目标检测：与图像分类不同，目标检测不仅需要识别图像中的目标类别，还需要定位这些目标的位置（通过边界框）。单阶段检测器：与基于区域提议（如Faster R-CNN）的两阶段检测器不同，单阶段检测器（如YOLO、SSD）直接从图像中预测边界框和类别概率，速度更快，适合移动设备。

YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception 具有超图增强型自适应视觉感知的实时目标检测

在正式将自己的主要绘图模块转移到plotly之前，我相信绝对大数的数据分析相关的从业者都是主要基于matplotlib来进行数据探索分析或者是可视化展示相关的工作的，着实，matplotlib也是真的十分强大。对于我而言，matplotlib算得上是最早使用到的库，早在14年的时候就接触到了，但是当时数据分析四大天王Numpy、Pandas、Scipy和Matplotlib的安装真的...

    在实际应用中，几乎所有的数据分析工作都是从数据读取开始的，如果数据量太大导致数据文件读取失败了，这样后续的工作就没有办法进行了，在机器自身硬件内存限制的情况下，当文件量过大的时候直接使用read等函数来进行操作的时候就会报错，这里就需要采取一定的策略来尽可能地避免这样的问题产生，今天的工作中就遇上了这样的问题，需要处理的数据文件一共是6.86GB，电脑内存是8GB的，读取的时候就报错了，用

地图上数据的展示对于一些有要求的场景里面还是很重要的，vue是前端经常使用的开发语言，leaflet与vue能够很好地进行融合使用，对于GIS相关的数据学习我也仅仅只是停留在皮毛上面，今天主要是简单地基于leaflet地图框架来对指定区域进行可视化，这个之后需要对不同的图层进行叠加处理，今天只是基于给定的经纬度数据来实现数据的可视化展示功能。核心代码实现如下：&...

水泥路面、桥梁基建、隧道裂痕裂缝检测数据集

     在python中，自带的datetime和time两个时间模块在平时的使用中可以满足我们绝大多数的需求，但是由于缺乏对这些模块深度的了解和使用，导致平时能够使用到的时间功能十分有限，例如：对于time模块，我的使用几乎就是停留在程序运行时间的统计和时间戳生成这两个方面了。其实时间模块功能还是很强大的，最近正好做的东西里面有一个需求就是给定当前的一个时刻比如精确到了小时的粒度，要生成未来n

      只要是接触机器学习的，很少有没听过sklearn的，这个真的可以称得上是机器学习快速进行的神器了，在研究生的时候搭建常用的机器学习模型用的就是sklearn，今天应部门的一些需求，简单的总结了一点使用方法，后面还会继续更新，今天仅使用sklearn自带的数据集来实践一下分类和回归模型，比较简单就不再进行解释了，主要是看一下sklearn自身有哪些数据集可以很方便地去使用，下面是具体的实

最近开始学习深度学习的点点滴滴，作为一个绝对的菜鸟，这里决定新开了一个分类为深度学习里面记录自己的学习记录，或者是博客转载，或者是实践笔记，不管怎样，深度学习带来的冲击是前所未有的，必须努力去学习。转自：http://blog.csdn.net/nicholas_liu2017/article/details/73694666由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现，想要记录所有的神经

在前面的博文中，我们已经做过很多农业、种植业相关的病虫害识别相关的项目，这里石榴果实图像病害阶段识别本质也是相同的。阶段四的话属于是一个相对来说比较独立的问题，这里解决的思路基本上就是图形图像处理了，如果之前就做过很多的CV相关的项目，看到这个任务一定是不会陌生的，等后面时间空了我来整体实现一下来测试下给定的测试数据效果如何。之后的模型选择比较多，简单的机器学习模型或者是使用MLP之类的模型也都可