我在训练yolov5 的时候，自己拍摄视频，提取帧，标记，划分训练集数据集，其中训练集1600张左右，验证集170张左右。标记使用的是labelimg，包含yoloTXT、Xml两种标注文件。可用于手势识别等。 剪刀、石头、布又称“猜丁壳”，是一个猜拳游戏。古老而简单，这个游戏的主要目的是为了解决争议，因为三者相互制约，因此不论平局几次，总会有胜负的时候。游戏规则中，石头克剪刀，剪刀克布，布克石头。 YOLO是当前目标检测领域性能最优算法的之一,几乎所有的人工智能和计算机视觉领域的开发者都需要用它来开发各行各业的应用。 YOLO的优势在于又快又准,可实现实时的目标检测。

STM32训练-WiFi模块系列的第二篇教程聚焦于如何使用STM32微控制器驱动ESP8266 WiFi模块来获取实时天气信息。在这个项目中，我们将深入了解STM32与ESP8266的通信协议，以及如何通过网络接口获取网络数据，特别是天气预报。 STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统。它具有高性能、低功耗的特点，适合于实现复杂的控制任务，如驱动外设和处理网络通信。在本项目中，STM32将作为主控器，负责发送指令给ESP8266并解析返回的数据。 ESP8266是一款经济实惠且功能强大的WiFi模块，常用于物联网(IoT)应用。它内置TCP/IP协议栈，可以方便地连接到WiFi网络，并执行HTTP请求等网络操作。在这里，ESP8266将作为STM32的网络接口，帮助其连接到互联网，获取天气API提供的数据。 要驱动ESP8266，首先需要建立STM32与ESP8266之间的串行通信。通常使用UART（通用异步收发传输器）接口，通过配置STM32的GPIO引脚作为串口发送和接收数据。编程时，可以使用HAL库或LL（Low-Layer）库来设置波特率、数据位、停止位和校验位等参数。 一旦串口配置完成，STM32将发送AT命令给ESP8266，以进行初始化、连接WiFi网络、设置工作模式等。例如，"AT+CWJAP"命令用于连接到指定的WiFi网络，"AT+CIPSTART"命令启动TCP/UDP连接。确保正确处理ESP8266的响应，包括错误代码和确认信息。 在连接到WiFi网络后，STM32需要向天气API发送HTTP GET请求。这个请求通常包含API的URL和可能的查询参数，如城市名和API密钥。使用ESP8266的AT+CIPSEND命令发送HTTP请求，并等待ESP8266接收并转发服务器的响应。响应可能包含JSON格式的天气信息，如温度、湿度、风速等。 收到数据后，STM32需要解析JSON数据，这可能涉及字符串处理和JSON解析库。例如，可以使用开源的jsoncpp或Micro JSON库。解析完成后，这些天气信息可以显示在LCD屏上，或者通过其他接口如蓝牙或串口发送到其他设备。 在实践中，还应注意网络连接的可靠性，比如处理网络断开、重试机制以及错误恢复。此外，为了降低功耗，可能需要考虑如何优化STM32和ESP8266的工作模式，如进入休眠模式并在需要时唤醒。 STM32驱动ESP8266获取天气信息涉及STM32的串口通信、网络协议理解、HTTP请求的构建与解析，以及可能的JSON数据处理。这个项目不仅锻炼了开发者在硬件层面的技能，还强化了软件开发能力，特别是嵌入式系统和物联网领域的实践应用。通过学习和实现这样的项目，你可以更好地理解和掌握STM32和ESP8266的协同工作，为更复杂的IoT应用打下基础。

训练好的火焰烟雾检测模型，YOLOV9

这段代码主要用于从网站 “https://yesmzt.com” 上抓取并下载图片。它使用了以下技术： 请求库（Requests）：用于发送 HTTP 请求到网站并获取响应。 XPath 和 lxml 库：用于解析 HTML 文档并提取所需的数据。 AES 加密和解密：用于处理网站上的加密数据。这部分代码使用了 Crypto.Cipher 库中的 AES 模块和 Crypto.Util.Padding 库中的 unpad 函数。 哈希函数（Hashing）：用于生成特定的密钥，这部分代码使用了 hashlib 库中的 md5 函数。 Base64 编码和解码：用于处理二进制数据，这部分代码使用了 base64 库。 代码的主要流程如下： 首先，它会获取特定页面上的所有图片 ID（get_id_list 函数）。 然后，对于每个 ID，它会发送一个请求到服务器以获取加密的图片 URL 数据（get_img_url_list 函数）。 这些加密数据会被解密（decrypt 函数），得到实际的图片 URL 列表。 最后，代码会下载每个 URL 对应的图片并保存到本地

