yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，人爬墙识别数据集及训练结果（含yolov8训练结果与模型），1016张标注好的数据集（2类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 2个类别：没爬墙，在爬墙。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151864777 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

高效特征波长筛选与数据聚类算法集合：CARS、SPA、GA等结合PCA、KPCA与SOM技术，光谱代分析与预测建模专业服务,特征波长筛选与数据聚类算法集萃：从CARS到SOM的通用流程与光谱分析服务,特征波长筛选算法有CARS，SPA，GA，MCUVE，光谱数据降维算法以及数据聚类算法PCA，KPCA，KNN，HC层次聚类降维，以及SOM数据聚类算法，都是直接替数据就可以用，程序内有注释，直接替光谱数据，以及实测值，就可以做特征波长筛选以及数据聚类，同时本人也承接光谱代分析，光谱定量预测分析建模和分类预测建模 ,CARS; SPA; GA; MCUVE; 光谱数据降维算法; 数据聚类算法; 程序内注释; 光谱代分析; 定量预测分析建模; 分类预测建模,光谱数据处理与分析工具：算法集成与模型构建服务

《深入理解Android系统合集》是一部专为Android开发者和爱好者准备的深度学习资料，涵盖了Android Framework的学习入门。这个合集由邓凡平编著，分为两卷，分别为《深入理解Android 卷1》和《Android(卷2)(带全目录完整版)邓凡平》。这两部作品旨在帮助读者全面理解Android系统的底层机制，尤其是其核心组件——Framework。 **卷一：深入理解Android 卷1** 在《深入理解Android 卷1》中，作者首先介绍了Android系统的基础架构，包括Linux内核层、系统库层和应用程序框架层。这一部分详细讲解了Android如何基于Linux实现其特有的系统服务，以及如何通过JNI与C/C++库进行交互。此外，卷一还深入探讨了Dalvik和ART虚拟机的工作原理，这是Android应用运行的关键。 接着，卷一重点讲述了Activity Manager、Content Provider、Intent、Broadcast Receiver和Service等核心组件的实现机制。这些组件是构建Android应用程序的基础，理解它们的工作方式对于开发高效且稳定的App至关重要。书中还包含了关于Android资源管理、权限控制和UI布局设计等方面的知识，这些都是开发者日常工作中经常遇到的问题。 **卷二：Android(卷2)(带全目录完整版)邓凡平** 在第二卷中，作者进一步深化了对Android Framework的理解，包括窗口管理、图形渲染、网络通信、多媒体支持以及硬件访问等方面。这一部分详细阐述了如何在Android系统中处理用户界面的创建和管理，以及如何利用OpenGL ES进行高性能的图形渲染。 卷二还特别关注了Android的网络编程，如HTTP请求、WebSocket通信以及数据序列化与反序列化。这对于开发涉及网络功能的应用来说极其重要。同时，邓凡平还讲解了Android如何处理多媒体数据，包括音频、视频的编码解码以及相机接口的使用，这对于开发多媒体应用提供了理论基础。 除此之外，卷二还涉及到了Android系统的安全性和性能优化，包括数据加密、内存管理、CPU调度以及电量优化策略等，这些都是提升应用质量和用户体验的关键因素。 总结来说，《深入理解Android系统合集》是Android开发者进阶的必备读物，它不仅提供了对Android Framework的深入解析，还涵盖了Android开发的各个方面，从基础到高级，从理论到实践，帮助读者全面提高Android开发技能，为成为一名专业的Android工程师打下坚实基础。通过系统地学习这两卷书，读者将能够更深入地理解Android系统的运行机制，从而在实际开发中游刃有余。

"基于MIPI DSI DPHY协议的FPGA工程源码解析：彩条驱动实现与参考源码集",MIPI DSI DPHY FPGA工程源码 mipi-dsi tx mipi-dphy协议解析 MIPI DSI协议文档 纯verilog 彩条实现驱动mipi屏幕 1024*600像素。 的是fpga工程，非专业人士勿。 artix7-100t mipi-dsi未使用xilinx mipi的IP。 以及几个项目开发时搜集的MIPI DSI参考源码。 ,核心关键词： MIPI DSI DPHY; FPGA工程源码; MIPIDPHY协议解析; Verilog; 彩条实现驱动; 1024*600像素; Artix7-100t; Xilinx MIPIDSI; 项目开发; 参考源码。 (以上内容以分号进行分隔),"基于Artix7-100t的FPGA工程：MIPI DSI DPHY协议解析与彩条驱动实现"

VISIO图标集-附网络拓扑图实例.pptx

一、基础信息 数据集名称：塑料目标检测数据集 图片数量： 训练集：138张图片 分类类别： Plastic（塑料） 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式： 图片来源于实际采集，常见图像格式如JPEG。 二、适用场景 塑料物品识别系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建AI模型自动检测塑料物品，应用于垃圾分类、回收自动化系统等场景。 工业制造检测： 在生产线或质量控制中，识别塑料材料或部件，提升制造效率和准确性。 环境废物监测： 用于识别塑料污染或废物，支持环境清理项目或可持续性研究。 三、数据集优势 精准标注： 标注采用YOLO格式，边界框定位精确，类别标签一致，确保模型训练可靠性。 任务适配性强： 兼容主流目标检测框架（如YOLO），可直接加载使用，支持快速模型开发。 实用性强： 数据集专注于塑料检测类别，提供真实场景图像，便于模型学习和实际部署应用。

