今天用YOLOv5做项目时，对数据集的标记出现了奇怪的现象，在下述测试用例中可明显看到，标记框偏离了物体，故发文阐述原因和解决方法.

探究了情感结构化特征数据在LSTM股票预测模型中的影响。利用Pandas对所给数据进行预处理（数据载入、清洗与准备、规整、时间序列处理、数据聚合等）。[1] 借助NLTK和LM金融词库，对非结构化文本信息进行情感分析，并将所得结构化数据融入纯技术指标的股票数据中。分析各股票指标的相关性，实现数据降维。基于Keras的以MSE为误差评价方法的LSTM模型，实现对股票收盘价Close的预测。最终得出当

本文论述了基于欧式距离和曼哈顿距离的彩色图像分割算法，并用python实现了各个算法。之后将二者的优势结合，提出了改进后的曼哈顿距离算法：基于加权曼哈顿距离的彩色图像分割算法，在分割效果和速度上超越了传统的欧式距离分割算法。

本文基于YOLOv5v6.1提出了一套适用于中式快餐店的菜品识别自助支付系统，综述了食品识别领域的发展现状，简要介绍了YOLOv5模型的历史背景、发展优势和网络结构。在数据集预处理过程中，通过解析UNIMIB2016，构建了一套行之有效的标签格式转换与校验流程，解决了YOLOv5中文件路径问题、标签格式转换问题和因EXIF信息的存在而导致的标记错位问题。通过选取最优参数组合训练模型，通过分析样本分

本文研究M/M/m单队列多服务台并联服务的经典排队问题。对经典的M/M/m模型进行理论分析，基于生灭过程建立稳态方程，求出模型的解析解。还参考曹永荣教授的研究，提出了一种基于时间调度的M/M/m排队模型模拟仿真方法，为后续相关理论研究提供了依据。

k-平均（k-Means），也被称为k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法[1]. k-Means算法以k为参数，把n个对象分为k个簇，使得簇内具有较高的相似度。

了解 ADMM, ISTA, FISTA 算法的基本原理、收敛性和复杂度；使用上述三种算法，解决 LASSO 问题；分析三种算法的表现情况。

本文研究公平的席位分配问题。对席位分配问题中经典的最大余数法、Q值法和D’Hondt方法进行研究和比较，在提出公平性判断原则的基础上，分析其优缺点。本文使用Matlab搭建三种席位分配模型，并对结果展开讨论。给出最大余数法、Q值法和D’Hondt方法的特例，并提出了一种改进最大余数法的方法，即“调和平均法”。

图像二值化（Image Binarization）：平均值法、双峰法、大津算法（OTSU）编程实现图像的二值化，分析不同的阈值对二值化图像的影响。

网上绝大部分教程所述解决方法都不靠谱，也没有分析问题发生的原因，本文彻底解决了YOLOv5训练时找不到标签，出现 No labels found in /path/train.cache 的问题！希望通过本文，在配置环境的过程中，为各位解决一些不必要的麻烦。