本系统通过先进的视觉识别技术（涵盖静态图片分析、动态视频流解析及实时摄像头监控），构建了全方位、多层次的智能垃圾检测与分类体系。系统依托深度学习领域的YOLOv8图像识别算法，能够精准识别各类垃圾特征，对公共场所、社区环境中的垃圾违规堆放实现毫秒级响应与智能分类提示，有效提升环境监管效率。这一技术解决方案不仅为破解"垃圾识别与分类"难题提供了智能化路径，更通过自动化监管显著降低了人工分拣成本，推动

1.简述对用户画像的认识。　　用户画像，即用户信息的标签化，是企业通过收集、分析用户数据后，抽象出的一个虚拟用户，可以认为是真实用户的虚拟代表。2.简述构建用户画像的主要流程。　　基础数据收集－＞行为建模－＞构建画像　　3.个性化推荐系统的性能可以通过哪些标准来判定？　　用户满意度 覆...

glob模块是按照 Unix shell 所使用的规则找出所有匹配特定模式的路径名称。我们只需要了解该模块的匹配规则与常用函数，就会使文件查找，路径匹配变得非常快捷简单。

本教程介绍了在Windows或者linux系统下安装或升级英伟达显卡驱动的教程，教程通俗移动

目录1.简述人工神经网络定义。2.简述神经网络架构。3.简述误差逆传播算法。4.大数据与深度学习之间有什么样的关系？5.简述人工智能的未来发展。6.目前影响力比较大的深度学习模型有哪些？7.自动编码器主要有哪两种变体？8.卷积神经网络主要有哪些特点？9.降采样操作常用的类型有哪些？10.简述循环神经网络的架构。11.分别简述CNTK、MXNet、T...

本篇文章介绍yolo目标检测数据集的一般格式，及如何借助labelimg标注软件对图片进行标注。最后对数据集进行划分，并将数据集组织为ultralytics框架可用的目录结构，使数据集能够利用ultralytics框架对yolo3、yolo5、yolo8、yolo9、yolo10等进行训练。

目录1.简述人工神经网络定义。2.简述神经网络架构。3.简述误差逆传播算法。4.大数据与深度学习之间有什么样的关系？5.简述人工智能的未来发展。6.目前影响力比较大的深度学习模型有哪些？7.自动编码器主要有哪两种变体？8.卷积神经网络主要有哪些特点？9.降采样操作常用的类型有哪些？10.简述循环神经网络的架构。11.分别简述CNTK、MXNet、T...

本文介绍了如何在华为Ascend芯片上实现YOLO8推理，包含驱动安装、Docker环境配置、模型转化、模型推理等流程

本文介绍GPU下YOLO8目标跟踪任务环境配置、也即GPU下YOLO8目标检测任务环境配置。

Ultralytics正在以惊人的速度吸收优秀的CV算法，之前Ultralytics定位于YOLO8，但逐渐地扩展到支持其他版本的YOLO，最新版本的ultralytics全面支持yolo5yolo7yolo8yolo9yolo10yolo11。本文介绍如何用Ultralytics训练自己的yolo5yolo8yolo9yolo10yolo11模型，我们开门见山，直接步入正题。