本数据集共包含照片5932张，共分为四类：Bacterialblight（白叶枯病）1584张，Blast（枯萎病、稻瘟病）1440张，Brownspot（褐斑病）1600张，Tungro（水稻东格鲁病）1308张。其中训练集（train）：共4948张 ；测试集（val）：共984张。 所有照片标签（.txt）均已手动标注，可直接放入YOLOV模型进行训练使用 整个项目地址：https://download.csdn.net/download/qq_63630507/89861781 近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法在农业领域中识别作物病虫害的应用成为研究热点。在此背景下，一套精确的、标注完备的数据集对于训练高效的模型至关重要。本数据集针对水稻病虫害的识别问题，提供了丰富的训练和测试资源，旨在通过深度学习方法，特别是YOLOv5模型，提高水稻病虫害的检测精度和效率。 数据集详细分类为四类水稻病虫害问题，包括白叶枯病、枯萎病（稻瘟病）、褐斑病和水稻东格鲁病。每一种病虫害均有相应的高清图像进行记录，图片数量分别为1584张、1440张、1600张和1308张，总计5932张。这些图片涵盖了多种不同的农田环境和病虫害的外观形态，为模型提供了丰富的训练场景。 数据集被分为训练集和测试集两部分，其中训练集共4948张图片，用于模型的训练过程；测试集共984张图片，用于模型性能的验证和评估。通过这样的数据划分，研究者可以有效地测试模型在未知数据上的泛化能力。 所有图片都已经进行了详细的标注工作，对应的标签文件（.txt格式）已生成，这为直接利用YOLOv5模型进行训练提供了便利。标签文件中的信息严格对应图片中的目标，详细标注了水稻病虫害的位置和类别信息，确保了训练数据的质量和准确性。 数据集的共享方式为通过网络下载，提供了方便快捷的获取途径。整个项目的地址公布在互联网上，研究者可以根据提供的链接下载到完整的数据集，开始相关的模型开发和应用研究工作。 在人工智能与农业结合的领域，这类数据集的出现对于提高作物病虫害的监测能力具有重要意义。基于YOLOv5模型的水稻病虫害目标检测数据集不仅可以应用于学术研究，也可以在实际农业生产中得到应用，帮助农民及时发现病虫害，采取相应的防治措施，提高水稻的产量和质量。 数据集的构建基于大量的实地拍摄和收集工作，反映出当前农业信息化和智能化的发展趋势。利用先进的计算机视觉技术，配合深度学习算法，可以极大地提高病虫害检测的效率和精确度，减少人工检测的成本和时间，对实现智慧农业具有积极作用。随着技术的不断进步，未来在农业领域中将会有更多的应用场景被开发出来，进一步推动农业现代化的进程。同时，该数据集的成功构建和应用也将激励更多的人工智能技术和方法被引入到农业病虫害检测和管理中，以科技的力量促进农业生产的可持续发展。

,三菱动态密码解锁程序 程序功能 1 本程序第一次使用时设请定授权天数\\\"RunDAYs\\\"如90天，系统会在授权日期 2接近倒数5天时，会有一个付款提醒。 （标签“Approaching_date”这个可以做在HMI报警事件?里输出）。 倒数天数标签”DaysRemain“，可做在HMI显示倒计时。 2 当授权日期达到时标签“CurrentDay”，接通三菱PLC M8034禁止所有输出（这里可以在您自已程序里做任意停机修改）。 3 授权日期达到时随机码立即生成标签“Temp_Date（HMI可做显示）‘，随机码生成时间为15分钟一分（程序里长可改）。 4 随机码生成时会同时计算出临时密码标签”LockCode“，输入这个临时密码后会得到90天的使用授权时间（这里程序中可以改）。 5 当尾款已结清时输入永久授权密码”45638869“（可自己设置）?结束本程序功能 6 本程序占用内存521步，并占用相应的源代码空间6543字节，在编程序里请留意自己PLC存储空间大小。 7本程序注释清晰，未使用三菱随机码功能指令，即本程序可以夸本台使用。 （其它品牌PLC须只ST编程语言即）

