Support data enhancement when there are few data sets（支持数据集较少的情况进行数据增强，包含随机的多种变化） 这是数据集扩增的一个小工具，在您想使用yolo等目标检测算法时数据集较少的情况下能够进行变化增强图片，丰富您的数据集。 (支持LabelIMg和LabelMe标注的文件) 包括3个python文件 rename_file.py能实现文件的重命名,注意修改文件的路径 DataAugmentforLabelImg.py能实现LabelImg标注后的图片的增强（包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化） DataAugmentforLabelMe.py能实现LabelMe标注后的图片的增强（包括模糊、亮度、平移、镜像等变化） 注意：一些包的安装是必要的，比如Opencv_python等 ##将您需要增强的图片放在对应的文件夹即可，具体可参考demo给出的图片和xml文件存放路径，您放入即可

增加了支持IPV6功能。 一个串口转TCP的程序，能很好的满足远程串口传输、调试需求，基本特征如下： 1、支持打开物理串口和虚拟串口（不创建虚拟串口，但能打开其他工具创建的虚拟串口）。 2、支持通过TCP客户端连接到远程TCP服务器。 3、支持TCP客户端自动重连，并可配置重连周期。 4、支持TCP服务端监听，支持接入一个TCP连接，不支持多个TCP连接同时接入。 5、支持日志跟踪功能。 6、支持日志自动清空功能，并能配置。 7、支持日志暂停显示功能。 8、支持通信计数功能。 9、支持通信计数手动清零功能。 10、支持配置自动保存功能，软件下次启动自动加载上次配置。 11、支持基于标签的转发。 12、预设波特率23种。 13、支持定制波特率。 14、日志支持时间戳。 15、支持IPV6。 介绍详见： 串口和TCP互相转发工具 https://blog.csdn.net/kernelspirit/article/details/119239589 TCP桥接工具设计 https://blog.csdn.net/kernelspirit/article/details/124147522

烟火检测数据集包含的场景类型: 大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火、室内-室外起火； 烟雾同火场景一致！ 数据集详细情况说明 烟火检测数据集(按照Pascal VOC格式排列): --VOC2020 --Annotations (xml_num: 2059) --ImageSets(Main) --JPEGImages (image_num: 2059) --label_name: fire 解压压缩文件命令 tar -xzvf ***.tar (win or linux: Git Bash) or 7zip (win: 7zip; 360zip 需要解压2次) 将VOC格式转成yolo格式: 调用yolov4 -> scripts -> voc_label.py

较V1.2.7.1增加了日志时间戳和日志导出功能。 一个串口转TCP的程序，能很好的满足远程串口传输、调试需求，基本特征如下： 1、支持打开物理串口和虚拟串口（不创建虚拟串口，但能打开其他工具创建的虚拟串口）。 2、支持通过TCP客户端连接到远程TCP服务器。 3、支持TCP客户端自动重连，并可配置重连周期。 4、支持TCP服务端监听，支持接入一个TCP连接，不支持多个TCP连接同时接入。 5、支持日志跟踪功能。 6、支持日志自动清空功能，并能配置。 7、支持日志暂停显示功能。 8、支持通信计数功能。 9、支持通信计数手动清零功能。 10、支持配置自动保存功能，软件下次启动自动加载上次配置。 11、支持基于标签的转发 12、预设波特率23种 13、支持定制波特率 14、日志支持时间戳 介绍详见： 串口和TCP互相转发工具 https://blog.csdn.net/kernelspirit/article/details/119239589 TCP桥接工具设计 https://blog.csdn.net/kernelspirit/article/details/124147522

一个简单的NFC应用，有读数据和写数据的功能，基于NDEF格式

为了提高电子商务推荐系统的性能，提出了考虑可信度的基于时效性的用户-项目-属性-标签四部图模型， 并针对该模型提出了一种新的推荐算法—融合可信度和时效标签的商品推荐算法．该模型算法改善新项目的冷启动问题；提出了基于评分信息的、基于项目属性的和基于用户时效标签的3种个性化预测评分方法，将这3种评 估方法融合，通过调节参数 α ， β 和 γ 平衡因子，判断这3种评估方法的影响因素权值，从而提高推荐的准确度．结果 表明该推荐算法既有较高的准确度，也有较高的新颖度，并且在某种程度上有效地处理了新项目推荐的冷启动问题。

基于多标签的目标检测，与传统的木匾检测算法不同，最后实现分类

Stable Diffusion AI绘画，人工智能绘画，精选prompt指令、标签、关键词

bartender9.4破解版，内涵注册机。bartender是最好的标签打印软件。此为非开发版本。可满足日常打印需求。

为进一步提高个性化标签推荐性能，针对标签数据的稀疏性以及传统方法忽略隐藏在用户和项目上下文中潜在标签的缺陷，提出一种基于潜在标签挖掘和细粒度偏好的个性化标签推荐方法。首先，提出利用用户和项目的上下文信息从大量未观测标签中挖掘用户可能感兴趣的少量潜在标签，将标签重新划分为正类标签、潜在标签和负类标签三类，进而构建〈用户，项目〉对标签的细粒度偏好关系，在缓解标签稀疏性的同时，提高对标签偏好关系的表达能力；然后，基于贝叶斯个性化排序优化框架对细粒度偏好关系进行建模，并结合成对交互张量分解对偏好值进行预测，构建细粒度的个性化标签推荐模型并提出优化算法。对比实验表明，提出的方法在保证较快收敛速度的前提下，有效地提高了个性化标签的推荐准确性。