iOS开发-xCode代码托管到GitHub

YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

xCode默认的是由源代码管理工作Git,Android Studio内置的也有,之前写过两篇关于Window托管Android代码到GitHub的文章,一直想写篇关于Mac上托管代码的到文章,今天终于有时间写写,xCode中默认带有Git这种行为确实很赞,对于习惯于Git的人是非常舒适的,一般打开xCode在第三项可以选择迁出已经存在的项目,因此如果需要修改GitHub上的代码或者是公司协同开发的时候都可以选择此种方式:

托管到GitHub

托管的方式有两种,一种是使用Git命令,将代码托管到GitHub,还有一种就是非常方便了,可以使用GitHub提供的可视化工具地址为https://mac.github.com/,下载客户端,你需要先去GitHub注册一个账号,接下来就是工具的使用;

1.初始页面,注意加号添加仓储:

2.选择本地仓储的位置:

3.创建仓储,注意Commit&Sync,如果么有的话可以点击左边的旋转图标:

4.提交代码

5.GitHub个人仓储库中可以看到已经提交的代码

6.仓储详细查看

7.本地工具管理的时候可以看到提交的代码和时间,其他地方自己可以随便点点看看,很快捷的客户端工具;

GitHub迁出

1.首先打开xCode默认的初始页面:

2.迁出GitHub已托管的代码

3.修改存储位置,比较简单就没有截图;

4.修改其中的代码,以ViewController.m中ViewDiaLoad中的代码:

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
    // Do any additional setup after loading the view, typically from a nib.
    NSLog(@"FlyElephant");
}

5.右击文件 ViewController.h提交代码:

6.写日志,提交到代码到本地,由于本人没有设置,所以无法提交到GitHub,有兴趣的可以自己研究一下;

行笔匆匆,难免遗漏,如有不当,多多指正,本文地址:http://www.cnblogs.com/xiaofeixiang/

PID控制器(位置式和增量式) PID控制算法 阅读详情

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hireny
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