Windows清除指定目录下的文件夹以及对应文件，自动获取电脑用户名兼容Windows7、8、10，非常好用的工具。

● 数据集介绍：城市道路行驶车辆检测数据集，真实监控场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如城市道路快速行驶车辆、城市道路慢速行驶车辆、城市道路密集行驶车辆、城市道路夜间低光行驶车辆数据等。数据集标注标签划分为 "car"、"van"、"bus"、"others" 四个类别； ● 适用实际项目应用：交通道路监控场景下驾驶车辆检测项目，以及作为监控场景通用车辆检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ ### 目标检测-城市道路行驶车辆检测数据集解析 #### 数据集概述 该数据集主要针对城市道路上的车辆进行目标检测任务，包含了1000张真实监控场景下的高质量图像，涵盖了各种复杂的驾驶环境，例如快速行驶、慢速行驶、密集行驶以及夜间低光条件下行驶的车辆数据。这些丰富的场景不仅有助于提升模型在复杂环境中的鲁棒性，还能够为交通道路监控等实际项目提供强有力的数据支撑。 #### 数据集类别与应用场景 数据集中将车辆标注为四个类别：“car”、“van”、“bus”和“others”，这样的分类方式能够满足大多数交通监控场景下的需求。此外，该数据集还可以作为其他监控场景中通用车辆检测数据集的补充，进一步增强模型对不同车型的识别能力。 #### 标注工具与格式 该数据集采用了`labelimg`标注软件进行标注，这是一款开源且易于使用的图形界面标注工具，它支持多种标注格式，包括VOC(xml)、COCO(json)和YOLO(txt)。这些格式都是目前主流的目标检测算法（如YOLO系列）所支持的标准数据格式，可以直接用于模型训练而无需额外的数据转换处理，大大提高了研究效率。 #### 训练示例与支持平台 数据集还附带了YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，这些脚本支持GPU(GPUs)、CPU以及Mac(M芯片)等多种硬件平台，极大地扩展了模型训练的灵活性。无论是使用高性能GPU加速训练过程，还是在没有GPU的情况下使用CPU进行训练，亦或是使用最新的Apple M系列芯片设备，用户都能够轻松上手并获得满意的训练效果。此外，博主还提供了自己的训练结果日志供学习者参考，帮助理解模型的表现情况，并进行相应的调整优化。 #### 数据集获取 为了方便下载，该数据集被托管在百度网盘上，具体下载方式如下： - 链接: [https://pan.baidu.com/s/1iyZHb0ygnar1d8LwtAEhKw](https://pan.baidu.com/s/1iyZHb0ygnar1d8LwtAEhKw) - 提取码: 6666 #### 数据集使用建议 1. **预处理阶段**：在使用数据集之前，建议先对数据进行预处理，包括但不限于数据清洗、尺寸统一、灰度图转RGB图等操作，以确保输入数据的质量。 2. **模型选择**：根据具体的任务需求和硬件条件，选择合适的模型版本进行训练。例如，在资源有限的情况下，可以选择YOLOv5n等轻量级模型；而在追求更高精度的应用场景中，则可以考虑使用YOLOv8等更复杂的模型。 3. **训练技巧**：在模型训练过程中，可以尝试不同的超参数设置、数据增强策略以及早停法等技术，来提高模型性能。 4. **评估与调优**：训练完成后，通过准确率、召回率等指标评估模型效果，并根据实际情况进行调整优化。 这个城市道路行驶车辆检测数据集不仅提供了丰富的标注数据，还配备了完善的训练脚本和支持文档，对于想要从事交通监控领域或车辆检测研究的人来说，是一个非常宝贵的学习资源。

