2021-02-27

最新推荐文章于 2021-02-28 19:15:38 发布
原创 最新推荐文章于 2021-02-28 19:15:38 发布 · 112 阅读 · 0 ·
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博客提出对潮汐点计算和推荐的优化思路。在计算潮汐点时，因工作日上班时间集中，建议对重点时段进行更精细研究；在推荐潮汐点时，目前仅考虑空间距离可能与实际停车距离有差异，提议引入第三方地图接口获取骑车路线长度作参考。

进一步优化思考。
1）Baseline计算潮汐点时，时间精度为小时，但是工作日人们上班的时间很接近，大多集中在早上8-10之间，潮汐的形成和对人们的影响也大多发生在这段时间，因此有必要对一些重点时段进行更精细的时间段研究。
2）推荐潮汐点时，只考虑了基于经纬度计算的空间距离，同时剔除了不同街道的停车点。这样可能跟实际停车所需的距离有差异。比如一排建筑物两侧的停车点，可能空间距离不远，但是实际要绕路才能到达。又比如两个点虽然分属两个街道，但实际上很近，这种情况也是很常见的。所以是否可以通过引入第三方地图接口，来获得两点间骑车路线的长度作为参考，以供推荐用？

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目标检测-海洋鱼类检测数据集-5000张图-+对应VOC/COCO/YOLO三种格式标签+YOLO11一键训练脚本
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● 数据集介绍：海洋鱼类检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如珊瑚礁群鱼类、深海沉船周边鱼类、开放海域洄游鱼类、鱼类遮挡、鱼类严重遮挡数据等，且类别丰富，划分为 "AngelFish、BlueTang、ButterflyFish、ClownFish、GoldFish、Gourami、MorishIdol、PlatyFish、RibbonedSweetlips、ThreeStripedDamselfish、YellowCichlid、YellowTang、ZebraFish" 13 个类别； ● 适用实际项目应用：海底监测场景下鱼类检测项目，以及作为海底监测场景通用海洋鱼类检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLO11 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源比较大，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！
一些关键的prolog示例代码
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QYLED控制卡的参数设置和优化
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