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原创 最新推荐文章于 2026-03-23 00:45:23 发布 155 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
YOLO26算法星形目标识别+训练好的模型+100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）：[星星(Star)] 【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 85 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.8477 Precision | 1.0000 Recall | 0.9954 train/box_loss | 0.8235 train/cls_loss | 0.7275 val/box_loss | 0.7248 val/cls_loss | 0.9621 【训练过程分析】 85 轮训练后，我们得到了一个 mAP50 为 0.9950 的模型，这真是让人惊喜的成绩。一开始，模型的训练过程进展非常迅速，loss 在前 20 轮内从 1.5000 下降到 1.0000 附近，此后，loss 依然保持稳步下降，但速度明显放缓，特别是在第 30 轮到第 50 轮之间，loss 曲线进入了一个平台期，大约在 0.85 附近徘徊了 10 轮，直到第 60 轮左右才再度加速下降。这样的表现说明模型在前期阶段收敛良好，但到了后期，确实需要更多的训练轮次以确保模型的稳定性。 在验证集上，val_loss 保持平稳，没有出现明显的波动，这进一步证明了模型没有过拟合。然而，我们注意到在第 80 轮和第 85 轮之间，val_loss 似乎有所微弱的反弹，尽管这种波动并不显著。在训练集上，前 50 轮训... 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

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局域网文件传输工具课程设计源码 这是一个基于 Python 标准库实现的局域网文件传输工具课程设计资源包，采用 C/S 架构：一台机器运行服务端监听 9527 端口，其余机器作为客户端填 IP 直连发送文件。包含实验报告三件套、全部源代码、运行截图与答辩 PPT，零第三方依赖，装好 Python 即可运行。 传输主线覆盖分块发送、断点续传、完整性校验与队列管理：文件按 64KB 分块逐块推送，进度条按已发字节实时推进；中断重连后先询问续传偏移，从已收字节位置继续，不必从头重传；收完两端各算一遍 MD5，一致才把 .part 改为正式文件名，不一致判为传输失败；多文件排队依次传输，当前任务可暂停、继续或取消。 协议层以 4 字节大端长度头加 JSON 头约定消息格式，CHUNK 消息另带二进制净荷；代码按常量层、协议层、基础层、网络层、表现层五层划分，依赖方向严格单向，协议格式调整只动 protocol.py，界面与传输逻辑互不牵连。 可靠性设计覆盖文件名超长拒收、超时退出、断线自动重连最多 3 次、握手 8 秒快速失败等情形；传输日志固定 200 行环形缓冲，记录文件名、大小、耗时与平均速率，连接错误可回看。除标准库 socket、struct、threading、hashlib、queue、tkinter 外不引入其他包，Windows、macOS、Linux 均可运行。 适合计算机网络方向的学生作为课设参考，也适合想练习 TCP 字节流协议设计与多线程文件传输落地的自学者。运行方式：接收端 python main.py --mode server 点击开始监听，发送端 python main.py --mode client 填好服务端 IP、端口与昵称连接，添加文件后开始发送，重连自动续传。 立即下载

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