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

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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。

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

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

葡萄叶片病虫害害数据集茄子果实病虫害数据集81类水果数据集小麦叶片病虫害数据集番茄叶片病害数据集草莓叶片病虫害数据集水稻叶片病虫害数据集菠萝成熟度数据集10类水果数据集棉花叶片病虫害数据集棉花成熟度数据集柑橘叶片病虫害数据集苹果新鲜程度数据集果园内苹果数据集苹果叶片病虫害数据集茶叶树叶片病虫害数据集棉花杂质数据集

集合是JAVA重点中的重点也是面试官必会提问的一点，通常涉及到集合的面试题通常呈现以下几点：难度大、粒度细、重底层、涉及数据结构等基础知识。本专题首先复习集合框架涉及到的数据结构基础知识，然后系统地回顾Java集合框架,最后解读一下涉及到Java集合的经典高频面试题。一、数据结构回顾二、集合框架回顾如上图所示，集合分为两大类(Collection与Map),其中List接口与Set接口是Colle