这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。

echartconvert脚本代码包

jenkins docker 迁移脚本，在新的主机上运行脚本，新启动docker-jenkins包括数据迁移

zabbix6.4.4+grafana10.2.1一键安装脚本，适合centos 7

自己修改的参数，压的比较稳

输入经纬高即可提取百度地图中存在的街景图片

按键精灵网游脚本编写教程按键精灵网游脚本编写教程按键精灵网游脚本编写教程按键精灵网游脚本编写教程

这个是完整源码 SpringBoot+mybatis 实现 基于SpringBoot实现商城系统(仿天猫) 毕业设计 源码+sql脚本+文档+PPT 完整源码 数据库是mysql

复制代码 代码如下:import time,datetime    import urllib2   def chk_qq(qqnum):    chkurl = ‘http://wpa.qq.com/pa?p=1:’+`qqnum`+’:1′    a = urllib2.urlopen(chkurl)        length=a.headers.get(“content-length”)        a.close()        print datetime.datetime.now()        if length==’2329′:            return ‘O

无加密，无隐藏，下载后直接运行 本人已在天翼云成功运行，没有错误，别的没有试验。首次创作，请多多支持！如有不明白的地方请留言。 本文用到的SS5安装文件和bbr.sh下载自官网，sourceforge.net因为各种原因无法下载，所以本人下载后放到了gitee.com, 如果有需要可以自行更换下载地址。bbr.sh可以不安装，不影响使用。 BBR 是 Google 提出的一种新型拥塞控制算法，可以使 Linux 服务器显著地提高吞吐量和减少 TCP 连接的延迟。 BBR解决了两个问题： 再有一定丢包率的网络链路上充分利用带宽。非常适合高延迟，高带宽的网络链路。 降低网络链路上的buffer占用率，从而降低延迟。非常适合慢速接入网络的用户 以下为脚本具体内容，复制后保存为.sh文件，上传到服务器root目录，运行后会怎么安装完成 安装完成后会会生成  外网IP/端口/账号/密码 格式的账号文件，此格式老鱼可以直接使用