在Windows Forms应用开发中，创建一个仿Visual Studio (VS)工具箱的界面，以及实现标签设计和拖拽布局的功能，可以极大地提升用户交互体验和开发效率。以下将详细阐述这些知识点。 1. **WinForm应用**：WinForm是.NET Framework提供的一种用于构建桌面应用程序的技术，它基于Windows API，允许开发者创建具有丰富用户界面的应用程序。在本项目中，我们使用WinForm来创建类似VS工具箱的界面，展示可复用的控件或组件。 2. **仿VS工具箱**：Visual Studio的工具箱包含了一系列可以拖放到设计表面的控件，如按钮、文本框、标签等。在WinForm中，我们可以自定义一个窗体或者用户控件来模拟这个功能。这通常涉及到控件的动态加载、分类显示以及拖放支持。 3. **标签设计**：标签（Label）在用户界面上用于显示不可编辑的文本信息，如提示、标题等。在本项目中，标签设计可能涉及自定义标签的外观、字体、颜色，以及添加额外的功能，如点击事件处理，以便于用户交互。 4. **拖拽布局**：拖拽布局是一种用户友好的设计方式，用户可以通过鼠标直接拖动控件来改变其位置和大小。在WinForm中，可以实现此功能通过处理控件的`MouseDown`、`MouseMove`和`MouseUp`事件，配合计算鼠标的相对位置，从而实现控件的动态移动和尺寸调整。 5. **控件容器**：为了实现拖拽布局，我们需要一个容器控件（如Panel或FlowLayoutPanel）来容纳其他控件。容器控件可以自动管理其子控件的布局，允许在运行时动态添加和删除控件，同时支持自定义布局策略。 6. **事件处理**：在WinForm中，每个控件都有自己的事件，如Click、DragDrop等。为了实现拖拽功能，我们需要订阅并处理这些事件，编写相应的事件处理器代码。 7. **数据绑定**：在仿VS工具箱中，控件的实例可能来源于数据库或其他数据源，因此数据绑定是必不可少的。使用`BindingSource`和`DataSource`属性可以将控件与数据源关联，实现数据的实时更新。 8. **自定义控件**：如果需要更复杂的控件，可以创建自定义控件继承自现有的.NET Framework控件，添加自定义属性、方法和事件，以满足特定需求。 9. **代码分离和设计模式**：为了提高代码的可维护性和扩展性，可以采用MVP（Model-View-Presenter）或MVVM（Model-View-ViewModel）设计模式，将界面逻辑和业务逻辑分离。 10. **调试与测试**：在开发过程中，调试工具和单元测试是必不可少的，它们可以帮助开发者定位和修复问题，确保应用的稳定性和正确性。 通过以上技术，我们可以构建出一个功能完备、易用的WinForm标签设计工具，它不仅能模仿VS工具箱的界面，还能提供灵活的标签布局和拖拽功能，为开发者提供便利。

VC14运行库是Microsoft Visual C++的一个重要组成部分，它主要包含了C++编译器生成的程序所需的动态链接库（DLL）文件。这些库文件对于那些依赖于Visual C++编译环境的软件来说是必不可少的，因为它们提供了运行时支持，如内存管理、异常处理、多线程等功能。在64位操作系统上，你需要64位版本的VC14运行库才能正常运行相应编译的64位应用程序。 微软的VC14实际上指的是Visual Studio 2015，因为Visual Studio版本号通常与内部使用的C++运行时版本相对应。在这个版本中，微软引入了对C++11和C++14标准的支持，增强了编译器和标准库的功能。因此，VC14运行库不仅包含了传统的MFC（Microsoft Foundation Classes）和ATL（Active Template Library），还涵盖了最新的C++语言特性和库改进。 在“PHP标签库”这个上下文中，VC14运行库可能与PHP的扩展开发有关。PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言，许多PHP扩展是用C或C++编写的，需要VC14运行库来运行。例如，如果一个PHP扩展是使用Visual C++ 2015编译器构建的，那么在64位Windows系统上，必须安装VC14运行库才能使该扩展正常工作。 压缩包中的“VC14运行库64”很可能包含以下关键组件： 1. vcruntime140.dll：这是VC14运行时的基本库，提供运行时支持。 2. ucrtbase.dll：通用C运行时库，包含C标准库函数。 3. msvcp140.dll：Microsoft Visual C++的运行时库，提供了C++标准库的实现。 4. api-ms-win-crt-系列.dll：这些是Windows API的C运行时组件，包括字符串处理、数学运算等。 安装VC14运行库对于开发者和用户都非常重要。对于开发者，它是编译和调试C++代码的基础；对于用户，它是运行由VC14编译的软件的先决条件。确保64位系统的正确安装可以解决很多由于缺失库文件导致的程序崩溃或无法启动的问题。 此外，值得注意的是，微软为了解决软件依赖问题，推出了“Redistributable Packages”，允许软件开发者将这些运行库作为应用程序的一部分分发，确保目标机器上即使没有安装Visual Studio也能运行依赖这些库的程序。 VC14运行库是64位系统上运行由Visual Studio 2015编译的C++应用程序的关键组件，包含了一系列运行时库文件，对PHP扩展的运行也可能起到关键作用。安装并保持更新的VC14运行库能够确保软件的稳定性和兼容性。

