5种主要云层类型：积雨云（cumulonimbus）、积云（cumulus）、层积云（stratocumulus）、层云（stratus）和雨层云（nimbostratus）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:["cumulonimbus","cumulus","ni

指尖移动来操控鼠标移动：通过手指的相对移动与移动的速度来操纵鼠标的移动手势操控实现鼠标点击功能：通过指尖的特定动作实现鼠标的点击手势操控实现滚动页面：通过特定的手势实现页面的滚动Camera类保存了许多手势识别全过程中的需要的变量。主要在__init__函数中处理。# 读取配置文件# 加载模型# 设置类别名# 设置摄像头# 设置手势识别# 关键坐标点（原始）# 设置模式# 记录开始改变状态的时间#

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):["Bicycle","Boat","Bottle","Bus","Car","Cat","Chair","Cup","Dog","Motorbike","People","Table"]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

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):["glass","plastic-bottle","retort-pouch","take-away-containers","takeaway-cup","tin-and-aluminum-cans"]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j

官方搜索Download AnythingLLM for Desktop对应自己操作系统下载即可。安装完后还需要配置大模型使用比如ollama等。最长的是模型下载，预计1小时以上。下载后开始安装，双击exe。

点击下一步，选择自己需要安装目录注意不要有空格和中文路径。至此安装基本完成，剩下就是和大模型进行对接了。这里以1.4.0版本为例安装。点击安装后出现安装进度。

训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做进一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscrip

针对嵌入式aarch64平台，PyTorch和torchvision的whl文件已经过优化编译，以确保在该平台上能够高效运行。在嵌入式aarch64平台上，torch（PyTorch）和torchvision的wheel（whl）文件是专为该架构编译的二进制包，旨在简化安装过程并提升运行效率。总的来说，PyTorch和torchvision的aarch64 whl文件为嵌入式开发者提供了便捷的安装

这些whl文件通常包括版本号信息，以确保与特定版本的Python和其他依赖库兼容。例如，一个TensorFlow的whl文件名可能类似于“tensorflow-x.x.x-cp38-cp38-linux_aarch64.whl”，其中“x.x.x”表示TensorFlow的版本号，“cp38”表示该包是为Python 3.8编译的。针对aarch64架构的嵌入式设备，TensorFlow的whl文

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:["kuiyang","lansai","qisunshang","yanbing"]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，数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个数)：8474。标注数量(xml文件