yolov5的权重文件，搜罗yolov5l.pt，yolov5m.pt，yolov5s.pt，yolov5x.pt，yolov3spp.pt。
使用方式，下载之后加压文件，将权重文件复制到yolov5名目下的weights文件中，运行detect.py就可
使用方式，下载之后加压文件，将权重文件复制到yolov5名目下的weights文件中，运行detect.py就可
2023/4/30 11:37:31
406.01MB
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资源搜罗部份YOLOV3模子，模子熬炼的步骤的相关阐发都在资源傍边。
框架付与的pytorch,信号灯数据集付与的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源能够在我宣告的其余资源里找到，数据集的数目庞大，品质优异，残缺能够胜任模子的熬炼责任。
模子文件经由自己亲自调解以及测试，确凿实用。
熬炼进程中碰着的下场以及处置方式都写在了资源里的阐发中，最终熬炼实现的权重文件也一并打包上传，有任何下场能够留言。
框架付与的pytorch,信号灯数据集付与的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源能够在我宣告的其余资源里找到，数据集的数目庞大，品质优异，残缺能够胜任模子的熬炼责任。
模子文件经由自己亲自调解以及测试，确凿实用。
熬炼进程中碰着的下场以及处置方式都写在了资源里的阐发中，最终熬炼实现的权重文件也一并打包上传，有任何下场能够留言。
2023/4/27 7:30:45
444.75MB
1
妹妹detection测试权重文件--faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth
2023/2/22 5:40:32
159.54MB
1
资源包含全部YOLOV4模型，模型训练的步骤的相关说明都在资源当中。
框架采用的pytorch,信号灯数据集采用的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源可以在我发布的其他资源里找到，数据集的数量庞大，质量优秀，完全可以胜任模型的训练任务。
模型文件经过本人亲身调整和测试，确实有效。
训练过程中遇到的问题和解决方法都写在了资源里的说明中，最终训练完成的权重文件也一并打包上传，有任何问题可以留言。
框架采用的pytorch,信号灯数据集采用的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源可以在我发布的其他资源里找到，数据集的数量庞大，质量优秀，完全可以胜任模型的训练任务。
模型文件经过本人亲身调整和测试，确实有效。
训练过程中遇到的问题和解决方法都写在了资源里的说明中，最终训练完成的权重文件也一并打包上传，有任何问题可以留言。
2023/2/12 4:12:02
461.09MB
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线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
2021/7/1 3:16:04
4.99MB
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该资源包括YOLO权重文件，YOLO配置文件，YOLO框架的测试源码，次要针对YOLOv1-v3版本，方便大家入门YOLO。
2019/11/15 15:52:06
56.11MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB