约洛夫5 由TensorFlow2实现的YoloV5，支持培训，评估和推断。 目前尚不完善的项目，但我会继续改进，因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 任何贡献都受到高度欢迎 主要特征 纯tensorflow2最小Yolov5 yaml文件配置模型 定制数据培训 镶嵌数据扩充 通过锚的iou或wh比编码标签 阳性样本增加 多GPU训练 详细的代码注释 充满弊端，还有巨大的改进空间 用法 克隆和安装要求 $ git clone git@github.com:LongxingTan/Yolov5.git $ cd Yolov5/ $ pip install -r requirements.txt 下载VOC $ bash data/scripts/get_voc.sh $ cd yolo $ python dataset/prepare_data.py 火车 $ python

《More Effective C++:35个改善编程与设计的有效方法(中文版)》内容简介：继Effective C++之后，Scott Meyers于1996推出这本《More Effective C++(35个改善编程与设计的有效方法)》“续集”。条款变得比较少，页数倒是多了一些，原因是这次选材比“第一集”更高阶，尤其是第5章。Meyers将此章命名为技术（techniques），并明白告诉你，其中都是一些patterns，例如virtual constructors，smart pointers，reference counting，proxy classes，double dispatching……这一章的每个条款篇幅都达15-30 页之多，实在让人有“山重水复疑无路，柳暗花明又一村”之叹。

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火灾逃生教育具有重要的现实意义，但实际面向公众的火灾逃生演练花费巨大。本文利用虚拟现实技术，从火灾本身的自然、物理属性出发，结合疏散人员特征，利用蚁群算法规划设计逃生疏散路径，构建面向校园人员特征的火灾逃生路径模型。

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我们经常会将一些文件拖放在电脑桌面上，或者直接在桌面建立新的文件夹，提醒自己这是最近要用的文件。整齐干净还高效！这个流行的桌面管理术，让你和混乱说再见（附壁纸）。

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下载概念字幕数据 将来自以下位置的数据放在以下文件夹中： : Train_GCC-training.tsv训练分组（3,318,333） Validation_GCC-1.1.0-Validation.tsv验证拆分（15,840） 测试分割（〜12,500）个人认可的图像标题对不公开。 运行download_data.py 图像将位于training和validation文件夹中。 您可以停止然后继续，将下载分为多个块/线程的设置不是最佳的，但是它使我的连接最大，因此我将它们保持原样。 注意：此脚本的先前版本使用了不同的文件命名方案，但此更改已更改，如果您要恢复先前开始的下载，则会得到重复的文件。 其中许多将无法下载，而是返回网页。 这些将需要稍后清理。 downloaded_validation_report.tsv后，请查看downloaded_validation