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我也要
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：8719
标注数量(xml文件个数)：8719
标注数量(txt文件个数)：8719
标注类别数：3
标注类别名称:["mandatory","prohibitory","warning"]
每个类别标注的框数：
mandatory 框数 = 4293
prohibitory 框数 = 6499
warning 框数 = 2532
总框数：13324
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：CCTSDB数据集里面有部分标注存在错误已经被剔除，且数据集经过yolov5训练过确认数据集无误
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
图片示例：
下载地址： https://download.youkuaiyun.com/download/FL1623863129/89337804
YOLO舰船检测数据集 boat_VOCtrainval2012.zip
1、YOLO舰船检测数据集 2、类别名： boat 3、来源：从 VOCtrainva2012数据集 单类别提取得到 4、标签类别：txt和 xml两种 5、图片数量：549
与船相关公开数据集
1、Ocean Ship 海洋船舶航海日志（1750-1850） 在 18 世纪中叶到 19 世纪，在开阔的海洋中航行是一项不精确且经常是危险的壮举。为了计算他们的日常进展并避免在未知中奔跑/航行，船员保存了一份详细的航海日志，其中包含有关风、海浪和任何异常天气的数据。 该数据来自世界海洋气候数据库 1750-1850 (CLIWOC) 1.5 版数据发布。主要数据文件是 CLIWOC15.csv。此表中的列在此页面上进行了描述（向下滚动到以“字段缩写”开头的表）。它包括 280,280 ...
400张百事可乐和可口可乐的图片数据集
400张百事可乐和可口可乐的图片数据集 400张百事可乐和可口可乐的图片数据集 400张百事可乐和可口可乐的图片数据集
目标检测舰船数据集整合
目标检测舰船数据集整合
盒子标注数据集盒子标注数据集
盒子标注数据集
避坑！！！Stata双重机器学习（DML）遇到的问题及解决方式
除了上述代码，我还在Anaconda Navigator图形界面来更新conda，更新过的小伙伴应该都知道，这个过程非常漫长，我大概经历了2-3天，在这个过程中电脑一直运行，但是很不幸，无论哪种方式，最终都没有更新到最新版本。安装成功之后，我抱着试一试的心态再次在stata18MP中运行，没有想到，这次竟然运行成功了！我之前一直用的是stata17MP版本，在运行DML的时候，代码一直出错，我以为是python路径没有设置好的原因，就各种在python上面下功夫，经过各种查找后，确定DML必须要在。
深度学习实战CCTSDB中国交通标志检测【YOLOV8+webui页面】
城市场景中的交通标志检测与识别技术对于成熟的驾驶辅助系统或无人驾驶汽车前言技术非常重要，对于提高道路安全性非常重要。由此可见，城市场景中的交通标志检测与识别技术无论是对于目前比较成熟的驾驶辅助系统还是无人汽车这种前言科技而言，都是非常重要的组成部分，对于提高道路安全有着非常重要的意义。本文通过最新的SOTA目标检测框架YOLOV8来实战CCTSDB中国交通标志检测。
Difftest踩坑笔记(一)
Difftest是差分测试框架，有什么用呢？高性能CPU的设计需要做复杂的测试，传统的测试方法运行较慢，而且出了问题很难定位，Difftest就是为了解决这两个问题。
[数据集][目标检测]纸箱子检测数据集VOC+YOLO格式8375张1类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个数)：8375。标注数量(xml文件个数)：8375。标注数量(txt文件个数)：8375。标注类别名称:["Carton"]使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。总框数：168758。
树莓派5安装ROS2小白指南避坑攻略
手把手教你如何在树莓派5上顺利安装ROS2，避开常见问题与陷阱，提升配置效率。针对树莓派5安装ros2过程中的依赖冲突、源配置错误等高频难题提供解决方案，适合新手快速上手。
生信实战|EffectorP3.0在植物病原菌效应子预测中的高效应用
本文详细介绍了EffectorP 3.0在植物病原菌效应子预测中的高效应用。通过机器学习模型，该工具能快速从海量分泌蛋白中批量预测胞质与质外体效应子，显著提升研究效率。文章提供了从环境配置、RNA-seq数据处理到批量预测的完整实战流程，并分享了结果解读与避坑指南，是生信研究人员进行病原物效应子鉴定的必备利器。
CCTSDB交通标志数据集类别扩充
交通标志+交通灯目标检测数据集，基于中国交通标志检测数据集CCTSDB和交通灯数据集S2TLD，总共46类。原CCTSDB数据集只有3大类，因此自行标注到46类，并使用图像增强进行数量扩充。数据集采用YOLO格式，训练集6419张，测试集1568张。
实现边缘实时动物检测：YOLOv5模型优化与树莓派4B部署全攻略
