1、摩托车检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法摩托车检测； 2、目标类别名：motorcycle； 3、数量：3661 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

在学习javaweb过程中做的项目，具体功能和页面效果看我博客发的内容。里面包含着所有的资源（包括数据库创建的sql文件、图片静态资源、jsp等），大家进去只需要把连接数据库配置的用户名和密码改成自己的，数据库改成自己，然后把tomcat配置上即可运行。在我以前发过的评论功能也是根据这个项目编写的，大家都可以参考代码。里面的所有涉及到的分页功能、MVC模式等代码逻辑也是大家值的去学习的，如果能看懂这些代码也就表明你初步掌握了javaweb大部分的知识点，这些知识点也是非常重要的。对于大家在以后学习SSM框架或者是SpringBoot时底层的东西就是这些知识点。也会让大家在以后学习框架时更加的容易掌握。学习效率变得更加的高效。里面的代码非常值得大家去学习。并且本资源我会设置为免费资源，希望大家能够多多的去下载资源学习里面的代码，提升自己的实力。早日能够去自己写项目。 重要功能（后台管理、评论、购物车、增删改查（后台管理运用的多）、登录、注册、添加新品、添加到活动列表、购买、支付、购买记录、订单列表、管理员货物发送、管理员管理用户、商品、类型、订单等），具体的功能建议看文章

FordGoBike数据集探索 陈楚航 数据集 该数据集包含有关在覆盖旧金山湾大区的自行车共享系统中进行的单个骑行的信息。 此数据集中有230万辆自行车共享记录。 主要功能是持续时间，开始时间和用户类型。 还包括其他功能，例如起点和终点站的位置以及客户信息，例如性别和出生年月。 由于这些记录的有效性不确定，因此删除了记录的一小部分。 调查结果摘要 在探索中，我发现旅行持续时间的分布集中在10分钟左右。 旅行的平均持续时间取决于很多因素，包括一年中的月份，一周中的一天，一天中的小时和用户类型。 时间和旅行次数之间有很强的关系。 在五月至十一月的夏季，大多数旅行都在进行。 在两个主要的假期，感恩节和圣诞节期间，使用量将大大减少。 此外，与周末相比，出行次数要多得多。 最后，大多数旅行都在高峰时段进行。 同样，旅行次数与用户类型有关，无论他们是否拥有成员身份。 我发现的最后一件事是，用户性

1、YOLOv3摩托车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志, map达90%以上， 2、classes: motorbike; 3、包括1500多张数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv5摩托车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志, map达90%以上， 2、classes: motorbike; 3、包括1500多张数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv7摩托车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志, map达90%以上， 2、classes: motorbike; 3、包括1500多张数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

基于yolov5摩托车电动车识别检测系统源码 +模型+数据4142张 +含voc(xml)+yolo(txt)+json格式标签 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用，只传高质量数据，拒绝劣质数据，请放心下载使用，有问题可以留言私信于我。

1、基于yolov5算法实现摩托车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、训练使用4142张图片训练，9000多个目标对象 4、迭代200次，模型拟合nice，高评估指标。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

汽车模型，3D模型图纸资料

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