配套文章：https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/136861864 文件说明： benchmark_results：保存不同倍数下测试集的测试结果 data：存放数据集的文件夹，包含训练集、测试集、自己的图像/视频 epochs：保存训练过程中每个epoch的模型文件 statistics：存放训练和测试的评估指标结果 training_results：存放每一轮验证集的超分结果对比，每张图像5行3列展示 data_utils.py：数据预处理和制作数据集 demo.py：任意图像展示GT、Bicubic、SRGAN可视化对比结果 draw_evaluation.py：绘制Epoch与Loss、PSNR、SSIM关系的曲线图 loss.py：损失函数 model.py：网络结构 test_benchmark.py：生成benchmark测试集结果 test_image.py：生成任意单张图像用SRGAN超分的结果 test_video.py：生成SRGAN视频超分的结果 train.py：训练SRGAN 使用方法见文章。

ChatGPT 语言模型选择与预训练方法 在自然语言处理领域，ChatGPT 技术的语言模型选择与预训练方法是生成流畅、连贯且富有逻辑的对话的关键。选择合适的语言模型和预训练方法能够提升对话生成的质量和准确性。 一、语言模型的选择 传统的语言模型基于统计方法，如 n-gram 模型和隐马尔可夫模型。然而，这些模型往往无法捕捉到长距离依赖和上下文之间的复杂关系，从而导致生成的对话内容缺乏连贯性和准确性。基于深度学习的语言模型，如循环神经网络（RNN）和Transformer 模型，具有更好的表达能力和建模能力，能够更好地解决这个问题。 在选择语言模型时，一个重要的考虑因素是模型的规模和参数数量。通常情况下，模型规模越大、参数越多，其生成的对话结果往往质量更高，但同时也会增加计算资源和训练时间的需求。 二、预训练方法的选择 现有的预训练方法主要分为基于无监督学习和基于有监督学习两种。基于无监督学习的方法通常通过预测下一个词或下一个句子来构建语言模型，如 Word2Vec 和 BERT。这些方法能够学习到词语之间的语义和句子之间的关系，但在生成对话时可能会出现内容不准确或不连贯的问题。 基于有监督学习的方法则需要大量的标注数据来辅助模型的训练。这种方法能够更好地控制生成的对话内容，但同时也面临着数据获取的难题。 近年来，还涌现出一种结合无监督学习和有监督学习的预训练方法，即自监督学习。自监督学习通过设计合理的训练目标来进行预训练，然后再通过微调等方法进行有监督学习。这种方法能够在一定程度上兼顾无监督学习和有监督学习的优点，提升预训练模型的性能。 三、ChatGPT 应用的挑战 除了语言模型选择和预训练方法，ChatGPT 的应用和推广也面临着一些挑战。例如，对话的多样性和个性化是一个重要的考虑因素。传统的 ChatGPT 模型往往倾向于生成过于保守和平庸的对话内容，缺乏新颖性和个性化。 如何在保持语言模型的连贯性的同时，增加对话的多样性和个性化，是一个需要进一步研究和探索的问题。在总结中，ChatGPT 技术的语言模型选择和预训练方法对于生成流畅、连贯且富有逻辑的对话至关重要。选择合适的语言模型和预训练方法能够提升对话生成的质量和准确性。 四、总结 ChatGPT 技术的发展离不开对语言模型和预训练方法的不断研究和改进，希望未来能够在此方向上取得更多突破。选择合适的语言模型和预训练方法能够提升对话生成的质量和准确性，同时还需关注对话的多样性和个性化，在实际应用中提供更好的用户体验。