● 数据集介绍：城市道路行驶车辆检测数据集，真实监控场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如城市道路快速行驶车辆、城市道路慢速行驶车辆、城市道路密集行驶车辆、城市道路夜间低光行驶车辆数据等。数据集标注标签划分为 "car"、"van"、"bus"、"others" 四个类别； ● 适用实际项目应用：交通道路监控场景下驾驶车辆检测项目，以及作为监控场景通用车辆检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ ### 目标检测-城市道路行驶车辆检测数据集解析 #### 数据集概述 该数据集主要针对城市道路中行驶的各类车辆，旨在为交通监控、智能驾驶等应用场景提供丰富的图像资源与标注信息。数据集共包含10,000张高质量的真实监控场景图像，并覆盖了多种行车情况，例如快速行驶、慢速行驶、密集行驶以及夜间低光环境下的车辆。这些场景的多样性和复杂性对于提升模型的泛化能力和鲁棒性至关重要。 #### 类别划分 数据集中的车辆被细分为四个类别：“car”（轿车）、“van”（厢式车）、“bus”（公交车）以及“others”（其他）。这种细致的分类有助于更准确地识别不同类型的车辆，从而更好地服务于实际应用需求。例如，在交通管理中，区分不同类型车辆的能力对于制定合理的交通策略至关重要。 #### 标注工具与格式 所有图像均使用`labelimg`这一强大的标注工具进行了精细标注，确保了数据的质量。此外，为了方便用户使用，提供了三种常见的目标检测数据集格式：VOC(xml)、COCO(json)和YOLO(txt)。这三种格式几乎涵盖了目前主流的目标检测框架所需的数据格式，大大降低了数据预处理的工作量。 - **VOC**：这是一种广泛使用的数据集格式，主要用于Pascal VOC挑战赛。它使用XML文件来存储每个图像的元数据，包括对象的位置信息。 - **COCO**：Common Objects in Context（COCO）格式是一种更现代且功能更全面的数据集格式，适用于多个计算机视觉任务，如物体检测、分割等。COCO格式使用JSON文件来组织数据。 - **YOLO**：You Only Look Once（YOLO）格式非常适合快速训练和部署，因为它简单直观，仅使用文本文件来表示边界框坐标和类别的索引。 #### 训练支持 数据集还附带了针对YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，这极大地简化了训练过程。支持多平台（GPU、CPU和Mac M芯片），使得不同硬件条件下的用户都能轻松进行模型训练。此外，还提供了训练日志供参考，这对于理解训练过程中的问题和优化模型非常有帮助。 #### 数据集划分脚本 数据集还包含了一个用于划分数据集的脚本。这个脚本可以将数据集自动划分为训练集、验证集和测试集，这是机器学习项目中非常重要的一步。通过合理划分数据集，可以有效地评估模型性能并避免过拟合。 #### 应用场景 此数据集特别适合应用于以下几种场景： - **交通监控**：监测道路上的车辆流量，识别异常行为（如闯红灯、逆行等）。 - **智能驾驶辅助系统**：帮助自动驾驶汽车识别周围的车辆类型和位置，提高驾驶安全性。 - **城市管理**：统计特定时间段内的车辆类型分布，为城市规划提供数据支持。 #### 获取方式 数据集可通过百度网盘链接下载：[链接](https://pan.baidu.com/s/1CJ-3SK3heWHzlVHb_PMKHA)，提取码为6666。需要注意的是，由于数据集资源超过1GB，因此提供的下载文件为PDF格式，其中包含了数据集的基本情况介绍及获取完整数据集的方式。 该数据集以其丰富的场景覆盖、高质量的图像和标注、灵活的数据格式以及便捷的训练支持，为从事车辆检测相关研究或应用的开发者提供了一套非常有价值的数据资源。

在本文中，我们将深入探讨如何在Windows操作系统上安装64位版本的NotePad++文本编辑器，以及如何为NotePad++添加JSON格式化的功能。NotePad++是一款非常流行的开源文本编辑器，尤其受到程序员和开发者们的喜爱，因为它支持多种编程语言，并且可以自定义和扩展功能。 我们来了解如何安装64位NotePad++。在安装前，请确保您的操作系统是64位的，因为64位版本的NotePad++只能在64位Windows环境下运行。您可以在NotePad++的官方网站下载64位版本的安装包。下载完成后，双击运行安装程序，按照向导的提示进行操作，选择安装路径，勾选需要的组件，最后点击“安装”按钮完成安装过程。 安装完成后，为了使NotePad++具备JSON格式化的功能，我们需要添加一个插件。这里的关键文件通常是一个名为"json Viewer"或"NppJSONViewer"的插件，它提供了一个简洁的界面来显示和格式化JSON数据。您可以在NotePad++的插件管理器中找到这个插件，或者从互联网上下载其对应的dll文件（例如：NppJSONViewer.dll）。 要手动安装插件，首先将下载的dll文件复制到NotePad++的“plugins”目录下。通常，该目录位于“C:\Program Files (x86)\Notepad++\plugins”（如果你的NotePad++安装在默认位置）。然后，重启NotePad++，您应该能在“插件”菜单中看到新添加的“JSON Viewer”选项。 接下来，让我们了解一下如何使用这个JSON格式化功能。在NotePad++中打开一个包含JSON数据的文件，点击“插件”菜单，选择“JSON Viewer”，然后点击“Format JSON”。NotePad++会自动对JSON数据进行格式化，使其更易读。如果需要，还可以通过“JSON Viewer”菜单中的其他选项来折叠或展开JSON对象和数组。 除了基本的格式化功能，某些版本的JSON Viewer插件还提供了高亮显示、验证JSON语法和折叠代码等高级特性。这些功能可以帮助开发者快速检查JSON文件的结构是否正确，提升开发效率。 安装64位NotePad++并添加JSON格式化功能是提高工作效率的一个好方法，特别是对于经常处理JSON数据的用户。通过上述步骤，您可以轻松地在Windows系统上实现这一目标，享受到更强大、更便捷的文本编辑体验。在日常工作中，不要忘记定期更新NotePad++和其插件，以获取最新的功能和安全修复。

