yolov8### 内容概要 本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测,包括环境配置、数据准备、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署。YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型,以其速度和准确性而闻名。本文旨在帮助初学者快速上手YOLOv5,并在自己的项目中实现目标检测。 ### 适用人群 本文主要面向初学者,尤其是那些对目标检测感兴趣但没有相关经验的读者。通过通俗易懂的语言和详细的步骤,初学者可以轻松理解并实践YOLOv5的使用方法。 ### 使用场景及目标 YOLOv5适用于多种场景,如安全监控、自动驾驶、图像识别等。通过学习如何使用YOLOv5进行目标检测,读者可以为自己的项目或研究添加强大的目标检测功能,提高项目的实用性和准确性。 ### 其他说明 本文假设读者已经具备一定的Python基础和计算机视觉知识。此外,由于YOLOv5是一个不断更新的项目,建议读者关注其官方仓库以获取最新信息和更新。
2024-04-12 11:12:03 206KB 目标检测 自动驾驶 python 计算机视觉
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使用Python网络编程实现DHCP服务器,在理解 DHCP 协议的基础上,编写一个 DHCP 服务器,为网络中的主机动态分配 IP 地址等信息。 2. 设计语言:Python、C/C++。 3. 原理:根据 DHCP 工作过程,即 DHCP 正常工作的所需的几种 DHCP报文,在收到的客户的 DHCP 报文之后,服务器正确构造相应的 DHCP 响应报文并发送给 DHCP 客户。 4. 技术难点:分析收到 DHCP 客户发送的报文并正确发送响应 DHCP 报文。最终效果:计算机能从运行的 DHCP 服务器程序获取 IP 地址等信息。
2024-04-12 11:04:06 3KB 网络 网络 python 编程语言
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python矩形检测.zip
2024-04-12 10:50:22 54KB
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pytorch-1.4.0-py3.8 cuda101 cudnn7.0
2024-04-12 03:13:21 472.4MB pytorch 人工智能 python 深度学习
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不想拿低工资?挑战大厂offer,月薪50k,最潇洒的爬虫工程师都在学它,IT入门教程大放送,python基础全套学习资源,远离内耗,有效提升10倍工作效率,IT职场必备技能。 自学python,往往会因为缺乏专业的指导而苦恼,或者一根筋的盯着一本书啃,不仅见效慢,还容易放弃,自学python的有福啦,这套python教程资源非常稀缺,基础知识讲解全面,不要错过这套python基础系统学习教程。学会后你也是职场中的NO.1,不用羡慕别人用python爬文献,爬资源,自己都能搞定。 Python超越Java,成为最受欢迎的语言的原因:1、Python最适用人工智能和大数据的语言,在这个以人工智为趋势的时代,python可以说是掌握了绝对的优势。2、Python拥有着许多优质的文档和丰富的库,对于科学用途的广泛编程任务都是非常用用的。3、Python本身,快速、坚固、可移植、可扩展。4、开源,而且拥有一个健康、活泼且支持度高的社区。数据分析处理方面,Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。
2024-04-12 02:23:00 168.34MB python 测试工程师 爬虫
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Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题,运用网络爬虫信息技术设计思想,实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础,使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则,对旅游信息进行必要的过滤和提取,使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建,基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐,完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析
2024-04-11 16:49:23 156.31MB python 爬虫 django
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复制代码 代码如下:import time,datetime    import urllib2   def chk_qq(qqnum):    chkurl = ‘http://wpa.qq.com/pa?p=1:’+`qqnum`+’:1′    a = urllib2.urlopen(chkurl)        length=a.headers.get(“content-length”)        a.close()        print datetime.datetime.now()        if length==’2329′:            return ‘O
2024-04-11 16:08:57 31KB python python实例 QQ
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2024-04-11 15:26:46 64KB python 人工智能 python期末大作业
1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集,我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整,致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括:Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块:数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB),此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像;模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型,MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成,卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化;通过随机旋转等方法进行数据增强,选用Adam算法作为优化算法,随着迭代的次数增加降低学习速率,经过尝试,速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客:https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491
2024-04-11 12:51:19 32.13MB 深度学习 python 图像识别 目标检测
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1.项目利用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率)检索模型和CNN(卷积神经网络)精排模型构建了一个聊天机器人,旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境:Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块:数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集,下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为:计算TF-IDF向量,通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述,针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型;二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类,并且获取输出。 4.准确率评估:测试准确率在90%左右。 5.项目博客:https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115
2024-04-11 11:51:58 49.67MB tensorflow 深度学习 人工智能 python
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