数据集样本数量为1532，所有图片已标注为VOC xml和YOLO txt两种格式，其中YOLO TXT 格式的已划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO小目标检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。

行业研究报告

简介：药妆化妆品是一个术语，用于描述如今具有抗衰老作用的化妆品。 本研究的目的是根据消费者的自我评估来确定不同类型的抗衰老皮肤病产品的功效，并确定那些影响女性购买这些产品的驱动因素，并深入了解她们对这些产品的看法和知识。 方法：对抗衰老化妆品的使用，消费者满意度，与年龄有关的皮肤问题，年轻皮肤的重要性和社会经济状况进行了前瞻性研究。 结果与讨论：在研究中观察到此类产品确实可以改善皮肤状况，但无法确定皱纹可以完全治愈的说法。 参与者报告了抗衰老化妆品的理想效果与实际效果之间的差异。 即使这样的化妆品昂贵，人们也喜欢花在这些化妆品上，以实现看起来年轻的人类梦想。

简介：糖尿病性微血管病很常见，但糖尿病患者发病的时间因受试者而异。 我们研究的目的是研究2型糖尿病患者的肾脏和眼科疾病之间的相关性。 患者和方法：这项纵向分析性研究于2018年3月1日至2019年3月31日在Abass Ndao大学医院中心进行。 它正在研究糖尿病肾小球病患者的视网膜受累情况。 结果：在100例糖尿病性肾小球病患者中，他们分为70名女性和30名男性，平均年龄为58.2岁。 糖尿病的平均病程为6.1年，其平均糖化血红蛋白（HbA1c）为8.1％。 只有37％的患者HbA1c水平低于7％。 其他心血管危险因素是高血压（HBP）（39％），血脂异常（36％）和肥胖症（15％）。 在这些患者中，糖尿病视网膜病变占21％。 在诊断为少于6年的糖尿病患者中，视网膜病变更为常见（69％），而肾小球滤过率（GFR）略有降低的慢性肾脏疾病患者（34％）则更为常见。 结论：我们的研究得出的结论是，在2型糖尿病的发病过程中，慢性肾脏疾病的发作并不系统地暗示糖尿病性视网膜病的存在。 因此，重要的是进行系统并发症的筛查和评估。

19个常用STR基因座在中国汉族人群突变的研究，罗海玻，宋凤，目的：目前国内对常用STR基因座突变率尚无统一的共享数据，因此需要全面了解中国汉族人群亲权鉴定中常用STR基因座的突变情况，以期

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

UCSD Pedestrian 是一个人群密度监测数据集，用以测试开放环境中动态监测人群数量及密度的算法效果。

密集人群人头检测训练数据集 人流统计数据集 已经转换成yolo txt格式标注文件 4374张图片 4374个yolo标注格式txt文件

基于C语言Linux下聊天室实现（聊天室+多人群聊+私聊+群主管理员+禁言+踢出群聊+修改密码+找回密码等功能） 在linux下的基于TCP/IP，采用socket通信的聊天室，实现进入聊天室，进行多人群聊，指定人进行私聊，群主管理员功能，颗进行禁言，提出群聊等操作。个人账号可修改昵称或者修改密码，还可进行找回密码等功能 基于C语言Linux下聊天室实现（聊天室+多人群聊+私聊+群主管理员+禁言+踢出群聊+修改密码+找回密码等功能）

基于中央处理器(CPU)串行的人群疏散传统方法对于人群规模较少的场景,可以得到良好的疏散模拟效果,但在人群密度较高的场景中,难以达到实时模拟的要求.为了克服上述问题,实现了一种基于图形处理器(GPU)的人群疏散模拟的方法.该方法通过对个体寻径算法的优化,不仅能使个体快速准确地智能寻径,而且将个体寻径独立性与图形处理器高性能计算特性进行结合,充分利用了图形处理器强大的并行计算能力,从而大幅度提高了人群疏散模拟的人群规模,使人群疏散模拟的实时性得到增强.