在智慧农业领域，作物成熟度的精准判别是实现高效生产管理的核心环节。针对番茄这类规模化种植的果蔬作物，基于计算机视觉与机器学习的自动化检测技术正成为解决传统人工分拣效率低、主观性强等问题的关键方案。YOLO作为目标检测领域的主流算法，以其卓越的实时性与检测精度，为农业场景下的大规模图像数据处理提供了理想的技术框架。 本数据集聚焦番茄成熟度检测任务，包含5560张精细标注的图像，完整覆盖绿果（未成熟）、半熟（半成熟）、完熟（完全成熟）三个核心成熟阶段。标签体系精准定义了番茄的成熟状态，为YOLO模型的训练提供了高质量标注数据，确保模型能精确识别不同成熟阶段的视觉特征——绿果呈现均匀青绿色，半熟果实可见红绿斑驳的转色过渡，完熟果实则以鲜艳红色为主色调。 在农业生产实践中，成熟度检测模型的精准度直接影响采收时机决策与果实品质分级，对降低人工成本、减少采收损耗、提升商品果率具有重要意义。

内容概要：本文介绍了COMSOL激光打孔技术及其核心组成部分——水平集方法的应用与实践。COMSOL激光打孔技术利用高能激光束对材料进行精确打击，在电子、航空、汽车、医疗等领域得到广泛应用。水平集方法通过复杂数学模型和算法，精确控制激光功率、扫描速度、聚焦深度等参数，确保孔的形状、大小和位置的精准度。此外，水平集技术可根据不同材料和需求灵活调整，适用于金属、塑料等多种材质，显著提升了加工效率和产品质量。 适合人群：从事制造业、材料加工领域的工程师和技术人员，以及对先进制造技术感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：① 提升激光打孔的精度和效率；② 探索水平集方法在不同材料和应用场景中的优化配置；③ 支持制造业技术创新和发展。 阅读建议：关注水平集方法的具体实现细节，结合实际案例深入理解其在激光打孔中的应用效果。

内容概要：本文详述了MongoDB的全面部署流程及其基本操作。首先介绍单一MongoDB服务器的环境搭建、配置及服务启动方法，随后讨论基于MongoDB构建复制集的细节——包括本地机器多节点模拟以及分布式的部署方式，最后重点阐述了一个完整MongoDB分片集群的搭建，具体展示了配置文件、命令行指令等关键环节。此外，本文也探讨了关于文档的操作，如查看、使用、删除数据库，管理文档、聚合框架的应用，并通过实例演示了图书馆管理系统的构建，即数据库结构规划以及实际编程接口的调用情况。 适合人群：有初步了解Linux操作系统和网络基础知识的技术从业者，希望深入了解MongoDB非关系型数据库特性，学习掌握高效部署高可用数据库集群的方法。 使用场景及目标：适用于希望构建弹性、容错性强的数据库系统的开发团队；希望通过真实项目案例巩固理论概念的学习者。同时提供完整的操作指南，帮助企业快速部署和维护MongoDB。 阅读建议：为了更好地理解和应用本篇文章提供的知识点，读者应在熟悉Linux命令行环境的基础上仔细研究各步骤的具体实施方法，并动手实操一遍，尤其是针对不同拓扑结构下的副本集和分布式集群部署，注意每一步骤可能遇到的问题及解决方案；另外，有关MongoDB内部特性的讲解部分，可以参考官方文档进一步深入探究其背后的原理和技术逻辑。

“基于YOLO V8的金属表面缺陷检测识别系统——从源代码到实际应用的完整解决方案”,"基于YOLO V8的金属表面缺陷智能检测与识别系统：Python源码、Pyqt5界面、数据集与训练代码的集成应用报告及视频演示",基于YOLO V8的金属表面缺陷检测检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】 有报告哟 视频演示： 金属表面缺陷的及时检测对于保障产品质量和生产安全至关重要。 然而，传统的人工检测方法往往效率低下、耗时长，并且容易受主观因素影响。 为了解决这一问题，我们提出了基于深度学习技术的金属表面缺陷检测系统。 本项目采用了Yolov8算法，这是一种高效的目标检测算法，能够在图像中快速准确地检测出各种目标。 我们将其应用于金属表面缺陷的检测，旨在实现对金属表面缺陷的自动化检测和识别。 数据集的选择是本项目成功的关键之一。 我们收集了大量金属表面缺陷图像，这些数据为模型的训练提供了充分的支持，确保了模型在各种情况下的准确性和稳定性。 在训练过程中，我们采用了迁移学习的方法，利用预训练的Yolov8模型，并结合我们的金属表面缺陷数据集进行了进一步的微调和优化。