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

【基于matlab的手势识别系统】是一个利用计算机视觉和机器学习技术实现的创新性应用，主要目的是通过识别特定的手势来执行相应的数字命令。在这个系统中，手势被映射为1到10的数字，使得用户可以通过简单的手部动作与设备进行交互。以下是关于这个系统的几个关键知识点： 1. **MATLAB平台**：MATLAB是一种强大的数学计算软件，广泛用于信号处理、图像处理、机器学习等多个领域。在这个项目中，MATLAB被用作开发环境，提供了丰富的图像处理工具箱和机器学习库，简化了算法实现和系统集成的过程。 2. **新手势录入**：系统允许用户录入新的手势样本，这在实际应用中是非常实用的，因为它可以适应不同用户的手势习惯，提高系统的个性化和适应性。录入过程可能涉及到手势捕捉、预处理和特征提取等步骤。 3. **PCA（主成分分析）**：PCA是一种常见的特征提取方法，用于降维和数据可视化。在手势识别中，PCA可以用来减少图像的复杂度，提取最能代表手势特征的主成分，同时减少计算负担。 4. **特征提取**：这是图像识别中的关键步骤，包括色彩特征、纹理特征、形状特征等。对于手势识别，可能使用霍夫变换检测轮廓，或者利用灰度共生矩阵分析纹理信息，以区分不同的手势。 5. **机器学习算法**：系统采用了机器学习算法进行训练和识别。可能使用的算法包括SVM（支持向量机）、KNN（K近邻）、神经网络等。这些算法通过对大量手势样本的学习，构建分类模型，以区分不同的手势。 6. **训练迭代**：在机器学习过程中，迭代训练是提升模型性能的关键。通过反复迭代，模型可以逐步优化，提高对新样本的识别准确率。 7. **增加样本数量**：为了提高识别的准确性，系统允许增加更多的手势样本。增加样本可以增强模型的泛化能力，使其在面对未见过的或变化的手势时仍能做出正确的判断。 8. **系统自主编程**：描述中提到系统是自主编程的，这意味着所有的算法实现和界面设计都是定制的，没有依赖现成的解决方案，这体现了开发者在图像处理和机器学习领域的深厚技术基础。 9. **文件列表解析**："基于的手势识别系统支.html"可能是系统的介绍或使用手册，提供操作指南；"1.jpg"和"2.jpg"可能是手势样本图片，用于训练或演示；"基于的手势识别.txt"可能包含了源代码片段、算法描述或其他相关文档。 这个基于MATLAB的手势识别系统结合了计算机视觉和机器学习的先进技术，为用户提供了一种直观、便捷的人机交互方式。它展示了MATLAB在工程实践中的强大功能，以及在人工智能领域中的广泛应用。

标贝女生数据集，用于人工智能语音合成训练，音频采用频率22050，此数据为第一个分包，总共二个分包

YOLOv8训练自己数据集是一项在计算机视觉领域中常见的任务，主要应用于目标检测。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效和实时性在众多目标检测模型中脱颖而出，而YOLOv8作为该系列的最新版本，优化了前代的性能，提高了检测速度和精度。下面将详细介绍如何使用YOLOv8训练自己的数据集。 理解YOLOv8的核心原理至关重要。YOLOv8基于神经网络架构，采用单阶段的目标检测方法，即直接从图像中预测边界框和类别概率，无需像两阶段方法那样先生成候选区域。YOLOv8对YOLOv5进行了改进，包括优化网络结构、引入更高效的卷积层以及可能的损失函数调整，旨在提升模型的泛化能力和检测效果。 要训练自己的数据集，你需要以下步骤： 1. 数据准备：收集并标注数据集。这通常涉及收集包含目标对象的图像，然后为每个对象绘制边界框并分配类别标签。你可以使用工具如LabelImg或VGG Image Annotator (VIA)进行标注。 2. 数据预处理：对数据进行归一化、缩放和增强操作，以提高模型的泛化能力。这可能包括随机翻转、旋转、裁剪等。 3. 格式转换：YOLOv8需要数据集按照特定格式存储，通常为TXT文件，其中包含每个图像的路径、边界框坐标和类别标签。确保你的标注文件符合这个格式。 4. 配置文件设置：修改YOLOv8的配置文件以适应你的数据集。这包括设置类别数、输入尺寸、学习率、批大小等相关参数。 5. 训练脚本：运行YOLOv8提供的训练脚本，将你的数据集和配置文件作为输入。训练过程可能需要GPU加速，确保你的环境支持CUDA和CuDNN。 6. 训练过程监控：观察训练过程中的损失函数曲线和验证集上的指标，适时调整超参数，防止过拟合或欠拟合。 7. 模型评估与微调：在验证集上评估模型性能，根据结果进行模型保存或进一步微调。 8. 模型部署：训练完成后，将模型部署到实际应用中，例如嵌入式设备或服务器上进行实时目标检测。 在整个过程中，了解数据预处理、模型训练、超参数调优等核心概念是关键。此外，熟悉Python编程语言、深度学习框架如PyTorch或TensorFlow，以及如何使用Git克隆和管理代码库也是必不可少的技能。 关于提供的压缩包文件"ultralytics-main-91905b4b0b7b48f3ff0bf7b4d433c15a9450142c"，这可能是YOLOv8项目的源代码或者预训练模型。解压后，你可以找到相关的训练脚本、配置文件和其他辅助工具，根据项目文档来指导你进行自定义数据集的训练。务必仔细阅读项目文档，理解每个文件的作用，并按照指示操作，以确保训练过程顺利进行。