基于TexturePacker和ugui，可具体查看精灵在预制中的引用，可以查看精灵名在代码中的引用，以便于清理冗余和无用资源。根据自己的工程在 AtlasSourceDataManagerConfigData（配置文件）中设置具体路径。图集文件默认格式（atlas_*.png），TexturePacker Publish后手动Reload一下

银行卡卡号识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，主要用于自动读取和处理银行卡上的数字序列，以便于线上支付、账户管理等场景。这个数据集的标题是"银行卡卡号切图数据集，用于卡号识别训练"，说明它包含了用于训练模型以识别银行卡号图像的图片资源。 描述中提到，该数据集包含3200多张真实的银行卡号切图，这意味着这些图片是实际拍摄的银行卡部分区域，展示了各种实际环境下的卡号显示情况，如不同的光照、角度、背景和卡号设计等。此外，还有上万张合成数据，这通常是为了增加数据多样性，通过合成技术（如数字合成或图像变换）模拟更多可能的场景，帮助训练模型应对更广泛的输入条件。这种混合真实与合成的数据集有助于提高模型的泛化能力，防止过拟合。 数据集的获取链接（https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/120650155）表明，这些资源可能在CSDN（中国软件开发网络）的一个博客文章中被详细介绍，可能包括数据集的来源、格式、使用方法等信息，对研究人员和开发者来说非常有价值。 标签"数据集"进一步明确了这是一个用于机器学习或深度学习的训练素材，尤其是针对图像识别任务。在训练过程中，数据集会被划分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型的学习、参数调整和性能评估。 压缩包子文件的文件名称列表——bank1、bank2、bank3，可能代表了数据集的不同部分或类别，比如不同银行的卡号图像、不同阶段的训练数据等。为了训练一个有效的卡号识别模型，可能需要对这些子集进行合理的组织和处理，例如按比例分配到各个集合中，或者根据图像的难度和质量进行分组。 在实际应用中，卡号识别通常涉及以下技术点： 1. 图像预处理：包括灰度化、二值化、噪声去除、直方图均衡化等，以提升图像质量。 2. 特征提取：可以使用传统的特征提取方法如SIFT、SURF，或者利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）自动提取特征。 3. 文本检测：通过如YOLO、 EAST等模型定位卡号区域，确保后续处理聚焦在数字序列上。 4. 卡号识别：应用OCR（光学字符识别）技术，如基于RNN（循环神经网络）或Transformer的序列标注模型，识别出每个数字。 5. 模型评估：通过准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能，并根据测试结果进行模型优化。 这个数据集提供了训练银行卡号识别模型的基础，可以帮助开发者或研究者构建出能够适应复杂环境的自动卡号识别系统，从而提升金融服务的效率和安全性。

"计算机毕业设计项目合集" 计算机毕业设计项目合集是一个涵盖多个领域的毕业设计项目，旨在帮助学弟学妹顺利通过毕业答辩。该项目合集共包含40个优质java web毕业设计项目，每个项目都详细记录了开发技术、开发工具、功能模块等信息，以便学弟学妹能够更好地理解和实施毕业设计。 下面是对标题、描述、标签和部分内容的详细解释： 标题：“40套计算机毕业设计项目合集” 该标题表明该项目是一份计算机毕业设计项目的集合，共包含40个项目。 描述：“40套计算机毕业设计项目合集” 该描述进一步强调了该项目的主要内容，即40个计算机毕业设计项目的集合。 标签：“毕业设计” 该标签表明该项目的主要theme是毕业设计，旨在帮助学弟学妹顺利通过毕业答辩。 部分内容： 从部分内容中可以看出，该项目合集包含了多个领域的毕业设计项目，包括毕业设计管理系统、病人跟踪治疗信息管理系统、大学生兼职跟踪系统、大学生企业推荐系统、电影院在线售票系统、房屋出租出售系统等。每个项目都详细记录了开发技术、开发工具、功能模块等信息，以便学弟学妹能够更好地理解和实施毕业设计。 知识点： 1. Java web开发技术：该项目合集大量使用了Java web开发技术，包括Java语言、SSM框架、JDK1.8、Tomcat7服务器、MySQL 5.7数据库等。 2. graduation design management system：该项目合集中包含了毕业设计管理系统，旨在帮助学弟学妹顺利通过毕业答辩。 3. 病人跟踪治疗信息管理系统：该项目合集中包含了病人跟踪治疗信息管理系统，旨在帮助医生和护士更好地管理病人信息。 4. 大学生兼职跟踪系统：该项目合集中包含了大学生兼职跟踪系统，旨在帮助大学生更好地管理兼职信息。 5. 大学生企业推荐系统：该项目合集中包含了大学生企业推荐系统，旨在帮助大学生更好地寻找合适的企业实习机会。 6. 电影院在线售票系统：该项目合集中包含了电影院在线售票系统，旨在帮助电影院更好地管理电影票务信息。 7. 房屋出租出售系统：该项目合集中包含了房屋出租出售系统，旨在帮助房东和租客更好地管理房屋出租信息。 该计算机毕业设计项目合集旨在帮助学弟学妹顺利通过毕业答辩，涵盖了多个领域的毕业设计项目，提供了丰富的开发技术和开发工具信息。

1、yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张， yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张， yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张， yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张， yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张；类别名为falling, 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

预埋件图集TD-JZ2003-60，CAD图

关于数据集 以下是数据集中每个特征的描述： building_id：数据集中每栋建筑物的唯一标识符。 district_id：建筑物所在区域的标识符。 vdcmun_id：建筑物所在的村庄发展委员会/市政府的标识符。 ward_id：村庄发展委员会/市政当局内特定行政区的标识符。 count_floors_pre_eq：地震前建筑物的楼层数。 count_floors_post_eq：地震后建筑物的楼层数（可能与地震前的数量不同）。 age_building：地震发生时的建筑物年龄。 plinth_area_sq_ft：建筑物底座的面积（平方英尺）。 height_ft_pre_eq：地震前建筑物的高度（英尺）。 height_ft_post_eq：地震后建筑物的高度（以英尺为单位）。 land_surface_condition：建筑物所在地表的状况（例如“平坦”、“缓坡”、“陡坡”）。 foundation_type：建筑物所用地基的类型（例如“泥砂浆-石头/砖”、“竹子/木材”、“水泥-石头/砖”）。 roof_type：建筑物的屋顶类型（例如，“竹/木

数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。 Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。从历史上看，这个术语起源于大型机领域，在那里它有一个明确界定的意义，非常接近现代的计算机档案。这个主题是不包括在这里的。 最简单的情况下，只有一个变量，然后在数据集由一列列的数值组成，往往被描述为一个列表。尽管名称，这样一个单数据集不是一套通常的数学意义，因为某一个指定数值，可能会出现多次。通常的顺序并不重要，然后这样数值的集合可能被视为多重集，而不是（顺序）列表。 值可能是数字，例如真正的数字或整数，例如代表一个人的身高多少厘米，但也可能是象征性的数据（即不包括数字），例如代表一个人的种族问题。更一般的说，价值可以是任何类型描述为某种程度的测量。对于每一个变量，通常所有的值都是同类。但是也可能是“遗漏值”，其中需要指出的某种方式。 数据集可以分

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抽烟及打电话行为数据集，适用于深度学习用户抽烟或打电话行为检测。共有5373张图像：打电话数据1227张、吸烟数据2168张、正常数据1978张。