对于jdk的安装及其环境变量的配置

首先,好多人下载这个都是老师要求哦,我本人也是原来一开始不知道为啥。
因为这个jdk是java的运行环境所以必须下载,不过他不只是运行环境,还包括其他的东西,你可以自己去查查,比如有jre;
简单入手写需要干嘛!!!
第一步先下载一个jdk
网址:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

1、从“我的电脑”–>“属性”–>“高级系统设置”–>“高级”–>“环境变量”

2、在系统变量里新建"JAVA_HOME"变量,变量值为:C:\Program Files\Java\jdk14.0(这个要填你自己存放JDK的安装的绝对路径);
3、在系统变量里新建"classpath"变量;
4、找到path变量(已存在不用新建)添加变量值;
第一步:
变量名:新建JAVA——HOME
变量值:C:\Program Files\Java\jdk14.0(注意这个需要你自己的路径)
第二步:把这个拷贝进新建classpath(注意啊!!下面这串代码前面有一个点,和一个分号;)
.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar
第三步:把这个拷贝进path里
%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin

注意:我这个第三步变量值之间用";"隔开。注意原来Path的变量值末尾有没有;号,如果没有,先输入;号再输入。因为我做的时候有,我就没加分号;

这三步没有先后顺序,随便可以调整;
看你是否安装环境成功:
windows+R
然后输入cmd
然后进入界面输入java -version
注意啊,有一点,你这个java后面需要空一格再继续写;
痛苦啊,这教训,大家看了希望可以避免;

数据集介绍:多品类农业目标检测数据集 数据集名称:多品类农业目标检测数据集 图片数量: - 训练集:11,911张图片 - 验证集:422张图片 - 测试集:124张图片 - 总计:12,457张高质量图片 分类类别: 涵盖51个农业相关类别,包括水果(苹果、香蕉、芒果、葡萄)、蔬菜(卷心菜、黄瓜、茄子、菠菜)、坚果(杏仁、腰果、榛子、核桃)、调味作物(辣椒、生姜、大蒜)及肉类(牛肉、鸡肉、猪肉)等,完整覆盖农业生产链关键品类。 标注格式: YOLO格式,包含标准化边界框坐标及类别标签,可直接用于目标检测模型训练。 1. 农业自动化分拣系统 支持开发AI驱动的分拣机器人,精准识别水果成熟度、坚果品类及蔬菜质量,提升加工效率。 1. 智能农场监测 用于无人机或摄像头系统,实时检测作物生长状态、病虫害区域及成熟作物分布。 1. 食品加工质量控制 集成至生产线视觉系统,自动检测原料种类(如肉类分类、坚果筛选),确保加工合规性。 1. 农业科研与教育 为农业院校提供多品类检测基准数据,支持算法研究及教学案例开发。 全链路覆盖 从田间作物(甜玉米、土豆)到加工原料(肉类、坚果),覆盖农业生产-加工全流程检测需求。 标注专业性 YOLO标注经多轮校验,边界框紧密贴合目标,支持复杂场景下的密集目标检测(如混合坚果分拣)。 场景多样性 包含自然光照、阴影遮挡、多角度拍摄等真实农业环境数据,强化模型鲁棒性。 高扩展性 兼容YOLOv5/v7/v8等主流框架,支持快速迁移至分类、计数等衍生任务。
高空视角多目标检测数据集 数据集名称:高空视角多目标检测数据集 验证集规模:4,106张航拍图片 分类类别: - 体育设施:棒球场/篮球场/足球场/网球场/田径场 - 交通设施:桥梁/大型车辆/小型车辆/船舶/直升机 - 工业设施:集装箱起重机/储油罐/港口 - 地理特征:圆形交通环岛/游泳池 - 航空器:飞机 标注特性: - YOLO格式多边形标注,支持旋转目标检测 - 包含密集小目标标注(如船舶、车辆) - 多角度航拍视角覆盖 无人机智能巡检系统: 支持电力巡检、交通监控等场景的自动目标识别,实现基础设施的智能巡查与异常检测 卫星影像解析系统: 适用于城市发展规划、港口物流管理等领域的卫星影像自动分析 地理信息系统(GIS)更新: 自动化识别地表建筑变化,辅助地图数据实时更新 应急救援支持: 灾害现场的直升机坪识别、道路通行性评估等应急场景应用 智慧城市建设: 支持城市三维建模、交通流量分析等智慧城市应用场景 高价值目标覆盖: 包含16类关键基础设施目标,特别涵盖港口起重机、储油罐等工业场景稀缺标注数据 复杂场景标注: - 支持旋转框检测,适应航拍目标的任意朝向 - 密集小目标标注经专业质检,保证重叠目标的识别精度 多尺度特征学习: 包含从大型机场到小型车辆的跨尺度目标,提升模型尺度适应能力 实战验证数据: 专为模型验证优化的数据集,包含光照变化、目标遮挡等真实场景挑战 算法兼容性强: YOLO格式标注可直接适配主流检测框架(YOLO系列、MMDetection等),支持旋转目标检测算法开发
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