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数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["jinpao","shitou"]特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证。图片数量(jpg文件个数)：1060。标注数
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["fanjian","gangjinwailu","hunningtujinchu","liefeng","mobanaocao","shengwujiangjie","wuzihuoshentou"]对应中文类别名：[ "泛碱", "钢筋外露","混凝土浸出", "裂缝", "模板凹槽","
说明： 6000多张图，已标注txt格式和xml格式 有跑好的现成YOLOv5s权重模型pt文件 训练出来的模型具有较好的识别效果。多样化场景：图像涵盖了多种环境和场景，包括室内、室外、公共场所等，确保模型能够适应不同的背景。研究与教育：用于科研机构的研究以及相关院校的教学，帮助学生和研究人员更好地了解吸烟检测技术。预训练模型：提供了一个已经训练好的YOLOv5s模型，可以直接用于推理或进一步微调
摘要：该项目基于YOLOv8构建了一个路面积水检测系统，包含4524张标注图片（XML和TXT格式），类别为"puddle"。完整流程包括：1) XML转YOLO格式的数据预处理脚本；2) 数据集分割工具（80%训练集）；3) YAML配置文件生成；4) YOLOv8模型训练代码（100轮次，512x512分辨率）；5) 推理脚本实现目标检测与可视化标注。
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["Dead","Grass","Healthy","Small","Yellow"]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)Healthy 占有图片数 = 3007。Yellow
以下表格数据以 JSON 格式表示：```json"格式": "XML","人类可读": "中等","二进制体积": "大","支持嵌套": "是","典型场景": "企业配置、SOAP、Office"},"格式": "YAML","人类可读": "优秀","二进制体积": "文本","支持嵌套": "是","典型场景": "配置文件（Docker/K8s）"},"格式": "CSV","人类可读
带标注的光伏太阳能板异常数据集，识别率90.5%，9817张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。
带标注的PCB电路板缺陷数据集，识别率99.2%，可识别6种缺陷，9961张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。
带标注的发霉变质面包数据集，识别率79.1%，924张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。
带标注的药品好坏数据集，识别率99.2%数据集，可识别药品的良品次品和空缺，1124张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。
本文介绍了一个高精度带标注的打电话图像数据集，包含9315张图片，识别率达99.5%，支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式。数据集分为训练集（8323张）、验证集（502张）和测试集（490张），经过自动定向和640x640拉伸预处理。特别指出模糊图片是刻意设计的数据增强策略，可提升模型在真实场景中的鲁棒性。提供了YOLO模型训练代码及验证测试脚本，支持目标检测结果的坐标提取和可视
本文介绍了一个装修平面图元素识别数据集，包含303张标注图片，支持识别入口、床、门、窗等8类元素，识别率达93.9%。数据集提供YOLO、COCO JSON和VOC XML格式，包含模型训练代码和验证测试脚本。数据预处理包括图像拉伸至640x640，未使用数据增强。特别指出模糊图片是增强模型鲁棒性的设计策略，可提升在复杂场景下的识别能力。文末提供了模型训练指标和效果图，并附数据集下载链接和YOLO
带标注的加工件焊缝缺陷数据集，可识别焊缝，缺陷，工件，识别率96%，1011张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。
