yolov8### 内容概要 本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测，包括环境配置、数据准备、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署。YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型，以其速度和准确性而闻名。本文旨在帮助初学者快速上手YOLOv5，并在自己的项目中实现目标检测。 ### 适用人群 本文主要面向初学者，尤其是那些对目标检测感兴趣但没有相关经验的读者。通过通俗易懂的语言和详细的步骤，初学者可以轻松理解并实践YOLOv5的使用方法。 ### 使用场景及目标 YOLOv5适用于多种场景，如安全监控、自动驾驶、图像识别等。通过学习如何使用YOLOv5进行目标检测，读者可以为自己的项目或研究添加强大的目标检测功能，提高项目的实用性和准确性。 ### 其他说明 本文假设读者已经具备一定的Python基础和计算机视觉知识。此外，由于YOLOv5是一个不断更新的项目，建议读者关注其官方仓库以获取最新信息和更新。

资源名称：数据模型资源手册（修订版）卷1资源截图： 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

讲述数据建模的一本书第二卷分卷1/2

这个项目是一个基于深度学习的图像分类器，旨在实现对玉米叶子的健康状况的准确识别和分类。数据集包含四种类别：blight（病斑）、common rust（锈病）、gray leaf spot（灰斑病）和healthy（健康状态）。通过对数据集进行预处理和增强，使用resnet模型进行特征提取和分类，实现对不同病害的玉米叶子图像的自动分类。在模型训练过程中，采用了交叉验证来避免过拟合，并使用一些优化技术如批量归一化和随机失活来提高模型的泛化能力和准确性。最终，通过对模型的评估和测试，得到了高精度和高可靠性的玉米叶子分类器，可以在农业生产中发挥重要作用。

T_ITS 0085-2018智能驾驶电子地图数据模型与交换格式第2部分 普通道路.pdf

工作流过程模型与数据模型的融合，胡飞虎，姜洁，工作流过程模型和数据模型紧密关联，应该在设计之初就统一起来。本文介绍了一种全新的工作流过程模型MSTC (multi-step task collaboration) �

自定义TableMode模型，继承QAbstractTableModel，自定义数据模型。 可以很快得加载完1000万行大数据，并且占用的内存也不大,可加载1千万行大数. 使用QVector作为模型的底层数据结构存储数据，其内存占用与QList相当，尾部追加插入耗时与QList相当，但头部插入比QList耗时较多 QList m_itemList;

12.5mDEM数据，是ALOS（Advanced Land Observing Satellite，2006年发射）卫星相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR）采集。该传感器具有高分辨率、扫描式合成孔径雷达、极化三种观测模式。该数据水平及垂直精度可达12.5米。该压缩包是12.5米样例数据免费下载使用，附广东省21个分市DEM数据

项目实战模块包括： 1、基础框架 2、人事信息：人事项目管理，离职管理，奖惩管理，年假管理，员工异动，员工转正 3、web建模，提供表单库。 4、考勤管理：考勤记录的导入计算。配置考勤规则。 5、排班 完整数据库文档，系统，源代码，适合学习及项目毕业设计！

通用的数据模型讲解和资源，这类的资料太少了