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PR曲线——一个更敏感的性能评估工具
在不均衡数据集的情况下,精确率-召回率(Precision-Recall, PR)曲线是一种非常有用的工具,因为它提供了比传统的ROC曲线更准确的性能评估。以下是PR曲线在不均衡数据情况下的一些作用: 关注少数类:在不均衡数据集中,少数类的样本数量远少于多数类。PR曲线通过关注少数类(通常是正类)的性能来弥补这一点,因为它直接评估模型在识别正类方面的能力。 精确率与召回率的平衡:精确率(Pr
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Matlab中BaseZoom()函数实现曲线和图片的局部放大
BaseZoom工具下载链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1yItVSinh6vU4ImlbZW6Deg?pwd=9dyl 提取码:9dyl 下载完之后将工具包放置合适的路径下,并在matlab中“设置路径”中添加相应的路径; 注:可以先运行如下图片中的语句,看看是否报错;如果报如下错误,说明matlab未安装“Image Processing Toolbox”工
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基于yolov8的包装盒纸板破损缺陷测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv8的包装盒纸板破损缺陷检测系统是一种高效、智能的解决方案,旨在提高生产线上包装盒纸板的质量检测效率与准确性。该系统利用YOLOv8这一前沿的深度学习模型,通过其强大的目标检测能力,能够实时识别并标记出包装盒纸板上的各种破损缺陷,如划痕、撕裂、孔洞等。 在系统中,首先需对包含破损缺陷的包装盒纸板图像进行数据采集和标注,形成训练数据集。随后,利用这些数据进行模型训练,使
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基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv8的NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案,旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。该系统利用YOLOv8算法,该算法以其高效、准确和实时检测的特点著称。 NEU-DET数据集为该系统提供了丰富的训练资源,涵盖了热轧带钢的六种典型表面缺陷,包括轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕,每种缺陷均有大量样本,确保了模型的全面性和准确性
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基于yolov8的电动车佩戴头盔检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv8的电动车佩戴头盔检测系统利用了YOLOv8这一先进的目标检测模型,旨在提高电动车骑行者的安全意识,减少因未佩戴头盔而导致的交通事故风险。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,在检测速度和精度上均进行了优化,特别适用于处理复杂场景中的小目标检测。 该系统通过收集并标注包含电动车骑行者图像的数据集,对YOLOv8模型进行训练,使其能够准确识别骑行者是否佩戴头盔。在实
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基于yolov8的西红柿缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv8的西红柿缺陷检测系统是一个利用深度学习技术的创新项目,旨在通过自动化和智能化的方式提高西红柿缺陷检测的准确性和效率。该系统利用YOLOv8目标检测算法,该算法以其高效性和准确性在目标检测领域表现出色。YOLOv8不仅继承了YOLO系列模型的优势,还引入了新的骨干网络、Anchor-Free检测头以及优化后的损失函数,这些改进使得模型在复杂环境下的检测性能更加优越。
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基于yolov5的西红柿成熟度检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv5的西红柿成熟度检测系统是一个利用先进深度学习技术的创新项目,旨在提高西红柿成熟度检测的准确性和效率。该系统以YOLOv5为核心算法,该算法由Ultralytics公司于2020年发布,并在YOLOv3的基础上进行了显著改进。YOLOv5以其高效性和准确性在实时目标检测领域备受关注,特别适用于农业视觉检测任务。 该系统通过收集并预处理大量不同成熟度的西红柿图像数据,
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vs2022 如何去掉 错误|警告的波形曲线 绿色波浪线
如图: 去不去都一样,只是看着不舒服,相当不爽 工具→选项→文本编辑器→显示错误波形曲线,把前的√去掉,按确定 清爽多了,虽然没啥卵用 。。。
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基于yolov8的水面垃圾水面漂浮物检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv8的水面垃圾与漂浮物检测系统是一种高效、智能的监测解决方案。该系统利用YOLOv8这一前沿的深度学习模型,结合智能视频分析技术,对河道、湖泊等水面的垃圾漂浮物进行实时监测与识别。 YOLOv8作为YOLO系列的最新迭代,以其高准确度和实时检测能力著称。通过复杂的网络架构、优化的训练流程和强大的特征提取能力,YOLOv8能够在各种光照和水质条件下,准确识别包括生活垃圾
