logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

曾在IBM的Platform Computing,淘米网,网易搬砖。资深游戏服务器架构师,合作+v(gao_ke104)可付费咨询服务器架构设计,网络问题,深度学习和训练数据集等问题,提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统(煤矿,工厂,制造业,消防等领域的工业化产品),合作开发商业性游戏。

1951-2019年中国地面气候资料日值数据集(V3.0)下载地址和格式说明

XXX-XXXXX说明:PRS-10004表示本站气压,TEM-12001表示气温,RHU-13003表示相对湿度,PRE-13011表示降水,EVP-13240表示蒸发,WIN-11002表示风向风速,SSD-14032表示日照,GST-12030-0cm表示0cm地温。8.0cm地温:SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-GST-12030-0cm-YYYYMM.TXT。SURF_CLI_

文章图片
Coze Studio开源版:AI Agent开发平台的深度技术解析- 入门篇

Coze Studio开源版是一个技术架构先进、功能完整、应用场景丰富的AI Agent开发平台。其技术选型体现了团队对性能、可扩展性和开发效率的深度考量,核心依赖的集成展现了强大的技术整合能力。从功能特性来看,Coze Studio涵盖了AI应用开发的各个方面,从Agent构建到工作流设计,从知识库管理到插件扩展,为开发者提供了完整的工具链。其应用场景广泛,适用于企业级应用、开发者工具、垂直行业

文章图片
#工作流
玉米叶病预测数据集,使用yolo,coco,voc格式人工标注,10046张原始图片,可识别叶枯病,普通锈病,灰叶斑病,健康的玉米叶

玉米叶病预测数据集,使用yolo,coco,voc格式人工标注,10046张原始图片,可识别叶枯病,普通锈病,灰叶斑病,健康的玉米叶数据集分割训练组8790图片有效集419图片测试集837图片预处理自动定向: 已应用调整大小: 拉伸至 640x640灰叶斑病叶枯病健康的普通锈病。

文章图片
交通道路上的车辆,人,自行车摩托车自动识别数据集,使用YOLO,COCO,VOC格式对2998张原始图片标注

交通道路上的车辆,人,自行车摩托车自动识别数据集,使用YOLO,COCO,VOC格式对2998张原始图片标注。

文章图片
玉米叶病预测数据集,使用yolo,coco,voc格式人工标注,10046张原始图片,可识别叶枯病,普通锈病,灰叶斑病,健康的玉米叶

玉米叶病预测数据集,使用yolo,coco,voc格式人工标注,10046张原始图片,可识别叶枯病,普通锈病,灰叶斑病,健康的玉米叶数据集分割训练组8790图片有效集419图片测试集837图片预处理自动定向: 已应用调整大小: 拉伸至 640x640灰叶斑病叶枯病健康的普通锈病。

文章图片
皮肤病诊断 粉刺,脱发,湿疹,麻风,黄褐斑,银屑病,癣红斑,痤疮,脂溢性角化病,皮肤癌,荨麻疹,血管肿瘤,疣,白癜风 等包含YOLOV,COCO,VOC三种标记的数据集 17673总图像数

关于皮肤病诊断的数据集说明目前,人工智能和机器学习技术正在应用于皮肤病的诊断。一些研究团队已经开发出了基于深度学习的皮肤病诊断系统,这些系统可以通过输入患者的皮肤图像进行分析和诊断。然而,这些系统仍处于研究和开发阶段,尚未在临床实践中得到广泛应用。因此,对于皮肤病的诊断,仍然需要依赖专业医生的经验和判断。这里我提供了皮肤病诊断 粉刺,脱发,湿疹,麻风,黄褐斑,银屑病,癣红斑,痤疮,脂溢性角化病,皮

文章图片
#计算机视觉#人工智能
Python的Pexpect详解 [图片]

使用原始 original_prompt 来找到 login 后的提示符(这里默认 original_prompt 是“$”或“#”,但是有时候可能也是别的 prompt,这时就需要在 login 时手动指定这个特殊的 prompt,见上例,有可能是“ > ”),如果找到了,立马使用更容易匹配的字符串来重置该原始提示符(这是由 pxssh 自己自动做的,通过命令 "PS1='[PEXPECT]\$

文章图片
#python#正则表达式#ssh
交通道路上的车辆,人,自行车摩托车自动识别数据集,使用YOLO,COCO,VOC格式对2998张原始图片标注

交通道路上的车辆,人,自行车摩托车自动识别数据集,使用YOLO,COCO,VOC格式对2998张原始图片标注。

文章图片
玉米识别数据集,4880张图,正确识别率可达98.6%,支持yolo,coco json,pasical voc xml格式的标注,可识别玉米

玉米识别数据集,4880张图,正确识别率可达98.6%,支持yolo,coco json,pasical voc xml格式的标注,可识别玉米。标注信息: corn。

文章图片
#xml
绝缘子缺陷识别数据集2,92.5%的正确识别率,对1598张图片进行yolo,coco json, pasical voc xml格式标注,可识别光盘损坏,绝缘子,污闪

绝缘子缺陷识别数据集2,92.5%的正确识别率,对1598张图片进行yolo,coco json, pasical voc xml格式标注可识别:光盘损坏(broken disc)绝缘子(insulator)污秽闪络(pollution-flashover)

文章图片
#xml
    共 115 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 12
  • 请选择