摘要： 本数据集包含21种常见中药材（如天麻、甘草、当归等）的2237张高质量标注图片，支持YOLO、COCO JSON和Pascal VOC XML三种标注格式，适用于中药材自动识别、智能药房管理等场景。数据集分为训练集（71.3%）、验证集（18.6%）和测试集（10.1%），经预处理统一为640×640像素。基于YOLOv8训练的模型平均精度（mAP@0.5）达73.8%，推理速度约15ms
本文介绍了一个高质量的山体滑坡检测数据集，包含974张标注图像，识别率达78.1%，支持YOLO、COCO和Pascal VOC格式。数据集按标准分为训练集（89.3%）、验证集（7.9%）和测试集（2.8%），并经过自动定向和尺寸统一预处理。数据集中模糊图像被设计为增强模型鲁棒性的策略，能提升复杂场景下的识别能力。文中提供了YOLO模型训练代码及验证示例，帮助用户快速应用于滑坡检测和地质灾害监测
摘要：该数据集包含8080张标注蜜蜂图像，支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式，识别率达88.6%。数据集分为训练集（5640张）、验证集（1604张）和测试集（836张），图片预处理为640x640拉伸尺寸。提供YOLO模型训练代码和验证测试脚本，包含模糊图片以增强模型鲁棒性。数据标注示例和训练指标参数已展示，可通过链接下载完整数据集。
摘要： 该研究提供了一个包含2110张图像的寄生虫数据集，涵盖8种常见寄生虫类型（如人蛔虫、钩虫属、血吸虫等），支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式，识别率达83.2%。数据集按70%训练集、20%验证集和10%测试集划分，图像预处理为640x640分辨率，无数据增强。文中强调了模糊图像对提升模型鲁棒性和泛化能力的作用，并提供了YOLOv8训练代码及验证脚本。用户可通过下载数据集和
鸿蒙文件上传下载核心能力解析 摘要 HarmonyOS NEXT通过@ohos.request模块统一封装文件上传下载功能，采用任务对象模型提供完整的生命周期管理。该模块包含两个核心类： DownloadTask：通过downloadFile()创建下载任务，支持配置URL、保存路径、网络权限等参数，提供进度监听、暂停恢复和删除功能。 UploadTask：通过uploadFile()创建上传任务
HarmonyOS NEXT 位置服务开发指南 摘要 本文深入解析了HarmonyOS NEXT的位置服务能力，重点介绍了@ohos.geoLocationManager模块的核心功能和使用方法。该模块提供了两种定位模式：单次定位（getCurrentLocation）和持续追踪（on('locationChange')），全面覆盖从签到打卡到运动轨迹记录的应用场景。 主要内容包括： API架构设
xml_test是一个基于Flutter框架开发的XML处理工具包，专为OpenHarmony平台提供XML解析与构建功能。该插件支持XML文档解析、元素与属性操作、命名空间处理以及CDATA等特殊内容处理。安装时需通过Git方式引入依赖，并配置OpenHarmony开发环境。使用示例包括XML文档构建、解析字符串、转换为自定义对象以及处理命名空间等核心功能。该工具包能够帮助开发者高效处理Open
本文介绍了在鸿蒙应用开发中使用resourceManager获取XML数据并解码为字符串的方法。代码示例展示了如何通过getRawFileContent接口获取XML文件内容，并使用util工具集的TextDecoder将其转换为UTF-8字符串。该过程涉及错误处理机制，通过try-catc
XML（可扩展标记语言）是一种用于描述数据的标记语言，旨在提供一种通用的方式来传输和存储数据，特别是Web应用程序中经常使用的数据。XML并不预定义标记。因此，XML更加灵活，并且可以适用于广泛的应用领域。XML文档由元素（element）、属性（attribute）和内容（content）组成。元素指的是标记对，包含文本、属性或其他元素。属性提供了有关元素的其他信息。内容则是元素包含的数据或子元
本模块提供转换xml文本为JavaScript对象的功能。
XML（可扩展标记语言）是一种用于描述数据的标记语言，旨在提供一种通用的方式来传输和存储数据，特别是Web应用程序中经常使用的数据。XML并不预定义标记。因此，XML更加灵活，并且可以适用于广泛的应用领域。
XML可以作为数据交换格式，被各种系统和应用程序所支持。例如Web服务，可以将结构化数据以XML格式进行传递。XML还可以作为消息传递格式，在分布式系统中用于不同节点之间的通信与交互。
Buffer模块基于内存管理机制，将内存区域抽象为可以读写、修改的逻辑对象，旨在提供二进制数据处理的高效接口。每个Buffer实例对象都是连续的字节序列，支持创建自定义大小的内存块，这样方便存储和操作各种不同类型的数据。
