● 数据集介绍：城市道路行驶车辆检测数据集，真实监控场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如城市道路快速行驶车辆、城市道路慢速行驶车辆、城市道路密集行驶车辆、城市道路夜间低光行驶车辆数据等。数据集标注标签划分为 "car"、"van"、"bus"、"others" 四个类别； ● 适用实际项目应用：交通道路监控场景下驾驶车辆检测项目，以及作为监控场景通用车辆检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ ### 目标检测-城市道路行驶车辆检测数据集解析 #### 数据集概述 该数据集主要针对城市道路中行驶的各类车辆，旨在为交通监控、智能驾驶等应用场景提供丰富的图像资源与标注信息。数据集共包含10,000张高质量的真实监控场景图像，并覆盖了多种行车情况，例如快速行驶、慢速行驶、密集行驶以及夜间低光环境下的车辆。这些场景的多样性和复杂性对于提升模型的泛化能力和鲁棒性至关重要。 #### 类别划分 数据集中的车辆被细分为四个类别：“car”（轿车）、“van”（厢式车）、“bus”（公交车）以及“others”（其他）。这种细致的分类有助于更准确地识别不同类型的车辆，从而更好地服务于实际应用需求。例如，在交通管理中，区分不同类型车辆的能力对于制定合理的交通策略至关重要。 #### 标注工具与格式 所有图像均使用`labelimg`这一强大的标注工具进行了精细标注，确保了数据的质量。此外，为了方便用户使用，提供了三种常见的目标检测数据集格式：VOC(xml)、COCO(json)和YOLO(txt)。这三种格式几乎涵盖了目前主流的目标检测框架所需的数据格式，大大降低了数据预处理的工作量。 - **VOC**：这是一种广泛使用的数据集格式，主要用于Pascal VOC挑战赛。它使用XML文件来存储每个图像的元数据，包括对象的位置信息。 - **COCO**：Common Objects in Context（COCO）格式是一种更现代且功能更全面的数据集格式，适用于多个计算机视觉任务，如物体检测、分割等。COCO格式使用JSON文件来组织数据。 - **YOLO**：You Only Look Once（YOLO）格式非常适合快速训练和部署，因为它简单直观，仅使用文本文件来表示边界框坐标和类别的索引。 #### 训练支持 数据集还附带了针对YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本，这极大地简化了训练过程。支持多平台（GPU、CPU和Mac M芯片），使得不同硬件条件下的用户都能轻松进行模型训练。此外，还提供了训练日志供参考，这对于理解训练过程中的问题和优化模型非常有帮助。 #### 数据集划分脚本 数据集还包含了一个用于划分数据集的脚本。这个脚本可以将数据集自动划分为训练集、验证集和测试集，这是机器学习项目中非常重要的一步。通过合理划分数据集，可以有效地评估模型性能并避免过拟合。 #### 应用场景 此数据集特别适合应用于以下几种场景： - **交通监控**：监测道路上的车辆流量，识别异常行为（如闯红灯、逆行等）。 - **智能驾驶辅助系统**：帮助自动驾驶汽车识别周围的车辆类型和位置，提高驾驶安全性。 - **城市管理**：统计特定时间段内的车辆类型分布，为城市规划提供数据支持。 #### 获取方式 数据集可通过百度网盘链接下载：[链接](https://pan.baidu.com/s/1CJ-3SK3heWHzlVHb_PMKHA)，提取码为6666。需要注意的是，由于数据集资源超过1GB，因此提供的下载文件为PDF格式，其中包含了数据集的基本情况介绍及获取完整数据集的方式。 该数据集以其丰富的场景覆盖、高质量的图像和标注、灵活的数据格式以及便捷的训练支持，为从事车辆检测相关研究或应用的开发者提供了一套非常有价值的数据资源。

在计算机科学领域，CPU（中央处理器）是计算机系统的核心组件，负责执行指令并控制硬件操作。流水线技术是现代CPU设计中的一个重要概念，它通过将指令执行过程分解为多个独立阶段，实现指令间的重叠执行，从而提高处理器的吞吐率。本课程设计主要关注的是在VIVADO环境下如何构建一个基于MIPS架构的流水线CPU，并解决在流水线中可能出现的三种冒险问题。 VIVADO是一款由Xilinx公司开发的硬件描述语言综合工具，主要用于FPGA（现场可编程门阵列）的设计和实现。它提供了一个完整的流程，包括设计输入、逻辑综合、布局布线、仿真验证以及硬件编程等，使得开发者能够高效地创建、优化和验证复杂的数字系统。 在这个课程设计中，我们将使用VIVADO来实现一个MIPS（Microprocessor without Interlocked Pipeline Stages）架构的CPU。MIPS是一种精简指令集计算机（RISC）架构，以其简洁高效的指令集和流水线设计而闻名。它的指令执行过程被划分为取指、解码、执行、内存访问和写回五个阶段。 在流水线CPU设计中，可能会遇到三种类型的冒险：数据冒险、控制冒险和结构冒险。数据冒险是指指令间的依赖关系导致的数据冲突；控制冒险是由于分支或跳转指令引起的流水线乱序；结构冒险则源于硬件资源的共享冲突。解决这些冒险的方法各有不同： 1. 数据冒险：通常通过插入旁路（bypassing）电路来解决，它允许前一条指令的结果在未写入寄存器之前直接传递给后续指令使用。 2. 控制冒险：通常采用动态分支预测和分支目标缓冲器来提前确定分支目标，减少因分支延迟而导致的停顿。 3. 结构冒险：可以通过改进硬件设计，如增加专用通路或使用多级队列，避免资源冲突。 在VIVADO中，我们首先需要编写Verilog或VHDL代码来描述CPU的逻辑功能，然后使用VIVADO的综合工具将其转换为逻辑门级表示。接着，进行布局布线，分配FPGA上的物理资源。通过仿真验证确保设计正确无误后，下载到FPGA硬件中运行。 这个课程设计不仅涵盖了计算机组成原理的基础知识，还涉及到VIVADO工具的使用技巧，对理解硬件描述语言、FPGA设计流程以及CPU流水线原理有极大的帮助。代码可以直接运行，便于学习者快速上手并进行实践操作。在学习过程中，遇到任何问题都可以随时提问，作者承诺会给予及时的回应和支持。

1、YOLO树叶分类目标检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

1、YOLO环形编码标记物检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

放到SD卡，开机后可以升级

提供三种JS日历控件，附用发说明及示例，有三种不同的选择，很好，很强大，支持中英文

修改完毕学生考勤管理系统（三种用户权限）考勤管理

车辆二自由度（三种方式），三自由度，四自由度车辆模型，参数齐全，可完美运行，绝不忽悠！(Vehicle two degrees of freedom (three ways), three degrees of freedom, four degrees of freedom vehicle model, complete parameters, perfect operation, never fooling!)

图像模糊matlab代码

利用AD_DMA采样，实现波形的绘制，并通过对数据的处理，显示波形名称 通过AD对第二部分的扫描信号进行采集，绘制幅频特性曲线以及对数幅频特性曲线 详情见博客