五类表格文本标注数据，应用于表格识别，OCR等领域。 基本说明： 1. 总共4000张标注数据以及1000张未标注数据； 2. 数据标注采用labelme，保存文件为json； 3. 标注的数据类别为横线与竖线； 4. 表格中的虚线以及无线区域也会框选出来（这个标注信息，花点心思也能够明白模型的设计思路） 5.数据来源于真实数据，涉及到机密信息已脱敏 6. 这么大的数据集，来之不易，给需要的工程人员以及学习者提供些数据 7. 数据标注也雇佣了一些标注人员，标明的价格就当是会点小本吧。 8. 如果有需要可以下载，另外本人上传的资源还有目标检测-厨房老鼠的数据集，以及OCR手写数据集，都是非开源数据集，有需要可以查找。 9. 感谢各位大佬们，如果觉得数据集有价值，可以留个言评论一番哦。 最后最后，数据来源真实，已用于落地模型的训练，无需担心是脏数据。

为什么我建议需要定期重建数据量大但是性能关键的表.doc

001双流环密封油结构汽轮发电机补氢量大的原因分析.ppt

故障现象：2004款北京欧蓝德吉普车，搭载4C64发动机。发动机加速无力，且燃油耗油量大。 　　故障诊断与排除：根据上述故障现象，初步判断发动机某个汽缸没有工作，做断缸试验，发现1缸和4缸不工作，点火线圈1没有工作。 　　该车发动机点火系统电路图如图所示，该款发动机共有两个点火线圈，1缸和4缸共用点火线圈1，2缸和3缸共用点火线圈2，因为该车的l缸和4缸同时不工作，所以应该是点火线圈1没有工作。断开点火开关，拔下两个点火线圈上的多孔插头，然后打开点火开关，用试灯进行电路的测试（在检查电源供电电路时，应尽量使用试灯来检测）。用试灯测试点火线圈1的多孔插头中的第1脚白色线，试灯不亮。再测试点火

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YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型-修改mobilenet系列主干网络-在pytorch当中的实现 2021年2月8日更新： 加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 79.72 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 80.12 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 79.01 所需环境 torch==1.2.0 注意事项 提供的三个权重分别是基于mobilenetv1、mobilenetv2、mobilenetv3主干网络训练而成的。使用的时候注意backbone和权重的对应。 训练

行业分类-制造业-固定建筑物广告投放量大的广告投放箱及其道闸.zip

说明：用于的替代模型工具箱- 无约束连续-约束整数- 约束混合整数计算成本高的全局优化问题。 用户可以选择不同的选项-替代模型- 抽样策略- 最初的实验设计用户可以确定允许的函数评估的最大数量、初始起始设计中的点数以及添加到起始设计中的一个或多个点。 当单个函数评估非常耗时，因此必须在非常有限的评估次数中找到全局最优值的良好近似值时，该算法很有用。