一张图学会yaml格式

  • springboot可以使用yaml格式编写配置文件
  • swagger可以通过yaml格式编写接口文档

YAML介绍

json比xml简洁
yaml又比json简洁
我们慢慢使用yaml完成一些配置文件、接口文档的编写

JSON 4种格式

key-》基本属性
key-》对象
key-》基本数组
key-》对象数组
key-》各种嵌套

YAML有以下基本规则:

1、大小写敏感
2、使用缩进表示层级关系
3、禁止使用tab缩进,只能使用空格键
4、缩进长度没有限制,只要元素对齐就表示这些元素属于一个层级。
5、使用#表示注释
6、字符串可以不用引号标注

YAML对应JSON

案列来自swagger官方demo
在这里插入图片描述

### YOLOv8 车牌检测流程 YOLOv8用于车牌检测的过程可以分为几个主要阶段,每个阶段都至关重要以确保最终的高精度和高性能。以下是详细的流程描述: #### 数据准备 为了使模型能够有效地学习并泛化到新的像上,在开始之前需要准备好高质量的数据集。这通常涉及收集大量的车辆片,并标注其中出现的所有车牌位置以及对应的类别标签[^1]。 ```python import yaml with open('./ultralytics-main/mydata.yaml', 'r') as file: data_config = yaml.safe_load(file) print(data_config) ``` 此段代码展示了如何加载配置文件`mydata.yaml`,该文件定义了训练所需的各种参数设置,比如路径、类名列表等信息[^4]。 #### 模型构建与预处理 采用YOLOv8作为基础架构来搭建车牌检测系统。在此过程中,会利用卷积神经网络自动从原始输入中提取有用的特征表示,从而克服传统方法依靠人工设计特征所带来的局限性[^3]。 #### 训练过程 通过调整超参数并对大量样本进行迭代优化,使得模型逐渐学会区分不同类型的物体——特别是本案例中的车牌对象。在整个训练期间,还会定期保存最佳权重以便后续评估或部署使用[^2]。 #### 推理预测 当完成上述准备工作之后,就可以进入实际应用环节了。给定一张新拍摄的照片,经过一系列前向传播操作后,算法将会输出可能存在的多个边界框及其置信度得分;最后再依据设定阈值筛选出最有可能为目标的结果返回给用户端显示出来。
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