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"五类实时交通目标检测自建数据集：涵盖汽车、灯光、摩托、行人与路标，总计1498张原始图片资源",5类实时交通自建目标检测数据集 该数据集包括car，light，moto，person，signs等5个类别 总计图片1498张，训练集998张图像，验证集和测试集分别是250张图片 数据集已经划分为训练集 验证集 测试集 数据集支持YOLO格式 VOC格式 COCO格式 数据集在yolov8s上mAP50是0.763，P是0.791 数据集未经任何图像预处理等操作，皆是原始图片 可直接使用，可直接使用，可直接使用 ,核心关键词： 5类实时交通; 自建目标检测数据集; car; light; moto; person; signs; 1498张图片; 训练集; 验证集; 测试集; YOLO格式; VOC格式; COCO格式; yolov8s; mAP50; P值; 未经预处理; 原始图片; 可直接使用。,五个类别交通实时目标检测自建数据集：1498张原图覆盖car等5种对象

ROS（Robot Operating System）是一个开源操作系统，用于机器人技术，它为构建复杂的机器人应用程序提供了一个框架。在这个主题中，“在ROS中仿真松灵Scout机器人的建图与导航”涉及了几个关键的ROS概念和技术，包括仿真、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同步定位与建图）以及路径规划和导航。 我们需要了解ROS的工作环境。ROS通过节点（Nodes）、消息（Messages）、服务（Services）和参数服务器（Parameter Server）等核心组件进行通信。开发者可以创建自己的ROS节点来实现特定的功能，如传感器模拟、地图构建或路径规划。 在松灵Scout机器人的仿真方面，ROS通常会借助Gazebo这样的三维仿真环境。Gazebo提供了真实感的物理模拟，可以模拟机器人的运动、感知以及与环境的交互。在Gazebo中，我们需要为Scout机器人创建一个模型，包括其几何形状、动力学特性以及传感器配置。这些都可以通过URDF（Unified Robot Description Format）或Xacro文件定义。 接下来是SLAM，它是机器人定位和构建环境地图的关键技术。在ROS中，有许多实现SLAM的包，如GMAPPING和 Hector SLAM。这些算法接收来自激光雷达或摄像头的数据，估计机器人位置并构建环境的地图。对于Scout机器人，我们可能需要设置相应的传感器模拟数据，并选择合适的SLAM算法进行建图。 一旦完成建图，机器人需要进行导航。ROS的move_base节点是实现这一目标的核心，它结合了全局路径规划（如A*或Dijkstra算法）和局部路径规划（如DWA或Pure Pursuit），确保机器人能安全地到达目标点。我们还需要设定成本地图（Costmap）来表示环境中不可通过的区域，这将帮助move_base避免碰撞。 在实际操作中，我们还需要配置启动脚本（launch files）来启动所有必要的ROS节点，如模拟器、传感器仿真节点、SLAM节点、导航栈等。此外，可以使用rviz可视化工具来实时查看机器人的状态、地图和路径规划。 这个主题涵盖了ROS仿真、机器人建图和导航的基础知识。通过学习和实践这个项目，开发者可以深入理解ROS的工作流程，以及如何在实际环境中应用这些技术。同时，这也为未来开发更复杂的机器人系统奠定了基础。

