1、基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明
2、模型文件使用含有6800+个目标数据集训练，训练集大且多样性充足
3、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
4、迭代200次，模型拟合较好。
5、识别一个类别：“电单车”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-12-01 17:28:04
36.82MB
C ++三次样条插值
这是三次样条的轻量级实现，可以通过以下特征对点f（x i ）= y i进行插值。
可用的样条线类型：
三次C 2样条曲线：全局，两次连续可微分
三次Hermite花键：局部，连续可微（C 1 ）
边界条件：可以指定第一和第二阶导数的，周期性的条件未实现
外推法
线性：如果指定了一阶导数或二阶= 0
二次方：如果指定的二阶导数不等于零
可以强制单调（当输入也单调时）
用法
该库是没有外部依赖项的仅标头文件，可以这样使用：
# include < vector>
# include " spline.h "
...
std::vector< double> X, Y;
...
// default cubic spline (C^2) with natural boundary conditions (f''=0)
tk::s
2022-11-30 20:42:20
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1、基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、4张3080ti显卡，5000多张图像数据（8000多个电动车目标）训练迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，分别是“电动自行车”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-30 12:29:01
35.8MB
1、基于深度学习+opencv实现抽烟打电话识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、4000多张图片数据训练，7000多个目标，迭代200次，模型拟合较好。
4、识别2个类别，分别是“打电话”和“抽烟”
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2022-11-30 12:29:00
286.67MB
1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，“跌倒”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 21:26:59
31.98MB
1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，“truck”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 21:26:59
92.95MB
1、基于yolov5算法实现道路坑洼检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别2个类别，分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 21:26:57
32.72MB
本文实例讲述了Python实现曲线拟合操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
这两天学习了用python来拟合曲线。
一、环境配置
本人比较比较懒，所以下载的全部是exe文件来安装，安装按照顺利来安装。自动会找到python的安装路径，一直点下一步就行。还有其他的两种安装方式：一种是解压，一种是pip。我没有尝试，就不乱说八道了。
没有ArcGIS 环境的，可以不看下面这段话了。
在配置环境时遇见一个小波折，就是原先电脑装过ArcGIS10.2 ,所以其会默认安装python2.7，而且python是32位的。且其目录为C:\Python27\ArcGIS10.2，所以引用环境变量时，要注意。
2022-11-29 19:48:14
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2022-11-29 17:57:37
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改VI程序可实现：
1、输入数据后可以根据最小二乘法计算出该组数据的拟合曲线并输出斜率、截距、拟合度
2、绘制原始数据图标和拟合曲线图标；
2022-11-29 17:04:07
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