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印欧语音变规律详解

印欧语音变规律的历史背景和发展过程是一个复杂且多维度的课题,涉及语言学、考古学和遗传学等多个领域。格林定律在现代印欧语系语言中的具体应用案例有哪些?格林定律在现代印欧语系语言中的具体应用案例主要体现在语音变化和词汇构建上。以下是一些具体的应用案例:格林定律指出,原始印欧语(PIE)的清塞音在日耳曼语中变为清擦音。例如,原始印欧语的 *p 在日耳曼语中变成了 f。同样,原始印欧语的浊塞音在日耳曼语中

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#经验分享
【CnOCR】解决“ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失”

摘要:当运行Python OCR程序时出现"ImportError: DLL加载失败"错误,主要原因是onnxruntime依赖的Visual C++运行库缺失或不兼容。解决方法包括:1)安装对应版本的Microsoft Visual C++ Redistributable;2)确认使用64位Python和onnxruntime;3)重装onnxruntime库;4)重启电脑。

#服务器#运维#python
YOLO数据集目录划分方式及对应的data.yaml配置

YOLO数据集目录划分主要有文件夹划分和txt索引文件划分两种方式,对应的data.yaml配置有所不同。对于正式项目,使用文件夹划分方式,结构更清晰对于快速实验,可以使用txt索引文件方式始终验证数据集路径和标签文件是否正确注意不同YOLO版本的特殊配置要求通过合理的数据集划分和正确的data.yaml配置,可以确保YOLO模型训练过程顺利进行。

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#机器学习#人工智能
YOLO数据集目录划分方式及对应的data.yaml配置

YOLO数据集目录划分主要有文件夹划分和txt索引文件划分两种方式,对应的data.yaml配置有所不同。对于正式项目,使用文件夹划分方式,结构更清晰对于快速实验,可以使用txt索引文件方式始终验证数据集路径和标签文件是否正确注意不同YOLO版本的特殊配置要求通过合理的数据集划分和正确的data.yaml配置,可以确保YOLO模型训练过程顺利进行。

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#机器学习#人工智能
【开源框架】7 款流行的 Vue 3 后台管理框架对比

【摘要】对比7个主流Vue3后台管理框架:Vue-Vben-Admin(29.6k⭐)功能最全,适合企业级项目;Naive-UI-Admin(5.5k⭐)设计简约,适配NaiveUI生态;V3-Admin-Vite(6.5k⭐)轻量易用;Vue-Pure-Admin(18.7k⭐)基于TailwindCSS高度定制。Element Plus和NaiveUI是两大主流组件选择,除vue3-admin

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#前端#javascript
通俗易懂:Vue3的代码执行逻辑,如何构建出一个完整的网页

Vue3盖房子全流程解析 地基准备:浏览器通过index.html加载入口main.js,<div id="app">是渲染锚点。 施工蓝图:main.js用createApp(App)创建Vue应用,App.vue作为根组件,通过mount('#app')挂载到DOM。 模块化建造: 每个.vue文件是独立房间(组件),含三部分: ▶ <template&g

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#vue.js#前端#javascript
【持续更新】WT-YOLO数据集配置与目录划分

本文将根据笔者实际经验来介绍YOLO数据集配置与目录划分,包括数据集配置文件dataset.yaml的详细解析。全面的YOLO项目目录框架,可支持使用多种数据集、训练多种模型。对于部署大型训练项目使用。还有单个项目或但数据集目录划分。

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使用tkinter实现一个可视化的SQLite数据库编辑查看

要创建一个类似于 phpMyAdmin 的 SQLite 数据库简单的可视化管理工具,支持多个功能,如查看数据库、表的结构、执行 SQL 查询、查看和编辑数据等。

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#数据库#python
【WT】YOLOv8模型训练结果网页可视化与分析展示TPL模板

我们重新编制了对图片的引用路径,如果你也正在使用YOLOv8模型,可以将以下代码直接拷贝下来,在你的结果目录(与模型结果图片同级目录)新建一个HTML文档,将代码粘贴进去,在浏览器打开该HTML文件,就能看到你的结果图片在网页中的调用,结合文字解释帮助你快速分析模型结果。

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#css#javascript
WT-yolo数据集配置文件data.yaml的写法示例

配置文件用于定义数据集的结构和类别信息。这里列出几种常见的写法和示例,在正式训练时需要根据实际需求正确配置。虽然 YOLO 通常使用列表格式定义类别名称,但某些版本可能支持字典格式。不过,建议使用列表格式以确保兼容性。这是最常见的写法,使用相对路径来指定训练集、验证集和测试集的路径。如果项目需要在不同环境中运行,可以使用绝对路径来指定数据集的位置。如果需要同时使用多个数据集(例如,分别训练和验证)

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#机器学习#深度学习
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