本项目的功能是对YOLO格式的数据实现数据增强，使用本项目代码可以较快的完成扩充数据集快速扩充的工作，会对图像和标注同时处理。但其也存在一定的问题，例如无法保证处理后的数据一定能跑出更好的效果，处理结束后可能会出现一些损坏的图片（原图过大时）。 但本项目处理后出现的坏图，在YOLOv5中会被识别出来并不做训练，其实对训练影响不大，追求完美的同学可以考虑不使用resize系列的函数，手动剔除坏图，使用其他数据增强项目完成工作等。 使用 1. download本项目到本地(建议下载到有图形界面的操作系统中) 2. 打开DataAugOnDetectin.py 修改 image_path， label_path， save_path 三个参数 ``` image_path = "" # 图片的路径 label_path = "" # 标签文件的路径 save_path = "" # 数据增强的结果保存位置路径 ``` 3. 运行，使用pycharm或spyder等软件运行DataAugOnDetectin.py

使用机器学习模型实现近红外光谱数据建模

这个项目是一个基于深度学习的图像分类器，旨在实现对玉米叶子的健康状况的准确识别和分类。数据集包含四种类别：blight（病斑）、common rust（锈病）、gray leaf spot（灰斑病）和healthy（健康状态）。通过对数据集进行预处理和增强，使用resnet模型进行特征提取和分类，实现对不同病害的玉米叶子图像的自动分类。在模型训练过程中，采用了交叉验证来避免过拟合，并使用一些优化技术如批量归一化和随机失活来提高模型的泛化能力和准确性。最终，通过对模型的评估和测试，得到了高精度和高可靠性的玉米叶子分类器，可以在农业生产中发挥重要作用。

Python代码练习(一)：基础 七月在线课程的练习题 练习1 求从1到100的数字中所有能既能被3整除，又能被5整除的数字有哪些。 左闭右开原则range(1,101) 整除：% for x in range(1,101): if x%3==0 and x%5==0: print(x) else: pass 练习2： 输入一个字符串返回满足以下条件的字符串 ■ 如果字符串长度大等于3，添加 ‘ing’ 到字符串的末尾 ■ 如果字符串是以 ‘ing’ 结尾的，就在末尾添加 ‘ly’ ■ 如果字符串长度小于3，返回原字符串 if else str

本站唯一符合2022河海大学水文预报课程设计要求的python代码 自动读取表格 以年为单位自动计算误差和确定性系数

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主要给大家介绍了关于如何利用Python代码实现一键抠背景的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

又到年底了，相信对于在外地的朋友们来说，火车票是到年底最头痛的一件事了，但作为程序员的你怎么能一样呢？快发挥你的特长，下面这篇文章主要给大家介绍了如果通过100行Python代码实现自动抢火车票的相关资料，需要的朋友可以参考下。

软件: anaconda jupyter notebook 运行代码文件：naive bayes.ipynb python环境