-01-06 05:38

历时半年，研发了这款毕业设计作品 - 免费的 AI 镜像网站，欢迎体验，知无不言

历时半年，研发了这款毕业设计作品-免费的AI镜像网站，欢迎体验，知无不言网址：https://ai.cocoai.siteai浪潮火了快两年了，在这信息变革的当下，我决定为我的大学生涯画上一个完美的句号
梦魇梦狸º·2024-01-06 03:22

升级cocopods1.6.1遇到的问题

一、cocopods安装指定版本cocopods安装及升级的文章随便百度就能出来，这里不做多说~参考文章：cocospod版本更新与更新到指定版本二、升级之后遇到的问题pod1.4.0项目podfile
青年别来无恙·2024-01-05 23:19

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl
zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻的优缺点

k-NN的优点是易于理解，通常不需要过多调节就可以得到不错的性能，构建模型的速度通常很快，但是如果训练集很大，预测速度可能会比较慢。
zhangbin_237·2024-01-05 22:54

Hello World！

一共包含四个文件夹：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9912422字节）5
广煜永不挂科·2024-01-05 21:08

cocos creator人开发小游戏免费素材资源

1、首先熟悉官方的手册和api文档，文档还是比较详细，游戏的方方面面都涉及到了官方手册：http://docs.cocos.com/creator/manual/zh/官方api文档：http://docs.cocos.com
洛祁枫·2024-01-05 19:50

试衣香奈儿

香奈儿（Chanel）法国奢侈品品牌，创始人是CocoChanel（原名是GabrielleBonheurChanel，中文名是加布里埃·可可·香奈儿），该品牌于1910年在法国巴黎创立。
47ff24aac421·2024-01-05 17:14

YOLOV8进行疲劳驾驶检测（一）训练模型和生成权重文件

YOLOV8进行疲劳驾驶检测（一）训练模型和生成权重文件1.下载配置yolov8配置使用环境2.数据准备(datasets)以coco128数据格式为例自训练数据集说明3.训练权重文件(train)首先需要注册一个
会编程的加缪·2024-01-05 12:10

KNN 回归

K近邻回归算法的基本步骤：数据准备：首先，我们需要准备训练集和测试集的特征数据和对应的目标变量。特征数据可以包括数值型、
写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

3月份《小狗钱钱》读书笔记

连续精进111/200精进人：coco每天更文，站在一天的末尾，抽离自己。看待过去的一天，进行思考，归纳，我哪里可以更好。“总结，是最好的启发时刻。”
爱笑喜欢折腾的coco·2024-01-05 09:41

自然语言转SQL，一个微调ChatGPT3.5的实例(下)--模型微调及模型性能

提交训练集进行微调一旦我们创建了JSONL文件（可以在这里或ipfs_here找到一个小样本），下一步是使用以下命令将创建的文件上传到OpenAI：openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY
数大招疯·2024-01-05 08:01

ios 安装指定版本的cocoapods

1.第一步卸载全部的cocoapods其他版本。
90后的晨仔·2024-01-05 07:29

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn内置的iris数据集(多分类)2.2.1导入数据集2.2.2划分训练集和测试集
几窗花鸢·2024-01-05 07:32

吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集，x是输入，y是输出。我们用（x
机智的神棍酱·2024-01-05 06:35

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

A、kNN算法的预测效率与训练集的数量有关B、kNN算法只能用于二分类C、kNN算法只能用于回归D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k
HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

ReactNative进阶（五十三）ios组包报错getaddrinfo ENOTFOUND static.realm.io问题修复

前言在jenkins进行iOS组包过程中，控制台报如下错误：FetchError:requesttohttps://static.realm.io/downloads/sync/realm-sync-cocoa
No Silver Bullet·2024-01-05 06:08

目标检测COCO数据集与评价体系mAP

1.mAP2.IoUIoU也就是交并比，也称为Jaccard指数，用于计算真实边界框与预测边界框之间的重叠程度。它是真值框与预测边界框的交集和并集之间的比值。GroundTruth边界框是测试集中手工标记的边界框，用于指定对象图像的位置以及预测的边界框来自模型的位置。下图是真实值边界框与预测边界框的直观示例，其目标是计算这两个边界框之间的交并比。图1检测停车标志，预测的边界框以红色绘制，而真实边界
scott198512·2024-01-05 05:04

【Python机器学习】理论知识：泛化、过拟合、欠拟合

在监督学习中，想要在训练数据上构建模型，然后对没见过的新数据做出准确预测，如果一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们就说它可以从训练集泛化到测试集。
zhangbin_237·2024-01-05 03:24
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