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C#中chart绘制曲线
官网资料:Chart 类 (System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting) | Microsoft Learn 类的 Chart 两个重要属性是 Series 和 ChartAreas 属性,这两个属性都是集合属性。 Series集合属性存储Series对象,这些对象用于存储要显示的数据以及该数据的属性。 ChartAreas集合属性存储Char
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基于yolov8的路面垃圾检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv8的路面垃圾检测系统是一种利用深度学习技术实现的高效、精准的路面垃圾检测解决方案。该系统采用了YOLOv8目标检测算法,该算法在速度和精度上均表现出色,能够实时或近实时地检测路面上的垃圾。 系统通过训练YOLOv8模型,使其能够识别并定位多种类型的路面垃圾,如塑料袋、纸屑等。在实际应用中,系统可以支持图片、视频以及摄像头的输入,通过界面实时显示目标位置、检测结果、和
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基于yolov5的猪只识别计数检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv5的猪只识别计数检测系统是一种创新的农业应用解决方案,它结合了深度学习和计算机视觉技术,专为提高养猪业的管理效率和精确度而设计。该系统利用YOLOv5这一先进的目标检测模型,能够实时、准确地在图像或视频中识别并计数猪只。 YOLOv5以其轻量级、高速和准确的特点著称,特别适合用于复杂多变的农场环境。通过摄像头采集的图像数据,系统能够自动检测并标记出每一头猪的位置和数
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Unity中的曲线插值CatmullRom
链接:Unity中的曲线插值CatmullRom ps:博客从typecho换成jekyll后,文章复制到简书来因为图片链接原因变得麻烦了。- -! 正文 之前写了个插件,有个需要曲线插值的功能。给定一些点的位置,物体成一条平滑曲线依次通过这些点。 Bezier曲线是在Unity里比较常用的,但是不适合这里的需求。因为Bezier无法通过所有的点,它需要有另外的点来构造切线。如下图: 图1
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【MATLAB源码-第160期】基于matlab的胡桃夹子优化算法(NOA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线
操作环境: MATLAB 2022a 1、算法描述 胡桃夹子优化算法(Nutcracker Optimization Algorithm, NOA)是一个灵感来源于胡桃夹子的故事的元启发式优化算法。这个故事中,胡桃夹子是一个能够将坚果壳轻易地破开以获取内部果仁的工具。在优化算法的语境下,这个过程被比喻为寻找问题解决方案的过程,即如何有效地“破开”问题的“坚硬外壳”以到达其核心或最优解。 灵
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基于yolov5的煤矿传送带异物检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv5的煤矿传送带异物检测系统是一种高效、智能的监测解决方案,专为煤矿等复杂工业环境设计。该系统利用YOLOv5深度学习算法,结合现场摄像头,对煤矿传送带上的异物进行实时监测与识别。 YOLOv5以其出色的检测速度和准确性著称,通过将原始图像划分为多个网格,并在每个网格中预测可能的目标边界框,实现对传送带上大块煤、矸石、锚杆、槽钢等异物的快速识别。系统能够自动区分正常物
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Gartner《2024中国安全技术成熟度曲线》AI安全助手代表性产品:开发者安全助手D10
海云安关注到,近日,国际权威研究机构Gartner发布了《2024中国安全技术成熟度曲线》(Hype Cycle for Security in China,2024)报告。 在此次报告中,安全技术成熟度曲线将安全周期划分为技术萌芽期(Innovation Trigger)、期望膨胀期(Peak of Inflated Expectations)、泡沫破裂低谷期(Trough of Disill
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【MATLAB源码-第258期】基于matlab的16QAM调制解调COSTAS环载波同步仿真,对比前后星座图,输出锁相环响应曲线。
操作环境: MATLAB 2022a 1、算法描述 16QAM(16 Quadrature Amplitude Modulation,16阶正交幅度调制)是一种常用的数字调制方式,它通过改变载波信号的相位和幅度来传输信息。相比于QPSK,16QAM在同样的带宽下能够传输更多的比特信息,因为它使用了16个不同的符号,每个符号可以表示4个比特的数据。这种调制方式在现代通信系统中广泛应用,特别是在
