Nutch1.0和eclipse配置(详细版)

本文详细介绍如何在开发环境中正确配置Nutch项目,包括添加conf目录、src/test目录至工程,以及如何导入所有必要的jar包。
第一步:添加conf目录到buid->Classpath.我是这样做的:
              选中所建的Nutch工程,依次点击Project(任务栏上)->Properties->Java Build Path
       ->Libraries(右上第三个选项)->Add Class Folder... (右边第五个)
              ->Create New Folder...(弹出框下面) ->Advanced》 
       ->勾上Link to folder in the file system ->Browse... ->选择你的conf目录路径:
            (e.g.with mine D:\nutch-1.0\conf)->确定并OK,这样你的工程Nutch下就应该
             有conf文件夹了。
第二步:添加"src/test"到源代码目录(Source folders):
       选中所建的Nutch工程,依次点击Project(任务栏上)->Properties->Java Build Path
       ->Source(右上) ->Link Source... ->Browse... ->选择你的test目录路径:(以我的为
              例:D:\nutch-1.0\src\test ->Finish并OK。
第三步:添加所有的lib下面的jars和plugin lib中的所有文件到工程中。
              选中所建的Nutch工程,依次点击Project(任务栏上)->Properties->Java Build Path
       ->Libraries(右上第三个选项)->Add External JARs... (右边第二个)->找到你的nutch1.0
       中的lib文件夹(以我的为例:D:\nutch-1.0\lib),将其中所有的.jar文件选中 ->单击打开按
              钮,同样找到nutch1.0中的plugins文件夹中所有以lib-开关的文件夹,把里面的.jar文件选中
              加入Libraries中。(似乎Libraries中已经有了,不过最好这样操作一次)。完成后按下OK
我的Nutch工程顺利编译通过。不敢保证你们也一样!
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署实验。
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