NL2SQL是将自然语言转化为SQL的任务，该任务隶属于NLP的子任务，NL2SQL在AIGC时代之前，以seq2seq、BERT等系列的模型在NL2SQL的主流数据集上取得了不错的效果，2022年底，ChatGPT爆火，凭借LLM强大的逻辑推理、上下文学习、情景联系等特点，按理说LLM应该可以超过seq2seq、BERT等系列的模型，但是使用少样本、零样本提示方法用LLM解决NL2SQL问题效果

（1）matlab中的取整函数Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.具体应用方法如下：matlab取整函数函数名解释举例fix朝零方向取整fix(-1.3)=-1;fix(1.9)=1floor顾名思义，就是地板，所以是取比它小的整数，即朝负无穷方向取整floor(-1.3)=-2;floor(1.3)=1;

在 yolov1 检测网络之中，一共有24个卷积层，另外还有两个全积层。如图4-11所示。图4-11 yolo网络结构图这里面所内含的卷积层，主要负责对图像的特征捕获采集，而两个全积层则是来处理分析得到图像的预测位置，另外还有类别概率值。从 yolo 模式看来，该网络借鉴了 GoogLeNet 的分类网络结构。

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基于车辆跟踪的车流量统计方法通过对车流视频中的各帧图像中的车辆进行匹配，从而捕捉各个车辆的运动轨迹和状态，并基于车辆轨迹和状态的差异性进行车辆计数。（2）车辆跟踪阶段。方案非常明晰，实现起来也并不难，但是目前基于yolo+多目标跟踪算法存在的问题是：传统的基于yolo的跟踪计数都是把虚拟检测区域写固定，把视频文件路径写固定，换一个视频画面基本就不能检测了，因此我们新增GUI文件选择界面让系统支持用