对于以XML作为载体传递的数据，实际使用中需要对相关的节点进行解析，一般包括[解析XML标签和标签值]、[解析XML属性和属性值]、[解析XML事件类型和元素深度]三类操作。如在Web服务中，XML是SOAP（Simple Object Access Protocol）协议的基础，SOAP消息通常以XML格式封装，包含请求和响应参数，通过解析这些XML消息，Web服务可以处理来自客户端的请求并生成
将XML文本转换为JavaScript对象可以更轻松地处理和操作数据，并且更适合在JavaScript应用程序中使用。语言基础类库提供ConvertXML类将XML文本转换为JavaScript对象，输入为待转换的XML字符串及转换选项，输出为转换后的JavaScript对象。
etree是一个Python库，它是对标准库中ElementTree的增强版本，支持更高效率的XML解析和操作。由于它是采用C语言编写的，因此在处理大规模XML数据时，与ElementTree相比可以显著的提高性能。同时，etree在API设计上更加灵活，提供了更多可扩展性的方法和功能。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一
文章分析了qwen coder和kimi在处理XML数据时的代码差异。发现两者初始版本都因未限定查找范围导致数值解析错误：qwen coder错误地查找了inlineStr标签，kimi则使用了不完善的指针转换技巧。通过修改代码，限定查找范围为当前列后，两者都能正确解析数据。性能测试显示qwen coder的代码效率更高（16秒完成），而kimi耗时较长（超过2分钟）。结果表明，高效的代码需要更复
在业务中如果dao层搭配了mybatis，那么通常会将一些业务查询写入到xml中，并且在过滤一些业务条件时会使用OGNL表达式比如下面这段OGNL表达式</if></if>可以看到在表达式中是通过xxx.xxx的方式取值的；先说结论，通过get方法获取的值。
maven-shade-plugin，其主要功能是在项目构建生命周期中的package阶段执行，用于创建一个“影子”JAR（也称为Uber JAR），即将项目的所有依赖项合并到单个可执行的JAR文件中。这样做的好处是简化了部署和运行过程，因为所有依赖都已包含在内。<shadedClassifierName>shaded</shadedClassifierName>指定了这个shade处理后的art
真正原因不是jwt使用错误 或者jwt版本过低，真正原因是jdk版本高于9，我使用的版本jdk17 jwt版本0.9.0，进行jwt后出现报错。jdk版本超过9后不再自动导入这两根文件的jar包，手动导入即可。
该条错误是由于精轨数据的路径不对或者是有冲突导致的，可以在envi-preferences和sarscape-preferences中修改一致，如果精轨数据在k:\jinggui\AUX_POEORB文件夹下，可以设置路径为k:\jinggui。
这篇XML文档详细描述了Maven项目对象模型(POM)的标准结构和属性。主要内容包括：项目基本信息（groupId、artifactId、version等）、构建配置、依赖管理、开发者信息、问题追踪系统配置、持续集成设置、邮件列表、许可证声明等。文档对每个XML标签都提供了详细的注释说明，包括parent父项目继承、packaging项目类型、issueManagement问题管理系统、ciMa
java 生成 xml
XmlElement(name = "shiyan") // 显式指定XML元素名称。@XmlElement(name = "user") // 显式指定XML元素名称。@XmlElement(name = "name") // 显式指定XML元素名称。@XmlElement(name = "ces") // 显式指定XML元素名称。@XmlElement(name = "age") // 显式指
【代码】日志打印配置：logback-spring.xml配置；info和error完全区分了，并且按时间拆分了。
原本是写resultType的，如下图，结果返回的数据extendMessage为null。改成resultMap并指定typeHandler就有返回结果了。
XML 文件在解析时会将五种特殊字符进行转义，当不希望语法被转义时，就需要进行特别处理,参考HTML字符转义规范Myabtis 中五个特殊字符。引用地址：https://blog.csdn.net/qq_37284798/article/details/132617245。[CDATA[ ]]>原始符号符号含义。三 方法二：使用转义字符。原始符号转义字符。"英文双引号。’英文单引号。
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