发高烧

不是黑屏就是白屏,总之老死,原先以为系统出问题了,重新安装小7,可就算重新安装也是老死机,而且安装过程就死了两次!风扇的声音太大,总觉得散热出问题了,于是开机箱拆散热器,英鸭得要要命,便冲洗掉上面的灰尘,为处理器重新涂上散热膏,经过一番折腾,机器终于好用了些,虽然声音还是大了点,然而一段时间后,老毛病又在患了,机箱打开,看那个风扇慢得上面的AMD都看得清楚了,把计算机躺着放时,风扇才比较有速度感,在BIOS里看了下,竖着放的时候只有六百八左右,躺着放的时候有一千二左右,而上面的温度更是直上九十冲百,我抄下了其中的几个散热选项要在网上查看后关机,关机后一段时间竟没办法再开机!还真是散热出问题了,于是重新买了个散热器装上,问题解决!其实我挺亏的,那个散热器35元,网上的报价顶多才26,而且我发现把原来的那个发涩的散热器加些油(我这里只有食用油)就正常了!
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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