extjs资源收集

本文探讨了Spring MVC与ExtJS的集成方法,并分享了一些实际应用案例。此外还介绍了如何处理Twitter大数据,以及一些Python开发工具和网易游戏Pomelo框架的相关资料。

http://www.iteye.com/topic/1119744 springMVC + extJS

http://blogs.ischool.berkeley.edu/i290-abdt-s12/2012/12/13/uc-berkeley-course-lectures-analyzing-big-data-with-twitter/ twitter 大数据处理

https://speakerdeck.com/

sublime 2 python工具

 http://0.0.0.0:5000/v2.0/tenants | python -mjson.tool 

https://github.com/NetEase/pomelo/wiki 网易游戏


Spring没有更新http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-3.0.xsd文件。
使用3.0.4包中spring-mvc-3.0.xsd文件。先在 Files and Editors ->XML ->XML Catalog 添加一个XML Catalog 。如图中的User Specified Entries 所示。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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