樂天國際廣告人物志

列傳

亭侯虎威將軍安迪列傳

待寫

亭侯奮威將軍艾爾多利德列傳

待寫

偏將軍龔里列傳

待寫

亭侯安遠將軍李布萊恩列傳

李布萊恩,安南胡誌明人。性溫良,喜談笑,好交友,嗜酒。
因其好魚,臉圓,目渾圓,樂天人竊謂之大臉貓。
少時學於星州,成而仕。
建廣一年七月,廿六歲上,入廣,領報表州府偏將軍事。
初,隨大將軍伊薩克征戰於宏廣報表郡,後入扶桑報表戰事。
嘗與丞相緯綾共事,雖戰時常爭論,飲食時亦嬉笑怒罵不上於心。
建廣二年九月,辭返安南,欲承襲宗業,自拓疆土。

李為將一年,與眾協力,開疆拓土,頗有功勳。


乡侯丞相林纬绫列傳

林丞相瑋綾,星州人。建廣初年至仕,任丞相,領巴西太守,都督廣航報表諸軍事。二年,任新郡太守,與眾將戮力拓土開疆。二年冬,辭。

其為人通達,喜怒形于色。遇理有不合者,即慷慨直言,辭多激諷,眾常戚戚然,畏敬之。

其博文強識,思慮宏遠縝密。運籌帷幄,屢出大計。其為政,事無鉅細,皆治理有條,於是郡內大治,眾將咸服。

當是時,建制繁苛,流弊多行,雖屢諫不能用。及其辭,嘆曰:不能易之,去之可矣。


亭侯軍師祭酒陳婧列傳

     軍事祭酒陳婧,揚州人。少時學于建康,後遠渡至扶桑,成其學于早稻田。乃至仕,為偏將軍,遂遠遷戍福岡郡,有功,進平遠將軍。與眾將士同甘苦,馳騁彊場,四年有餘。後去戎修文,遷軍師祭酒,領郡內諸政事。
     建廣二年夏,至星州,輔左丞相瑋綾,三月畢而返。秋,歸意甚篤,會逢舊友邀,遂遊燕京,共議闢疆土。婧素有志,且思故土百珍佳餚,及歸福岡,辭意決。冬,辭歸天朝。
     及行,曰:“辭意雖決,然對錯難預,吾曾躊躇不已。人生華美之期,安居於此七年,今將別離,亦當常念。” 嘆息涕零良久,不知所言。
     婧才思聰穎,文武皆長。性嬌俏,為溫良平和,仗義,眾以公主稱之。好出遊,喜美食,尚華服,每月俸祿常揮之殆盡。愛美男,然運常不濟,業稍立而家未成。其至燕京,未能知婚嫁之事將成否。
     太史令鑫贊曰:“人于安樂,或漸失其銳。今陳祭酒棄逸從艱,爭其時也。易曰:或躍在淵,進無咎也。”。


航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
航拍建筑物道路植被分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍建筑物道路植被分割数据集 • 图片数量: 训练集:3933张图片 验证集:144张图片 测试集:51张图片 总计:4128张航拍图片 • 训练集:3933张图片 • 验证集:144张图片 • 测试集:51张图片 • 总计:4128张航拍图片 • 分类类别: 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 道路:交通路径,包括街道和公路。 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 • 道路:交通路径,包括街道和公路。 • 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像,来源于航空摄影,格式为常见图像文件(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:支持构建自动识别和分割建筑物、道路、植被的AI模型,应用于城市规划、土地监测和环境评估。 • 农业与环境监测:用于植被覆盖分析、道路网络规划,助力精准农业和生态保护。 • 学术研究与算法验证:为计算机视觉实例分割任务提供基准数据,推动遥感图像处理技术的创新。 • 教育与培训:作为地理信息系统和遥感课程的教学资源,帮助学生掌握地物分类与分割技能。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO多边形格式,精确描述对象轮廓;覆盖三种关键地物类别,样本多样,提升模型鲁棒性。 • 大规模数据:包含超过4000张航拍图片,训练集丰富,有助于提高分割精度和泛化能力。 • 任务适配性强:兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),直接支持实例分割任务,并可扩展至其他视觉应用。 • 实际应用价值:专注于航拍视角,为自动驾驶、城市管理和环境监测等领域提供高质量数据支撑。
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