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基于yolov5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统是一种高效、智能的食品安全监测解决方案。该系统利用YOLOv5网络模型,结合深度学习技术,实现对厨房环境的实时监控与智能分析。 YOLOv5以其高速和高精度的特性,在实时目标检测任务中表现出色。该系统通过安装在前端的智能摄像头,实时采集厨房画面,并利用YOLOv5算法对视频流中的图像进行快速处理。一旦检测到老鼠生物,系统会立即检测到相
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基于yolov8的人头计数检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv8的人头计数检测系统是一种利用深度学习技术的先进解决方案,旨在实现高效、准确的人头计数功能。该系统以YOLOv8为核心算法,该算法是YOLO系列中的最新迭代,以其卓越的实时检测性能和准确性著称。 该系统通过复杂的网络架构和优化的训练流程,能够自动识别和计数图像或视频中的人头。YOLOv8的改进包括更强大的特征提取能力、多尺度预测技术和自适应锚框优化,使得该系统在不同
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自定义控件(31)---贝塞尔曲线
布局文件 <com.safly.myapplication.CustomeWaitingProgressBar2android:id="@+id/skipView2"android:layout_width="fill_parent"android:layout_height="fill_parent"></com.safly.myapplication.CustomeWaitingPr
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python实现椭圆曲线加密算法(ECC)
目录 椭圆曲线加密算法(ECC)简介ECC的数学基础椭圆曲线的定义ECC的基本操作 ECC加密和解密流程Python面向对象实现ECC加密和解密代码解释场景应用:安全通信总结 椭圆曲线加密算法(ECC)简介 椭圆曲线加密算法(Elliptic Curve Cryptography, ECC)是一种基于椭圆曲线数学结构的公钥加密算法。ECC以其较高的安全性和较小的密钥长度而闻名
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智能BI新突破,看思迈特新品背后的第二增长曲线
人工智能技术正以出人意料的速度和方式重塑我们的世界。即便是最前沿的科学家,也难以预测未来12个月内生成式AI将带来怎样的变革。 然而,随着通用大模型的热度逐渐消退,AI Agent(人工智能助理或智能体)正迅速崛起,成为下一个科技风口。 在今年4月的世界人工智能大会上,斯坦福大学教授吴恩达发出了一项振聋发聩的号召——他敦促所有从业者将注意力转向AI Agent。他强调:“AI Agen
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B样条曲线法
1. B样条曲线法概述 1.1 B样条曲线法的定义与发展 B样条曲线法是一种基于控制点和节点向量的数学模型,用于几何建模和曲线设计。该方法由Paul de Casteljau和Pierre Bezier等人在20世纪60年代提出,并迅速发展成为一种广泛应用于计算机辅助设计(CAD)和计算机图形学领域的核心技术。 历史背景:B样条曲线法的提出是为了解决汽车制造业中复杂曲面建模的问题,它通过数学
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零知识证明-椭圆曲线(四)
前言 零知识证明(Zero—Knowledge Proof),是指一种密码学工具,允许互不信任的通信双方之间证明某个命题的有效性,同时不泄露任何额外信息 上章介绍了基础数字知识,这章主要讲 椭圆曲线 方程 2:椭圆曲线方程 y2+axy+by=x3+cx2+dx+e 式中,a、b、c、d、e均为实数,x和y在实数集上取值。 在加密领域一般采用如下简化后的数学形式: 有限域椭圆曲线 y2= x3+
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基于yolov8的行人跌倒检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】 基于YOLOv8的行人跌倒检测系统是利用先进的深度学习技术,特别是YOLOv8模型,来实现高效、准确的行人跌倒行为检测。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,通过改进的网络架构和训练策略,在保持高检测速度的同时,显著提升了检测精度。 该系统首先通过收集并标注大量跌倒行为的数据集,利用YOLOv8模型进行训练,使其能够准确识别视频中的跌倒行为。训练过程中,采用数据增强技术提升模型
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移动端视频编辑SDK解决方案,关键帧曲线塑造生动效果
美摄科技,作为移动视频编辑技术的领航者,携其革命性的移动端视频编辑SDK解决方案,正以前所未有的创新力,为视频创作者们开启了一扇通往无限创意的大门。 重塑视频编辑体验,让创意触手可及 美摄科技的移动端视频编辑SDK,不仅仅是一款工具,它是每一位创作者手中的魔法棒,能够轻松实现专业级的视频编辑效果。该解决方案支持片段素材的灵活添加与编辑,让用户能够随心所欲地拼接每一个精彩瞬间。更令人兴奋的是,通
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