Wix create fragment structure for source directory

Wix学习笔记(一) Title:Wix学习笔记 Date: 2015-05-18 Environment: VS2013Update4、Win7SP1、WinXPSP3、WiX Toolset v3.9 R2 内容简介: 学习使用Wix来打安装包。 最简单的安装程序(共三步)。 为testWix添加SetupProject1安装项目。 第一步: 打开现有的C++项目,[Add New 阅读详情


General command to create fragment structure for source directory as below:
  "heat.exe directory" dir "source directory" -cg ALLCOMP -dr INSTALLFOLDER -gg -g1 -sf -srd -var "var.SDir" -out "export directory"


Notes:
(1) "heat.exe directory" is by client.
(2) "source directory" is by client.
(3) "ALLCOMP" is ComponentGroup ID which is also referenced in Product.wxs <ComponentGroupRef Id="..." />.
(4) "INSTALLFOLDER" is folder ID which is defined in Product.wxs <Directory Id="..." Name="..."/>.
(5) "var.SDir" is variable for source directory defined in Defineds.wxi. 
(6) "export directory" is exported full file name.


Product.wxs:

  <Fragment Id="fmDefineTree">
    <Directory Id="TARGETDIR" Name="SourceDir">
      <Directory Id="ProgramFilesFolder">
        <Directory Id='INSTALLDIR' Name='!(loc.ProductName)'>
          
          <Directory Id="..." Name="..."/>
         </Directory>
      </Directory>

  </Fragment>

  <Fragment Id="fmFG">
    <FeatureGroup Id="MMSWixFeatures" >
      <Feature Id="ProductFeature" Title="!(loc.ProductName)" Level="1">
        <ComponentGroupRef Id="..." />
      </Feature>
    </FeatureGroup>
  </Fragment>


Defineds.wxi:

<Include> 
  <!--define variable for source directory-->
  <?define ContentDir="..\..\Content" ?>
</Include>

YOLO26算法固态硬盘识别+训练好的模型+118张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[SSD 2280(SSD 2280)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 75 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9014** mAP50-95 | 0.8244 Precision | 0.8682 Recall | 0.8599 train/box_loss | 0.4835 train/cls_loss | 0.8981 val/box_loss | 0.4427 val/cls_loss | 1.3311 【训练过程分析】 训练初始,我在日志里看到 loss 曲线迅速下滑,心情挺放松的。前 20 轮,训练 loss 从初始值 1.5 左右直线下探到 0.5,此时 mAP50 预期从 0.7 提升到 0.85,但实际仅爬升至 0.80,显示模型在快速学习基本特征。从第 21 轮到 50 轮,mAP50 从 0.80 稳步增长到 0.88,但曲线却开始进入平台期,loss 下降缓慢,从 0.5 压缩到 0.45。到了第 75 轮,mAP50 依旧徘徊在 0.88 水平,训练 loss 降至 0.4835,但 val_loss 仅略有降低,稳定在 0.44。这种状况表明模型在后期出现了轻微的资源浪费,未充分挖掘数据中的细节信息。从第 51 轮到第 75 轮,训练曲线显得十分枯燥,仿佛模型进入了一种“稳定但缓慢”的训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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