大语言模型是自然语言处理领域的一个基础模型，其核心任务和核心问题是对自然语言的概率分布进行建模。随着研究的深入，大量不同的研究角度展开了系列工作，包括n元语言模型、神经语言模型以及预训练语言模型等，这些研究在不同阶段对自然语言处理任务起到了重要作用。 语言模型起源于语音识别领域，输入一段音频数据时，语音识别系统通常会生成多个候选句子，语言模型需要判断哪个句子更合理。随着技术的发展，语言模型的应用范围已经扩展到机器翻译、信息检索、问答系统、文本摘要等多个自然语言处理领域。语言模型的定义是：对于任意词序列，模型能够计算出该序列构成一句完整句子的概率。例如，对于词序列"这个网站的文章真水啊"，一个好的语言模型会给出较高的概率；而对于词序列"这个网站的睡觉苹果好好快"，这样的词序列不太可能构成一句完整的话，因此给出的概率会较低。 在正式定义语言模型时，可以以中文语言模型为例。假定我们想要创建一个中文语言模型，VV表示词典，词典中的元素可能包括"猫猫、狗狗、机器、学习、语言、模型"等。语言模型就是这样一个模型：给定词典VV，能够计算出任意单词序列ww1, ww2, ..., wnn构成一句话的概率p(ww1, ww2, ..., wnn)，其中p≥0。计算这个概率的最简单方法是计数法，假设训练集中共有N个句子，统计一下在训练集中出现的序列(ww1, ww2, ..., wnn)的次数，记为n，那么p(ww1, ww2, ..., wnn)就等于n/N。但可以想象，这种方法的预测能力几乎为0。 语言模型的发展阶段主要包括：定义语言模型、发展生成式语言模型、语言模型的三个发展阶段、预训练语言模型的结构。谷歌的Transformer模型的出现以及基于此模型的各类语言模型的发展，还有预训练和微调范式在自然语言处理各类任务中取得突破性进展，从OpenAI发布GPT-3开始，对语言模型的研究逐渐深入。尽管大型模型的参数数量巨大，通过有监督的微调和强化学习能够完成非常多的任务，但其基础理论仍然离不开对语言的建模。 大语言模型的发展经历了从基于规则和统计的传统语言模型，到深度学习驱动的复杂模型的转变。早期的语言模型主要依赖于统计方法，通过分析大量语料库中的词序列出现频率来预测下一个词或句子的可能性。随着深度学习技术的兴起，神经网络语言模型，尤其是基于RNN（循环神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）的模型开始主导这一领域。这些模型能够捕捉词序列之间的长距离依赖关系，并有效处理复杂的语言现象。 然而，神经网络语言模型的一个显著缺点是需要大量的计算资源和大规模的训练语料库。这导致了预训练语言模型的出现，其中最具代表性的是以GPT（Generative Pretrained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）为代表的模型。这些模型通常在海量的无标签文本上进行预训练，学习丰富的语言表示，然后通过微调（fine-tuning）适应具体的下游任务。预训练语言模型的成功不仅推动了自然语言处理技术的边界，也带来了全新的研究范式。 语言模型的性能评估通常采用困惑度（perplexity）这一指标，它反映了模型对于数据的预测能力。困惑度越低，表示模型预测效果越好，语言模型的性能越强。在实际应用中，除了困惑度之外，还需要考虑模型的泛化能力、计算效率、可扩展性等因素。 随着语言模型技术的不断成熟，我们已经看到了它在多个领域的成功应用，如智能助手、机器翻译、情感分析、内容推荐等。同时，大型语言模型也引发了一系列的讨论和挑战，包括模型的可解释性、偏见和公平性问题、资源消耗问题以及其对人类工作的潜在影响等。未来，随着研究的深入和技术的发展，我们有望看到更加高效、智能、并且具有社会责任感的大语言模型。

文献学习

Flowable是一款开源的工作流引擎，它提供了强大的业务流程管理和任务管理功能。在使用Flowable时，需要在数据库中建立相应的表来存储流程实例、任务、变量等数据。本压缩包包含的是Flowable 6.7.2版本针对MySQL和Oracle数据库的建表SQL脚本，帮助用户快速初始化数据库环境。 我们来看`flowable.mysql.all.create.sql`文件。这个文件包含了Flowable在MySQL数据库中的所有表结构创建语句。MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统，以其高并发性、稳定性以及易用性而受到欢迎。在Flowable中，这些表主要分为以下几类： 1. **流程定义表**：如`ACT_RE_DEPLOYMENT`、`ACT_RE_PROCDEF`，用于存储流程部署和流程定义信息，包括流程图、XML配置等。 2. **运行时表**：如`ACT_RU_EXECUTION`、`ACT_RU_TASK`，用于存储运行中的流程实例和任务信息，记录流程执行状态。 3. **历史表**：如`ACT_HI_PROCINST`、`ACT_HI_TASKINST`，用于存储流程实例和任务的历史记录，便于查询和分析。 4. **变量表**：如`ACT_RU_VARIABLE`，存储流程中的变量数据，支持各种数据类型。 5. **事件表**：如`ACT_RU_EVENT_SUBSCR`，用于处理流程中的事件订阅，如信号事件、消息事件等。 6. **其他辅助表**：如`ACT_GE_BYTEARRAY`，用于存储流程定义相关的二进制数据，如流程图、流程模型等。 接下来是`flowable.oracle.all.create.sql`文件，它是为Oracle数据库准备的。Oracle是一款高性能、企业级的数据库系统，适合大型复杂的应用场景。与MySQL相比，Oracle在语法和特性上有一些差异，但基本的数据结构和表设计原理相同。Flowable的Oracle建表脚本会考虑到Oracle特有的数据类型和约束，确保在Oracle环境中能够正常运行。 在使用这些SQL脚本时，用户需要根据自己的数据库连接信息进行适当的修改，例如数据库用户名、密码、数据库名等。执行脚本后，Flowable的核心数据结构就会在数据库中建立起来，用户可以进一步导入流程定义文件并启动流程实例。 Flowable提供的这些SQL脚本是初始化数据库环境的关键步骤，对于理解Flowable内部数据结构和流程运行机制有着重要作用。通过深入学习和使用这些脚本，开发者不仅可以快速部署Flowable，还能更好地理解和定制流程管理应用，提升工作效率。

fuint会员营销系统是一款实体店铺会员管理和营销系统。基于Java SpringBoot+ Mysql，包含优惠券、预存卡、集次卡（计次）、储值卡、电子券，会员积分体系，支付收款等营销功能。源码完整，包含前台微信小程序、h5、后端api、后台管理三部分。本系统适用各类实体店铺，如汽车4S店、花店、甜品店、餐饮等，也适用于线上的电商系统。本系统可当做收银系统使用，打通收银系统和会员营销系统的壁垒。

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