郭婕

 郭婕祈
明星、我爱黑涩会、黑糖玛奇朵、MeiMei

郭婕祈其人

郭婕祈(1985年8月16日-)本名郭婕祈。艺名MeiMei,乔治商职电影电视科毕业,因为参加节目《我爱黑涩会》出名,在我爱黑涩会中因表现亮眼,被选中为第一批正式出道的九位黑涩会美眉成员之一,现仍活跃于台湾电视圈。与丫头、筱婕感情最好,三人私底下被称为“金三角” 郭婕祁   郭婕祈   郭婕是谁。

液体化学品实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:液体化学品实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2550张图片 - 验证集:233张图片 - 测试集:82张图片 - 总计:2865张实际场景图片 分类类别: - 电池酸:常见的腐蚀性液体,用于电池等设备。 - 漂白剂:强氧化性液体,常用于清洁和消毒。 - 冷却剂:用于发动机或工业设备的散热液体。 - 燃料:如汽油、柴油等易燃液体。 - 液压燃料:用于液压系统的专用液体。 - 机油:润滑油,用于机械维护。 标注格式: YOLO格式,包含实例分割多边形标注,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于真实环境图像,格式为JPEG/PNG,覆盖多种场景。 二、适用场景 工业安全与检查: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割液体区域的AI模型,用于检测泄漏、溢出或不当存储,提升工作场所安全。 环境监测与风险评估: 集成至环境监控系统,实时识别污染物液体,支持环境保护和风险预警。 制造业与自动化: 在制造过程中监控液体使用和状态,实现质量控制和自动化管理。 学术研究与创新: 支持计算机视觉和人工智能在工业应用中的研究,促进算法开发和论文发表。 教育与培训: 可用于工程或安全培训课程,作为学习液体识别和处理的视觉资料。 三、数据集优势 精准标注与高质量: 每个实例分割多边形经过严格验证,确保标注准确性和一致性,覆盖液体区域的细节。 类别丰富多样: 包含六种关键工业液体,涵盖不同性质和风险,增强模型在多样场景下的识别能力。 真实场景数据: 图片来源于实际工业和环境设置,提供真实世界的挑战,提升模型的实用性和鲁棒性。 任务适配性强: 标注兼容YOLO等主流框架,便于快速集成和训练,支持实例分割及相关任务。 应用价值突出: 专注于工业安全和环境健康,为自动检测系统提供可靠数据,助力智能监控解决方案。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a7cc5c1f6849 简介 GitFlowPlus4Idea插件是一款基于mrtf-git-flow分支管理流程的Idea插件,它最主要的作用是用来简化分支管理流程,最大限度的防止误操作。 mrrtf.png 在初始化插件之前必须先保证仓库中具有分支。 主要功能如下: 插件配置文件可以加入GIT版本管理,在团队内部共享; 基于新建开发分支和修复分支; 基于重建测试分支和发布分支; 开发完成后将开发分支合并到测试分支; 测试完成后将开发分支合并到发布分支,并锁定发布分支; 发布完成后将发布分支合并到分支; 发布失败将解除发布分支的锁定; 只有锁定发布分支的人才能点[发布完成]和[发布失败] 所有执行的git命令都可以在"Event Log"查看 主要解决的问题 新建特性分支操作过程复杂,且容易出错; 提测等环节合并代码出错,老是将测试分支代码带上线; 解决多人同时发布,将未完成预发布测试的代码带上线; 解决发布完成后忘记将代码同步到分支; 发布完成后忘记打Tag; Switch To English switchtoenglish.gif 安装 在线安装 local_install.gif 离线安装 下载地址: https://.com/xiaolyuh/mrtf-git-flow-4idea/releases local_install.gif 插件入口 插件入口.png 插件入口有2个: 在Toolbar栏,这个需要显示Toolbar(View->Toolbar) 在Statusbar中 配置管理 每个仓库都需要进行插件初始化,配置完成后会生成一个配置文件,该文件可以添加到git版本管理中进行组内...
紫葡萄关键点检测数据集 一、基础信息 数据集名称:紫葡萄关键点检测数据集 图片数量: 训练集:1,250张图片 验证集:357张图片 测试集:179张图片 分类类别: 紫葡萄(purple_grape):常见的葡萄品种,用于农业检测和分析。 标注格式: YOLO格式,包含关键点坐标和类别标签,适用于关键点检测任务。 数据格式:图像文件,细节清晰。 二、适用场景 农业AI监测系统开发: 数据集支持关键点检测任务,帮助构建能够自动识别葡萄关键点并分析其生长状态的AI模型,辅助农民监控作物健康。 智能农业应用研发: 集成至农业机器人或无人机系统,提供实时葡萄检测功能,为精准农业提供数据支持。 学术研究与创新: 支持农业与计算机视觉交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 教育训练: 数据集可用于农业院校或培训机构,作为学习关键点检测技术和农业应用的重要资源。 三、数据集优势 精准关键点标注: 每个关键点均由坐标精确标注,确保模型能学习细粒度特征,适用于葡萄形态分析。 数据多样性高: 包含多种场景下的紫葡萄图像,提升模型在实际农业环境中的泛化能力。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接加载使用,支持关键点检测任务。 农业应用价值突出: 专注于紫葡萄关键点检测,为农业自动化监测和作物管理提供重要数据支撑,提高生产效率。
内容概要:本文系统讲解了ASP(Active Server Pages)动态网页开发技术,从其历史背景、核心优势到与现代Web技术的关联,全面介绍了ASP的基础知识与实际应用。文章详细阐述了ASP开发环境的搭建(IIS、SQL Server、Visual Studio),ASP页面结构与语法,VBScript与JavaScript脚本语言的选择,并深入探讨了服务器端脚本的工作机制、动态内容生成方法及ASP内置对象(Request、Response、Session、Application)的实际运用。通过ADO技术实现数据库连接与操作,并结合在线学习平台的实战项目,完整展示了从前端界面设计到后端功能实现的全过程,涵盖用户注册、登录、留言、课程管理等核心功能,最后提出了网站测试、性能优化与安全防护策略,并对ASP在当前技术环境下的角色与发展前景进行了客观分析。 适合人群:具备一定HTML、数据库基础,对Web开发感兴趣的初级开发者或在校学生,尤其是希望了解传统服务器端脚本技术及其演进过程的学习者。 使用场景及目标:①掌握ASP动态网页开发的核心原理与技术实现;②学会搭建ASP开发环境并完成数据库连接与CRUD操作;③通过完整项目实践理解Web应用的前后端协同开发流程;④为学习ASP.NET或其他现代Web框架奠定基础。 阅读建议:此资源以理论结合实战的方式展开,建议读者在本地环境中同步搭建IIS与数据库,边学习边动手实现文中示例代码,尤其应重视数据库操作的安全性(如参数化查询)与代码规范性,从而深入理解ASP技术的本质及其在现代Web开发中的定位。
人体肢体与躯干关键点检测数据集 一、基础信息 数据集名称:人体肢体与躯干关键点检测数据集 图片数量: 训练集:6,215张图片 验证集:604张图片 测试集:302张图片 总计:7,121张图片 分类类别: limbs(肢体):人体四肢部位的关键点标注,适用于姿态分析和运动追踪。 torso(躯干):人体躯干部位的关键点标注,支持身体核心区域的定位与识别。 标注格式:YOLO格式,包含关键点坐标信息,适用于关键点检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,标注精确,适用于模型训练。 二、适用场景 人体姿态估计与运动分析: 数据集支持关键点检测任务,帮助构建AI模型以实时追踪人体肢体和躯干的关键点位置,适用于健身指导、运动表现分析和康复训练监测。 安防与监控应用: 集成至智能监控系统,实现对人体姿态的自动识别,用于行为分析、异常检测和公共安全管理。 医疗康复与健康管理: 应用于医疗AI系统,辅助医生或康复师评估患者身体姿态和运动功能,提升诊断效率和个性化治疗计划。 虚拟试衣与娱乐交互: 支持虚拟现实或增强现实应用,用于人体姿态模拟和交互体验开发,增强用户参与感。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 关键点坐标由专业标注团队完成,确保定位准确,覆盖多种人体姿态和场景。 包含肢体和躯干两个核心类别,数据样本丰富,提升模型对不同身体部位的泛化能力。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于关键点检测模型的训练与验证。 支持从关键点检测扩展到姿态估计、行为识别等多种计算机视觉任务。 实用价值突出: 专注于人体关键点检测,为运动科学、医疗健康和智能安防等领域提供高质量数据支撑,助力AI应用落地。
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