基于java的ssm框架 其中spring+springmvc+mybatis 简单的用户管理系统，增删改查，idea的

C#比较照片的相似度，之前找的一个不好用，现在这个测试了一下还是不错的，有需要可以下载看一下

1400张车子的数据集，已经完全手工专业标注完成，包括车子图片和生成的.xml文件，可供yolov3、yolov4、yolov5框架训练出车辆检测模型，识别度超过百分之98以上。

Android 打开相册选择单张图片实现代码                 以下就是如何在应用中打开图库并选择一张图片进行应用，代码很简单，注释很详细。 实现代码： btn8.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View view) { /*在Activity Action里面有一个“ACTION_GET_CONTENT”字符串常量， // 该常量让用户选择特定类型的数据，并返回该数据的URI.我们利用该常量， //然后设置类型为“image/*”

code目录是代码，models目录下存放了我训练好的模型，data目录是数据，需要从百度网盘中下载，下载链接如下，如果链接失效请私信我获取新的下载链接，下载解压之后在数据把代码中的数据集路径修改为你解压的路径即可，资源见压缩包中的百度网盘地址。 包含垃圾分类数据集和tf代码-8w张图片245个类，提供2组训练好的模型在models目录下，详情参考：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/118025415

变电站仪表检测图像数据集（含VOC标签，3223张图像，网盘链接），表计检测

一、源码包中有3300张火灾识别数据集，标准完成。 二、数据集在darknet/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages目录下。 三、标注的xml文件在darknet/VOCdevkit/VOC2007/Annotations目录下。 四、训练自己的数据集步骤： 1、配置darkent 环境（网上教程很多，cpu、gpu均可） 2、对应目录下放置数据集和标注生成的xml文件 3、darknet根目录下执行./gen_files.py 4、darknet根目录下执行./darknet detector train cfg/voc-fire.data cfg/yolov3-voc-fire.cfg darknet53.conv.74 开始训练 （也可执行./darknet detector train cfg/voc-fire.data cfg/yolov3-tiny-fire.cfg 开始训练yolov3-tiny模型） 5、bakup下生成训练好的权重文件

应用（Application） 服务（Service） 基础设施（Infrastructure） 高速计算机互连网络（IP） 光纤传输网络（DWDM）＋ Ethernet ＋ WLAN 工程： 组播、QoS、IPv6、网络管理、网络测量… 数字视频、协同工作、实时控制、虚拟现实、 …… 网格计算、远程教育、远程医疗、远程沉浸、 …… 中间件：身份认证、访问控制、目录服务、网格…

包括森林、厨房、火柴蜡烛、房屋、汽车等火灾图片。适合做深度学习使用。

中医舌诊（舌头）图片，共4322张，可以供语义分割使用。