苹果叶片病害数据集，共3997张图片苹果叶片病害数据集，共3997张图片苹果叶片病害数据集，共3997张图片
2025/5/18 10:20:09
819.83MB
1
摘要苹果叶片直接反应着苹果生长期的营养状况。
中国是苹果的主要生产国，然而国内苹果标准叶片数据的收集仅限于个别时期、个别品种的简单记录，没有形成完整且全面反应本国苹果标准叶片情况的数据集。
因此，构建不同品种苹果标准叶片的图像及近红外光谱数据集显得尤为重要。
这些数据不仅为苹果叶片分析提供参考，还为研究叶片营养快速检测技术提供数据基础。
通过收集中国苹果资源圃中种植的170余种品种的苹果标准树叶，并对叶片进行高清图像采集和近红外光谱采集，建立一个品种全面的苹果标准叶片的图像和光谱数据集。
以期为苹果叶片快速检测和精准养分管理提供数据支撑。
中国是苹果的主要生产国，然而国内苹果标准叶片数据的收集仅限于个别时期、个别品种的简单记录，没有形成完整且全面反应本国苹果标准叶片情况的数据集。
因此，构建不同品种苹果标准叶片的图像及近红外光谱数据集显得尤为重要。
这些数据不仅为苹果叶片分析提供参考，还为研究叶片营养快速检测技术提供数据基础。
通过收集中国苹果资源圃中种植的170余种品种的苹果标准树叶，并对叶片进行高清图像采集和近红外光谱采集，建立一个品种全面的苹果标准叶片的图像和光谱数据集。
以期为苹果叶片快速检测和精准养分管理提供数据支撑。
2025/5/18 9:09:45
4KB
1
苹果高光谱图像数据集用于纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集关于数据集用于测量所用化学物质水平的纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集。
数据集由各种苹果的高光谱图像组成。
分为三大类:1.“新鲜”-从市场直接购买的苹果图像2."低浓度”-苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液即1克或1毫升肥料兑1升水)的图像，以及3.高浓度“_苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液(即3克或3毫升肥料兑1升水)的图像，以及默认情况下，高光谱图像保存为.bil格式。
此数据集以.tif格式给出。
整个数据集被分类为三个folders.1Apple_Samples,2.Fungicide_Apple3.lnsecticide_AppleApple_Samples文件夹由两个文件夹组成:monostar和nativo。
“Monostar”被进一步分为四个文件夹，总共有207张图片。
"Nativo"由=个文件夹组成，总共73张图片。
杀菌剂苹果由162张图片组成，分为三类，即新鲜苹果、低浓度溶液浸泡的苹果和高浓度溶液浸泡的苹果。
本试验所用的杀菌剂是NATIVO。
同样，杀虫剂苹果由175张图片组成，也分为三类
数据集由各种苹果的高光谱图像组成。
分为三大类:1.“新鲜”-从市场直接购买的苹果图像2."低浓度”-苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液即1克或1毫升肥料兑1升水)的图像，以及3.高浓度“_苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液(即3克或3毫升肥料兑1升水)的图像，以及默认情况下，高光谱图像保存为.bil格式。
此数据集以.tif格式给出。
整个数据集被分类为三个folders.1Apple_Samples,2.Fungicide_Apple3.lnsecticide_AppleApple_Samples文件夹由两个文件夹组成:monostar和nativo。
“Monostar”被进一步分为四个文件夹，总共有207张图片。
"Nativo"由=个文件夹组成，总共73张图片。
杀菌剂苹果由162张图片组成，分为三类，即新鲜苹果、低浓度溶液浸泡的苹果和高浓度溶液浸泡的苹果。
本试验所用的杀菌剂是NATIVO。
同样，杀虫剂苹果由175张图片组成，也分为三类
2025/5/18 9:08:56
761.24MB
1
采用mobilenet_v1替换原作者采用的resnet50，对于coco2014数据集进行重新训练,迭代了160k次，最终得到的模型模型大小为93m,原模型270多m，同时运算速度大大的提升了，感兴趣的同学可以去下载一下，不用gpu,可以直接在配置好环境的CPU就可以跑起来！
2025/5/6 17:30:33
92.76MB
1
你很快就会发现基于数据的工作会变得多么广泛和美妙。
通过一系列的个人故事，该领域的39位最佳数据从业者解释了他们是如何为各式各样的项目来开发简单而又优雅的解决方案，包括从火星着陆器到电台司令(radiohead)的视频，以及更多。
通过这本书，你可以：·探索大量在线数据集内在的机会和挑战·了解如何使用地图和数据糅合来可视化城市犯罪趋势·发现众包和透明度如何推进了药品研究的状态·理解新数据如何能在覆盖先前数据时提醒用户·了解处理dna数据所需的巨量基础设施
通过一系列的个人故事，该领域的39位最佳数据从业者解释了他们是如何为各式各样的项目来开发简单而又优雅的解决方案，包括从火星着陆器到电台司令(radiohead)的视频，以及更多。
通过这本书，你可以：·探索大量在线数据集内在的机会和挑战·了解如何使用地图和数据糅合来可视化城市犯罪趋势·发现众包和透明度如何推进了药品研究的状态·理解新数据如何能在覆盖先前数据时提醒用户·了解处理dna数据所需的巨量基础设施
2025/5/5 1:27:28
32.04MB
1
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