Redmine Tags plugin (Light version) 可自定义issue标签插件 可设置ISSUE标签 并设置根据标签查询 1.验证通过版本redmine5.0.4 2.解压tar包至redmine/plugins目录重启redmine即可 Redmine是一个开源的项目管理工具，它的核心功能是支持多项目管理、灵活的问题跟踪系统、项目时间线规划等。在Redmine中，插件系统极大地扩展了其核心功能，使得用户可以根据实际工作需要增强Redmine的功能。其中，Redmine Tags plugin (Light version)插件就是这类增强型插件的代表。 Redmine Tags plugin (Light version)是一款轻量级的标签管理插件，它允许用户为issue（即项目中的任务或问题）添加自定义标签。标签在信息管理中扮演着分类和索引的角色，通过设置和使用标签，用户可以更好地对项目中的issue进行分类、检索和管理。 该插件的特点在于它的轻量级设计，它不会给Redmine系统带来过重的负担，同时提供了便捷的标签设置和查询功能。通过标签，用户可以快速地在大量issue中定位和检索出特定类别的问题，这对于提高项目管理效率和质量具有重要意义。 在功能上，Redmine Tags plugin (Light version)可以实现以下几个方面： 1. 自定义issue标签：用户可以根据自己的需求，为不同的issue添加自定义的标签。这些标签可以是按照项目类型、优先级、状态等属性定义的，使得每个issue都能够被明确分类。 2. 根据标签查询：用户可以利用标签进行快速查询，通过选择一个或多个标签来筛选出所有相关的issue。这种查询方式可以帮助用户在繁杂的问题跟踪列表中迅速找到自己关注的问题点。 3. 版本兼容性：该插件明确指出了它与Redmine5.0.4版本的兼容性，这意味着用户在安装和使用过程中不需要担心版本冲突的问题，可以与Redmine系统紧密集成。 安装和配置方面，该插件的步骤相对简单。用户只需要将下载的tar压缩包解压到Redmine的plugins目录下，然后重启Redmine服务即可完成安装。这种安装方式为用户提供了便利，使得即使是对技术不太熟悉的用户也能够顺利地部署和使用该插件。 标签管理是项目管理中的一个重要环节，它有助于提升团队成员之间的沟通效率，并且可以帮助项目管理者更加直观地理解和控制项目的进度。Redmine Tags plugin (Light version)通过为issue添加和管理标签的功能，极大地丰富了Redmine作为项目管理工具的可用性，使得整个项目管理过程更加的流畅和高效。 总体来说，Redmine Tags plugin (Light version)是一款适合各种规模团队使用的插件，特别是对于那些拥有大量项目和任务需要管理的团队而言，它能够显著提高问题追踪和项目管理的效率。而其轻量级的设计，既保证了功能的完善性，又不会对Redmine系统的性能产生较大影响，是Redmine用户值得考虑的一个实用插件。

