yolov5训练自定义数据集第3页

Python中的HTTP请求：从菜鸟到高手的全面指南

请求DELETE请求三、处理HTTP响应获取状态码获取响应头获取响应体四、高级技巧与实践使用连接池设置请求头处理Cookies和Session错误处理设置超时时间使用代理HTTP认证五、高级功能与实践自定义请求头文件上传流式响应处理重定向

傻啦嘿哟·2025-01-26 08:39

Effective C++ 规则51：编写 new 和 delete 时需固守常规

1、背景在C++中，如果你需要为类自定义new和delete，必须遵循一些约定和规则，以确保内存管理的一致性、可维护性和安全性。

哎呦，帅小伙哦·2025-01-26 08:07

【代码复现】ResUNet++进行语义分割（含图像切片预处理）

文章目录参考资料1.preprocess.py1.1.参数声明1.1.1.执行命令的形参1.1.2.代码中的参数声明2.train.py2.1.参数声明2.2.main函数（不包括训练阶段）2.2.1参数说明

Cpdr·2025-01-26 08:04

Element table 表头吸顶效果（适用于表头无fixed属性使用）

在main.js自定义sticky指令Vue.directive('sticky',{//当被绑定的元素插入到DOM中时……inserted(el,binding){//获取表格constthead=el.children

阳光的男夹克·2025-01-26 08:04

Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解

1.1支持向量机的基本思想1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一：鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果

闲人编程·2025-01-26 08:01

学习ASP.NET Core的身份认证（基于JwtBearer的身份认证9）

用于登录用户身份查询，数据库表如下所示：项目中安装SqlSugarCore包，然后修改控制器类的登录函数及分页查询数据函数，将之前函数中的固定数据修改为从数据库中查询数据，并将分页查询数据函数中返回数据集合修改为返回环境检测数据的集合

gc_2299·2025-01-26 07:59

医学类使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集

息肉数据集/息肉瘤分割项目解决（已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的（肠胃

计算机C9硕士_算法工程师·2025-01-26 07:56

自定义HTTPS证书用于内网环境

自定义HTTPS证书用于内网环境，记录一下简单步骤，方便后面查看自定义HTTPS证书通常用于开发和测试环境，而不是生产环境，因为自签名证书不会被浏览器和操作系统默认信任，自签名证书主要用于内网加密。

小时候的阳光·2025-01-26 06:18

Redis学习笔记

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数据应用难题。NoSQL特点方便扩展（

csdn_bobo_6·2025-01-26 06:47

L8打卡学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结

无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

P5学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置

无涯学徒1998·2025-01-26 06:46

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化

二进制独立开发·2025-01-26 04:36

PySpark之金融数据分析（Spark RDD、SQL练习题）

查询特定日期的资金流入和流出情况2、活跃用户分析三、PySparkSQL编程1、按城市统计2014年3月1日的平均余额2、统计每个城市总流量前3高的用户四、总结一、数据来源本文使用的数据来源于天池大赛数据集

唯余木叶下弦声·2025-01-26 04:02

训练入口+保存模型

importargparsefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtesting.testingimport*frommodels.model_coupled_v1importUnetfromdata.data_loadimport*importglobfromcollectionsimportOrderedDictdevice="cuda:0"iftor

如若123·2025-01-26 04:30

c++ 设置Collision 使用自定义ObjectChannel

c++设置Collision使用自定义ObjectChannel1.定义自定义的ObjectChannel2.在代码中设置UStaticMeshComponent使用自定义的ObjectChannel3

yblackd·2025-01-26 04:58

《从传统到智能：大模型交换机的变革之路》

以下是关于它的详细介绍：特点高带宽和低延迟：大模型的训练和推理通常需要处理大量的数据，高带宽可以确保数据在各个计算节点之间快速传输，低延迟则能减少数据传输过程中可能出现的瓶颈，提高训练和推理的效率。

烁月_o9·2025-01-26 03:23

第38周：猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)

目录前言一、前期工作1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16

weixin_46620278·2025-01-26 03:48

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb

汀沿河·2025-01-26 02:41

前端构建工具

适用场景：中大型项目，需高度自定义。Vite特点：轻量、快速构建，基于ESModules。作用：适合现代框架如Vue、React，热更新速

光影少年·2025-01-26 02:41

KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS

绒绒毛毛雨·2025-01-26 02:10

SpringBoot继承JWT token实现权限的验证（从头开始）

目录概述前提：我们需要知道的文件的用处第1步：数据库的连接第2步：定义一个标准化响应对象的类第3步：编写请求数据库数据代码第4步：自定义异常处理第5步：导入依赖第6步：自定义拦截器第7步：配置拦截器第8

CodeGuruInk·2025-01-26 01:38

龙珠训练营机器学习task04

学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?

a_little_pig_·2025-01-26 01:08

vue2和vue3中是如何进行组件通信

子组件向父组件发送消息可以使用自定义事件（事件名需要使用kebab-case命名规则）。在Vue3中，还可以使用v-model指令来简化双向绑定。2.

尔嵘·2025-01-26 01:08

LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归

importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.

兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-01-26 01:06

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分：深入理解

半截诗·2025-01-26 00:22

Progressive learning

EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration|IEEEConferencePublication|IEEEXploreProgressivelearning在小的croppatches上训练

yore0531·2025-01-26 00:22

arcgis api for js 加载google地图

lyrs=h@177000000&hl=zh-CN&gl=cn//地区名称矢量地图服务http://mt.google.cn/vt/lyrs=m@112&hl=zh-CN&gl=cn//矢量地图服务2、自定义加

upcdxlq·2025-01-25 23:19

以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例，附代码（二）【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPCLoss）如何计算？

努力学习的大大·2025-01-25 22:43

OpenGL C++视频中添加图片及文字水印播放并录制

GitHub-wangyongyao1989/WyFFmpeg:音视频相关基础实现系列文章：1.OpenGLTextureC++预览Camera视频；2.OpenGLTextureC++CameraFilter滤镜;3.OpenGL自定义

Everbrilliant89·2025-01-25 22:40

GOCI-L2可以指定变量和日期批量下载

下载数据集运行批量下载脚本按需修改代码注意修改时间修改需要的变量zip下载结果实现批量下载GOCI-II数据集标记 GOCI-II数据集下载脚本运行批量下载脚本数据集网站：https://kosc.kiost.ac.kr

一休哥※·2025-01-25 22:38

JS中window.dispatchEvent的原理和使用初识

这对实现自定义事件或者将事件传递给其他组件或部分的应用非常有用。

匹马夕阳·2025-01-25 21:35

GL C++显示相机YUV视频数据使用帧缓冲FBO后期处理，实现滤镜功能。

GitHub-wangyongyao1989/WyFFmpeg:音视频相关基础实现系列文章：1.OpenGLTextureC++预览Camera视频；2.OpenGLTextureC++CameraFilter滤镜;3.OpenGL自定义

Everbrilliant89·2025-01-25 21:34

HarmonyOS应用深浅适配

从应用与系统配置关联的角度，适配深浅色模式可以分为以下两种情况应用跟随系统的深浅色模式自定义的深浅色资源自定义资源实现在resource目录下增加深色模式限定词目录（命令dark），只有应用存在dark

秃顶老男孩.·2025-01-25 21:02

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_767172261·2025-01-25 20:53

Dockerfile另一种使用普通用户启动的方式

基础镜像的Dockerfile#使用Debian11.9的最小化版本作为基础镜像FROMdebian:11.11#维护者信息LABELmaintainer="caibingsen"#复制自定义的sources.list

容器云服务·2025-01-25 19:49

GFPGAN - 腾讯开源的图形修复算法修复算法

GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部修复算法，并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复，可以对老照片进行很好的修复。

小众AI·2025-01-25 18:44

ubuntu电脑调用摄像头拍摄照片

3.8-ycondaactivatetext2、pipinstallopencv-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1、连接摄像头拍摄收集数据集

山山而川_R·2025-01-25 18:13

软件工程之信息系统集成

信息系统集成包括网络集成、数据集成和应用集成等。网络集成、数据集成和应用集成分别用于解决系统的互连性、互通性和互操作性。（1）网络集成（企业局域网）重点是系统中异构网络的互连。

我叫吴桂鑫·2025-01-25 18:11

Python知识点：基于Python技术，如何使用AirSim进行无人机模拟

然而，无人机的操作和开发需要一个安全且可控的环境来进行测试和训练。AirSim就是这样一个模拟器，它提供了一个基于UnrealEngine的逼真环境，

超哥同学·2025-01-25 18:11

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

通过在MATLAB中实现SOFM，可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估，旨在提供图像处理问题的解决方案。

无声远望·2025-01-25 17:36

C#List排序多权重、自定义

一、对基础类型排序初始化一个list：Listlist=newList(){1,3,2,8,6};方法一：调用sort方法，如果需要降序，进行反转：list.Sort();//升序排序list.Reverse();//反转顺序方法二：使用lambda表达式，在前面加个负号就是降序了list.Sort((x,y)=>x.CompareTo(y));//升序list.Sort((x,y)=>-x.Co

秋漓·2025-01-25 17:04

情感分析常见算法与模型及实现步骤

计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好，适

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

C语言：函数详解

C语言中我们会见到两类函数：库函数和自定义函数。2.库函数C语⾔标准中规定了C语⾔的各种语法规则，C语言本身是不提供库函数的，但我们写代码时经常会用到重

wai歪why·2025-01-25 15:49

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

【python】GUI框架——wxPython

wx.Panel()容器布局——wx.SizerBox布局管理器（默认水平布局）控件statictext文本类字体格式Fonttextctrl输入文本类wx.Validator是用于验证用户输入的类，它允许您自定义输入验证规则和错误处理

草莓泰面包·2025-01-25 15:44

周报管理系统

代码仓库产品名称：智汇周报管理系统主要功能：自动化报告生成：智汇周报管理系统能够自动收集项目进展、任务完成情况、团队成员工作日志等关键数据，基于预设模板或用户自定义模板，一键生成周报。

大霸王龙·2025-01-25 15:44

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型，具备强大的生成和理解能力，适

surfirst·2025-01-25 14:14

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