首先根据提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、yolov5环境安装二、yolov5voc格式的数据集1.自己格式的数据集转换成跟yolov5相同的格式3.修改相关文件4.修改models/yolov5x.yaml 文件5.训练参数6.训练总结前言使用yolov5训练自己的数据集，首先需要了解yolov5相关源文件都有什么，提示：以下是本篇文章正文内容，下面

1.参考链接参考链接2

关于 [:j] 或者 [:i]：这是切片操作，在下标 i 或者 j 之前的元素都保留关于[:,j] 或者 [:,i] ：这也是切片操作，不同的是：保留第一个维度所有元素，第二维度元素保留到j；只适用numpy的科学数据结构关于[::]操作（高阶用法，可看可不看，一般出现在矩阵数据替换运算，例如NLP里的位置编码）。在list中可以用在元素层面，在numpy的数学数据中可以用在任何层面。使用方法[s

#使用代码块实现我们的功能主要是将我们自己的思想根据函数的方法将其转化输入到代码块，即可完成主要分三步，1。先有函数2.函数的斜率3。切线公式调用函数，使用matplotlib画图展现import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltdef fun1(x):return x**3-1/xdef numerical_lim(f,x):h=1e

关于 [:j] 或者 [:i]：这是切片操作，在下标 i 或者 j 之前的元素都保留关于[:,j] 或者 [:,i] ：这也是切片操作，不同的是：保留第一个维度所有元素，第二维度元素保留到j；只适用numpy的科学数据结构关于[::]操作（高阶用法，可看可不看，一般出现在矩阵数据替换运算，例如NLP里的位置编码）。在list中可以用在元素层面，在numpy的数学数据中可以用在任何层面。使用方法[s