Hard 随机选择subset @CareerCup

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285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):[大门(gates)] 【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 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 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

算法同上题


package Hard;

import CtCILibrary.AssortedMethods;


/**
 * Write a method to randomly generate a set of m integers from an array of size n. Each element must have equal probability of being chosen.

译文:

写一个函数,随机地从大小为n的数组中选取m个整数。要求每个元素被选中的概率相等。
 *
 */
public class S18_3 {

	/* Random number between lower and higher, inclusive */
    public static int rand(int lower, int higher) { 
            return lower + (int)(Math.random() * (higher - lower + 1));
    }

    public static void swap(int[] a, int n, int m){
    	int tmp = a[n];
    	a[n] = a[m];
    	a[m] = tmp;
    }
    
    
    /* pick M elements from original array, using only elements 0 through i (inclusive).*/
    public static int[] pickMRecursively(int[] original, int m, int i) {
            if (i + 1 < m) { // Not enough elements
                return null; 
            } else if (i + 1 == m) { // Base case -- copy first m elements into array
                int[] set = new int[m];
                for (int k = 0; k < m; k++) {
                    set[k] = original[k];
                }
                return set;
            } else {
                int[] set = pickMRecursively(original, m, i - 1);
                int k = rand(0, i);
                if (k < m) {
                    set[k] = original[i];
                }
                return set;
            }
    }
    
    /* pick M elements from original array.  Clone original array so that
     * we don’t destroy the input. */
    public static int[] pickMRandomly(int[] original, int m) {
        for (int i = 0; i < m; i++) { 
        	int k = rand(i, original.length-1);		// 产生i到n-1间的随机数
            swap(original, i, k);
        }
        int[] subset = new int[m];
        for(int i=0; i<m; i++){
        	subset[i] = original[i];
        }
        return subset;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
            int[] cards = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
            System.out.println(AssortedMethods.arrayToString(cards));
            int[] set = pickMRandomly(cards, 4);
            System.out.println(AssortedMethods.arrayToString(set));
    }
}


状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现) 内容概要:本文围绕非线性状态估计中的三种经典滤波算法——无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)展开系统性学习与研究,重点在于通过Matlab编程实现这些算法的核心流程,并将其应用于实际系统的状态估计问题中。文档不仅详细阐述了各算法的数学原理、适用条件与性能差异,还提供了完整的仿真代码与案例分析,帮助读者深入理解其在非线性、非高斯环境下的表现特性。同时,资源拓展至EKF与神经网络融合训练、多源数据融合等高级应用场景,展现了其在智能控制、无人机导航、电力系统状态估计、目标跟踪等领域的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或状态估计基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事自动化、机器人、导航、电力电子与智能系统等相关方向的研究与开发工作者;; 使用场景及目标:① 掌握UKF、EKF与PF在非线性系统中的建模思路与Matlab实现方法,理解其优缺点与适用边界;② 提升科研仿真能力,能够独立构建状态估计模型并进行算法对比验证;③ 将所学方法应用于如电池SOC估算、无人机姿态估计、传感器融合、故障诊断等实际工程问题中;; 阅读建议:建议结合Matlab动手实践,逐行解读并调试所提供的代码,深入理解算法实现细节;同时可延伸学习文中提及的数据融合、神经网络与滤波器结合等进阶主题,以构建完整的状态估计技术知识体系。 立即下载

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