c# 本地离线OCR读取图片上文字（PaddleOCR），通过鼠标点击获取对应位置文字,通过输入编号获取对应位置文字

在IT行业中，数据管理和处理是至关重要的，尤其是在金融领域。"银行及对应的简码json数据"这个主题涉及到了数据存储、编码系统以及JSON（JavaScript Object Notation）这种轻量级的数据交换格式。JSON因其易读性、易解析性和平台无关性而被广泛应用于Web服务和应用程序之间的数据传输。 我们要理解什么是“银行简码”。在银行业务中，为了高效地处理大量金融机构的信息，通常会给每个银行或其分支机构分配一个简短的代码，这就是银行简码。这些简码可以是数字或字母的组合，用于识别和区分不同的银行机构，方便在电子交易、报表和数据分析中使用。例如，SWIFT代码（Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication）是国际银行业通用的一种银行识别码，用于跨国支付和资金转移。 接着，我们来看JSON。JSON是一种数据表示格式，它以键值对的形式存储数据，易于人类阅读和机器解析。在"银行及对应的简码json数据"中，我们可以预期文件包含了银行的名称作为键（key），对应的简码作为值（value）。JSON的结构如下所示： ```json { "银行名称1": "简码1", "银行名称2": "简码2", ... } ``` 在实际应用中，这样的数据可能被用于自动填写银行信息、验证输入的银行代码或者在API（Application Programming Interface）调用中传递银行信息。开发者可以通过编程语言如Python、JavaScript等轻松解析JSON数据，提取所需的信息。 处理这种JSON数据时，我们需要注意以下几点： 1. **数据完整性**：确保每个银行的名称与简码都有对应，没有遗漏或重复。 2. **格式规范**：JSON数据必须遵循特定的语法，比如键必须用双引号括起来，键值对之间用逗号分隔等。 3. **安全问题**：由于涉及到敏感的金融信息，数据的安全存储和传输非常重要，应采用加密等手段保护数据安全。 4. **更新维护**：银行简码可能会随着时间和政策的变化而更新，因此数据的维护更新是必要的。 了解了以上概念后，我们可以利用这些JSON数据进行各种操作，如构建银行选择下拉列表、实现自动填写功能，甚至结合其他数据源进行更复杂的分析，如银行分布分析、交易趋势研究等。理解和掌握银行简码及JSON数据的处理对于开发和优化与银行业务相关的软件系统具有重要意义。

《树莓派3B完全电路图解析：探索与学习指南》 树莓派3B是一款深受全球爱好者喜爱的单板计算机，它小巧便携、功能强大，被广泛应用于教育、开发和各种创新项目中。然而，为了充分利用其潜力，深入理解其内部结构和工作原理至关重要。这份“树莓派3B完整电路图”便是通往这一知识宝库的钥匙。 电路图，作为硬件设计的基础，是理解和分析电子设备的关键。在树莓派3B的电路图中，我们可以看到所有元器件的布局和连接关系，这对于故障排查、定制扩展板或进行硬件升级都有着极大的帮助。通过PDF文件，我们可以方便地使用Ctrl+F搜索功能，快速定位到特定的元器件，大大提高了研究的效率。 我们来探讨树莓派3B的核心部分——博通BCM2837处理器。这款64位ARM Cortex-A53四核处理器赋予了树莓派强大的计算能力，可以运行完整的Linux操作系统，支持多种编程语言。电路图中会详细展示处理器与其他组件的接口，如内存、GPIO引脚、USB端口等，让我们了解数据如何在系统内部流动。 树莓派3B的GPIO（General Purpose Input/Output）引脚是其可编程性的关键。电路图将清晰标注每个GPIO引脚的功能和电压等级，用户可以通过这些引脚与外部设备交互，实现各种创意项目。例如，你可以控制LED灯、读取传感器数据，甚至驱动电机。 再者，电源管理单元在树莓派中扮演着重要角色。电路图会揭示电源的输入、转换和分配路径，这对于优化电源设计、降低功耗和确保稳定运行具有重要意义。例如，树莓派3B采用5V micro USB供电，同时需要为CPU和其他组件提供稳定的电压，这部分在电路图中会有详细呈现。 此外，网络和无线通信也是树莓派3B的重要特性。电路图将揭示集成的无线局域网和蓝牙模块的连接方式，帮助我们理解数据如何通过天线传输，以及如何与其他设备进行无线通信。 别忘了树莓派的扩展性。电路图上会标记出I2C、SPI和UART等总线接口，这些都是连接外设和扩展板的关键。比如，你可以通过I2C接口添加一个温度传感器，或者通过SPI连接一块LCD屏幕。 这份“树莓派3B完整电路图”是每一个树莓派用户的必备参考资料。无论是初学者想要了解基础原理，还是资深开发者进行硬件改造，它都能提供详实的信息和无尽的灵感。通过深入研究和实践，我们可以更好地掌握树莓派3B的每一个细节，开启无限可能的创新之旅。

1、YOLO树叶分类目标检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

文件夹包含了: - 0 官方库文件 MD5.1.3 与 MD6.12 两个版本的官方库文件。 - 1 ESP32 IDF 平台MPU DMP驱动文件 移植好的ESP32 IDF 平台MPU DMP驱动文件。 - 2 测试工程 已经测试后的测试工程。 - 3 上位机源码与exe 及上位机的源码和打包发布了的应用程序 mpu_display.exe。

delphi的函数手册含对应函数的中文说明