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，其设计目的是快速高效地执行对象检测。在YOLO训练和测试过程中，数据集是至关重要的组成部分。COCO（Common Objects in Context）数据集是一个广泛使用的多类别物体检测、分割和关键点定位的数据集，包含超过20万张图像，涵盖了80个不同的类别。 `train2017.txt` 和 `val2017.txt` 是COCO数据集中用于训练和验证的标注文件。它们包含了图像文件名及其对应的边界框信息，这些信息是YOLO算法进行模型训练所需的。`train2017.zip` 和 `val2017.zip` 分别是训练集和验证集的压缩文件，包含了图像数据。解压后，用户可以获取到图像文件，这些文件通常与标注文件一起使用，以便模型学习如何识别和定位图像中的物体。 在YOLO中，训练过程分为几个步骤： 1. **数据预处理**：需要将COCO数据集的标注信息转换成YOLO所需的格式。每个图像的标注信息包括物体类别、边界框坐标以及在图像中的相对位置。 2. **网络结构**：YOLO有不同的版本，如YOLOv3、YOLOv4和提及的YOLOv7和YOLOv5。每种版本都有不同的网络架构，优化了速度和精度之间的平衡。例如，YOLOv5引入了锚框（anchor boxes）的改进，提高了检测效率。 3. **模型训练**：使用训练集对网络进行训练，通过反向传播更新权重，使得模型能更好地预测边界框和类别概率。 4. **验证和调整**：在验证集上评估模型性能，如果性能不佳，可以通过调整超参数或增加训练轮数来优化模型。 5. **测试**：最终，训练好的模型会在未见过的图像上进行测试，以检验其泛化能力。 `Labels-YOLO-coco` 文件夹很可能包含了这些转换后的YOLO格式的标注文件，它们是将COCO原始标注文件转换为YOLO模型可读格式的结果。每个文件通常对应一个图像，并且包含了一系列行，每行表示一个边界框，格式为 ` `，其中`(x, y)`是边界框左上角的坐标，`width` 和 `height` 是边界框的宽度和高度，`class_id` 是物体的类别编号。 理解和利用COCO数据集及其对应的YOLO标注文件是进行目标检测模型训练的关键步骤。通过正确处理这些数据，我们可以训练出能够准确识别和定位多种物体的高效YOLO模型。

佳博 GP-3120TN 型号标签打印机开发打印指令文档 包含文件: 3120中文编程手册.pdf Gprinter条码打印机驱动 Android 函式庫使用說明 android开发包.zip GP-3120T打印机开钱箱的指令说明.rar GP-9035T ZQ.pdf Gprinter条码打印机驱动.rar tsclib-x32.rar windows dll-x64.zip

标题中的“基于 STM32 的 RFID 射频计数标签物联网 ONENET 平台”是一个综合项目，涉及了嵌入式系统、物联网技术、射频识别（RFID）以及云平台对接等多个方面。STM32 是一款广泛使用的微控制器，它基于 ARM 架构，适合开发各种嵌入式应用。RFID 技术则是利用无线频率进行数据交换和识别的一种非接触式自动识别技术。ONENET 是中国移动提供的一款物联网开放平台，它提供了设备连接、数据处理和应用开发的能力。 在这个项目中，STM32 微控制器作为核心处理单元，负责读取 RC522 这种RFID模块发送的数据。RC522 是一种常用的 RFID 读卡器芯片，它支持 ISO/IEC 14443A 协议，可以读取和写入符合该标准的 RFID 标签。通过 RC522 与 STM32 的接口，可以实现对 RFID 标签的读取和计数功能，为物品追踪或库存管理等应用场景提供便利。 物联网部分，STM32 会将收集到的 RFID 数据通过无线方式上传到 ONENET 平台。ONENET 提供了API接口，开发者可以通过这些接口将设备数据实时发送到云端，并进行存储、分析或进一步处理。这使得远程监控和管理变得可能，用户可以随时随地查看 RFID 标签的状态。 压缩包内的“18-STM32射频RC522RFID识别接入OneNET全套资料”文件可能包含了以下内容： 1. **实物图**：展示项目硬件组装的实物照片，帮助理解各个组件的布局和连接。 2. **源程序**：包含STM32的固件代码，可能包括了初始化配置、RFID数据读取、网络通信等功能的实现。 3. **原理图**：展示了整个系统的电路设计，包括STM32、RC522和其他外围设备的连接方式。 4. **论文**：可能是一篇详细的技术报告或研究论文，解释了项目的背景、设计思路、实现方法和技术挑战等。 通过这个项目，开发者可以学习到STM32的编程技巧、RFID模块的使用方法、物联网平台的接入流程，以及如何将这些技术整合到实际应用中。对于想要深入理解嵌入式系统、物联网技术和RFID应用的人来说，这是一个很好的实践案例。

40种垃圾分类 （一万七千多张图片）数据集，已打好标签，可用与yolov训练模型。

在Resources文件夹中有两个dll文件，名字长的是名字短的再封装，成为了用户控件，功能类似网页的标签选项卡，主要用在多文档编程中。使用时需把子窗体类型设置成None，把ControlBox设置成false，显示为最大化，然后按照多文档编程即可。可以参考具体程序。为了方便大家，本资源只需1分，只要你轻轻一点资源得分就相当于免费下载，希望对你有用。本人QQ为1781627233。