摘要 本文介绍了一个基于YOLOv8和Streamlit的学生课堂行为智能识别系统。系统采用YOLOv8目标检测算法，能够精准识别6种典型课堂行为（如举手、玩手机等），并通过Streamlit实现可视化交互。文章详细解析了YOLOv8的网络架构创新，包括C2f模块、优化Neck结构和解耦检测头等改进。系统使用包含5686张标注图像的真实课堂数据集，经测试mAP@50达87.4%。该系统实现了课堂教

随着科技的不断进步，人工智能和深度学习技术已广泛应用于各行各业，尤其是在智慧农业方面。传统的番茄成熟度检测方法依赖于人工观察，但这种方法不仅耗时耗力，而且容易因人为因素导致误判或漏判。因此，开发一种能够自动、准确、快速地检测番茄成熟度的系统显得尤为重要

本文详细介绍了Nginx的安装配置及HTTPS证书部署流程。主要内容包括：1）通过yum安装Nginx依赖组件，并编译安装包含状态监控和SSL模块的Nginx；2）使用mkcert工具生成本地自签名证书，支持多域名/IP地址；3）配置Nginx启用HTTPS服务，指定证书路径；4）通过安装CA根证书消除浏览器安全警告。文章提供了完整的命令行操作指南，涵盖从环境准备到最终验证的全过程，适用于开发环境

目录1.R语言是解释性语言还是编译性语言？2.简述R语言的基本功能。3.R语言通常用在哪些领域？4.R语言常用的分类和预测算法有哪些？5.简述如何利用R程序包进行数据分析、建模和数据预测。6.如何使用“聚类”和“分类”对数据样本进行分组。7.SparkR DataFrame的作用有哪些？8.简述SparkR与机器学习的关系。1.R语言是解释性语言还是编译性...

如何使用YOLOV8训练自己的目标检测模型首先准备好ImageNet格式的数据集，我这里以81类水果图片分类数据集为例。ImageNet数据集应该具有一下目录结构train├── 类别1|——图片1|——图片2|——......└── 类别2|——图片1|——图片2|——..............val├── 类别1|——图片1|——图片2|——......└── 类别2|——图片1|——图片2

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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。

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