本文介绍了基于高性能计算机训练YOLOv5目标检测模型，并部署到树莓派4B实现实时动物检测的全流程。主要内容包括：1)在高性能计算机上通过Anaconda创建虚拟环境，安装YOLOv5项目并进行模型训练；2)将训练好的best.pt模型迁移到树莓派，配置轻量级Miniconda环境；3)连接树莓派摄像头，运行实时检测程序。该系统兼顾了训练效率和边缘设备部署的实用性，可广泛应用于智慧农业、生态监测等场景。文中详细说明了数据准备、环境配置和部署步骤，为开发轻量级目标检测系统提供了完整参考方案。
基于YOLOv6开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统
基于YOLOv6开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统
jieba分词
jieba
31、车载通信中的可见光通信（VLC）技术解析
本文详细解析了车载通信中可见光通信（VLC）技术的应用背景、优势及发展前景。对比传统RF通信技术（如DSRC），VLC利用LED照明设备实现高效、安全的车辆与车辆、车辆与基础设施之间的通信，具有频谱资源丰富、安全性高、无电磁干扰等优势。文章还探讨了VLC在交叉口交通控制、高速公路通信、自动驾驶等场景的应用潜力，展望了其在未来智能交通系统中的重要作用。
SAR舰船检测数据集总结
SAR舰船检测数据集总结
论文必备 - YOLOv13热力图可视化，支持指定模型，指定显示层，设置置信度，以及10种可视化实现方式
本文带来的是YOLOv13热力图可视化功能，支持，以及。我们经常看到一些论文里绘制了不同的热力图，一方面能够直观的感受其模型的有效性，另一方面也丰富了论文内容。特别是在使用了注意力模块的网络中，热力图就可以验证注意力机制是否真正聚焦到了预期的重要特征上，以便对模型的有效性和合理性进行评估。例如这篇文章中展示的，就很能够表达作者改进后的模型相比之前模型的优越性。
【数据集+完整源码】【YOLO】船舶数据集，船舶分类识别数据集 6923 张，YOLO船舶分类识别系统实战训练教程
【数据集】【YOLO】【目标检测】船舶分类识别数据集 6923 张，YOLO船舶分类识别系统实战训练教程，yolo船舶分类识别。 数据集中包含 5 种分类，具体分类为：集装箱船、游轮、渔船、帆船、军舰。 数据集图片来自国内外网站、网络爬虫、视频抽帧等； 可用于船舶分类识别，水面船舶识别。 检测场景为海洋，港口，河道内等，可以应用于海洋交通管理、渔业资源监测、海上救援、军事侦察等。 基于QT的yolo可视化界面详细实战教程，源码分享。
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(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
【免费下载】 中国交通标志检测数据集（CCTSDB）：助力智能交通的未来
中国交通标志检测数据集（CCTSDB）：助力智能交通的未来 【下载地址】中国交通标志检测数据集CCTSDB新增测试数据 中国交通标志检测数据集（CCTSDB）是一个专门用于交通标志检测和识别的数据集。该数据集包含了大量的交通标志图像，并附有详细的标注信息，适用于训练和测试各种交通标志检测模型 ...
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
目标检测与分类识别之数据集分类
摘要：在拿到数据集之后，需要对数据集进行分析，首先要知道数据集的种类，每个种类的数据情况如何，简单的说就是要看看图片长什么样，有什么特征，归类后有利于我们对数据的分析，以下以“华为云杯”2020深圳开发数据应用创新大赛-生活垃圾图片分类的数据集为例，进行演示 获取后的数据集的数据结构是标准的VOC数据集 一共有14964张图片和44个类别 那么我们将类别分开，为了防止读取文件的时候报编码格式出错，所以已经把类别写入程序，当然在能处理好文件编码问题，直接读取train_classes.txt读取类别名称也是
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
如何训练自己的数据集之——红外船舶数据集
红外船舶数据集，一共8002张jpg图片，包含txt和xml标注格式。该数据库记录包含了多个不同场景下、不同时段、不同分辨率的海上、港口和海边上的邮轮、散货船、军舰、帆船、皮划艇 、集装箱船、渔船目标。图像分辨率分别为：384*288、640*512、1280*1024，对图像中的七类船舶目标liner、bulk carrier、warship、sailboat、canoe、container ship、fishing boat进行了标注，该数据库将其主要用于真实世界红外海防领域的目标检测识别技术研究。
基于YOLOv4开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统
基于YOLOv4开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统
【数据集】【YOLO】【目标检测】水面船只识别数据集 9798 张，YOLO船只识别算法实战训练教程！
【数据集】【YOLO】【目标检测】水面船只识别数据集 9798 张，YOLO船只识别系统实战训练教程！ 数据集中包含1种分类：{'0': 'ship'}，代表水面船只。 数据集来自国内外图片网站和视频截图； 可用于无人机船只检测、监控灯塔船只检测等。 检测场景为河道、海洋、港湾船只检测，可用于智慧海洋管理、智慧捕鱼等，服务于管理海洋资源，确保海上安全，以及防止海洋污染等。 基于QT的yolo可视化界面实战教程，含代码。
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