重构

最新推荐文章于 2025-12-03 11:42:57 发布
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博客介绍了对软件内部结构进行调整，此调整不改变软件可观察行为，旨在提高软件可理解性，同时降低修改成本，属于信息技术领域的软件优化内容。

对软件内部结构的一种调整，目的是在不改变软件可观察行为的前提下，提高其可理解性，降低其修改成本。

医疗PACS系统源码+c#+SQLSERVER
02-04
提供布局、移动、缩放、放大镜、窗宽／窗位、亮度、对比度、反色、伪彩、旋转、翻转、角度、箭头、直线、矩形、椭圆、标注、关键图、自由绘图、CT值、ROI、长度、面积、平均值、标准方差、灰度图、定位线以及多序列...
牙齿健康状态检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]
weixin_43860634的博客
05-22 1075
牙齿健康状态检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]
【完整源码+数据集+部署教程】地图箭头方向检测系统源码 [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]
2301_78772942的博客
11-14 701
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11-26 843
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12-03 998
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11-05 833
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11-13 723
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12-03 723
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11-12 816
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12-03 906
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地图箭头方向检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]
cheng2333333的博客
10-07 1884
数据集信息展示在现代计算机视觉领域，目标检测技术的不断进步为多种应用场景提供了强有力的支持，尤其是在交通管理和智能驾驶系统中。为此，我们构建了一个专门用于训练和改进YOLOv8模型的“ArrowDetection”数据集，旨在提高地图箭头方向检测的准确性和效率。该数据集的设计充分考虑了不同方向箭头的多样性与复杂性，确保能够有效地训练出具有良好泛化能力的检测模型。
【完整源码+数据集+部署教程】交通标线车道线分割系统源码＆数据集分享 [yolov8-seg-C2f-EMSC＆yolov8-seg-SPPF-LSKA等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_We
weixin_43860634的博客
11-06 737
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轴承缺陷检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]
cheng2333333的博客
10-07 1520
数据集信息展示在现代工业中，轴承作为关键的机械部件，其性能直接影响到设备的运行效率和安全性。因此，针对轴承缺陷的检测与识别显得尤为重要。为此，我们构建了一个专门用于训练改进YOLOv8的轴承缺陷检测系统的数据集——“BearingDefect v2”。该数据集旨在为研究人员和工程师提供一个高质量的样本库，以便在实际应用中有效识别和分类轴承缺陷，进而提升设备的维护效率和可靠性。“BearingDefect v2”数据集包含了丰富的轴承缺陷图像，专注于一种特定的缺陷类型，即“scratch”（划痕）。
基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
阿旭的博客
12-17 1万+
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m0_74241524的博客
08-24 1267
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09-01 1822
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完整且详细的Yolov8复现+训练自己的数据集
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chenhaogu的博客
06-20 12万+
datasets|-images|--train|--val|--test|-labels|--train|--val|--test1.Yolo要求的数据标签为.txt2.与Yolov7 和v5 一样，可以使用labelme标注数据集，yolov8支持多种数据集格式，我是采用上面的格式跑通了，具体制作的过程可参考：(60条消息) YOLOv5系列 1、制作自己的数据集_yolov5数据集制作_冯璆鸣的博客-优快云博客。
YOLOv8实现缺陷目标检测（文章最后附源码数据集）
Fengbin Ma's Blog
12-07 1万+
我使用的数据集是NEU-DET，使用yolov8及其改进的模型（包括Coordinate Attention和Swin Transformer）进行缺陷检测
基于yolov8、yolov5的PCB板缺陷检测系统（含UI界面、数据集、训练好的模型、Python代码）
Python_csdn_csdn的博客
10-09 2441
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。界面：PyQt5以上是本篇博客的简单说明，添加注意力机制可作为模型的创新点。摘要。
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