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数据集制作网站在线播放_免费的网页入口无需下载(2024年11月免费观看)

内容来源：友软网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

数据集制作网站

如何从零开始打造交通监控数据集？在机器学习和深度学习的世界里，大家都知道一个道理：数据越好，模型越强，AI落地的速度就越快，效果也越鲁棒。然而，对于像我这样在小公司工作的开发者来说，情况可能就没那么简单了。技术总监不搞算法，大老板只想用开源的解决方案，结果就是没有足够好的资源来打磨那些垂直场景下的模型。不过，我所在的公司在安防、公安、高速公路等领域有不少需求，这给了我一些灵感。最近，我计划自己动手研究并打磨一些算法。于是，我决定从计算机视觉（CV）的智慧交通领域开始。我的目标是收集大量接近实际落地场景的目标检测数据集，并复现和优化各种算法模型。为了收集高质量的数据，我在北京的天桥上拍摄了很多交通流视频片段。天桥的高度和许多路口的监控摄像头高度差不多，大约六到十米左右，这样拍摄的视频素材能尽量模拟监控画面。为了让数据质量高，我还尽量让场景多变，照明条件多变，白天、晚上、晴天、阴天都拍。这个过程有点像李飞飞他们团队搞ImageNet，注定是漫长的。为了收集优质数据，我发出了这个动态，希望能号召一些有想法的人士一起加入。我们计划成立一个研究组织网站，跟踪整个项目的进展，包括数据集的制作与维护，展示贡献者愿意展示的信息，以及在这个数据集上衍生出来的模型效果。比如，能否对YOLO进行定制化设计，以及其他算法模型的打磨。此外，由于需要长期持续标注数据，这个项目还可能衍生出一些技术解决方案，比如云标注平台等。如何让不同地方的贡献者参与数据集的收集、上传素材以及目标检测数据集的标注，这些都是我们需要考虑的问题。期待你的加入！

8个必备数据可视化工具，提升工作效率！ 𐟎豮 Charting Fonts Charting Fonts通过将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标，适合需要个性化数据图表的用户。 𐟓Š2. Excel Excel是一个入门级工具，适合快速分析数据，制作内部使用的数据图。但其在颜色、线条和样式上的选择有限，难以满足专业出版物和网站的需求。 𐟌3. Gephi Gephi是一个用于社会图谱数据可视化分析的工具，能够处理大规模数据集，并构建动态、分层的数据图表。 𐟗𚯸4. CartoDB CartoDB是一个将表格数据与地图关联起来的优秀网站，适合需要地图可视化的用户。 𐟓ˆ5. Google Chart API Google Chart API提供大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图，还支持动画和用户交互控制。 𐟓Š6. D3 D3是一个支持SVG渲染的JavaScript库，能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 𐟎跮 Raphael Raphael是一个创建图表和图形的JavaScript库，输出格式仅限SVG和VML，与其他库有所不同。 𐟓Š8. Visual.ly Visual.ly是制作信息图的流行选择，适合需要信息图而非数据可视化的用户。 𐟓…9. Timeline Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么，适合需要展示时间序列数据的用户。

AI应用进入落地期，行业拐点受瞩目伽马数据发布的《2024年10月AI产业报告》显示，10月全球AI应用流量环比增长13.64%，总访问量超60亿；10月15个细分品类中14个流量上涨，仅图像设计类下跌；10月头部AI应用广告投放金额超4亿元，近半年翻了5倍。时隔1-2年，此前发布的各类大语言模型迎来初步“收获期”，网站访问量持续增加，用户数提升，ChatGPT、微软Copilot、字节豆包、百度文心一言等均增长显著。国盛证券认为，截至目前AI各方面技术已经沉淀了1-2年时间，伴随硬件产品的成熟、算力算法的提高、数据集的丰富等，大模型幻觉现象正在逐步被消除，越多AI应用正在加速进入落地期，为生活、工作模式提供真正实用的优化功能。民生证券指出，2024年10月起，海外AI应用公司陆续发布24Q3财报，AI应用成为一些代表性公司业绩超预期的核心驱动力，AI应用有望进入拐点。相关上市公司中：彩讯股份在AI方面有成熟的产品AIBOX，彩讯AIBox行业大模型解决方案，是可赋能广大开发者定制通专一体的特色智能体，可交付不同领域的AI能力或应用。中文在线在AI生成漫画以及动态漫方面已经实现了商业化连载和付费经营，多部AI漫画作品已同步开发为AI动态漫制作和海外渠道发行。

深度学习水果图像识别毕业设计全攻略 𐟓š 绪论（约1500字）研究背景与意义水果图像识别算法的国内外研究现状主要研究内容论文结构 𐟔砦𗱥𚦥�𙠤𘎥𗧧痢ž经网络（约2000字）深度学习概述卷积神经网络（CNN）特点结构目标检测算法基于候选区域的目标检测基于回归的目标检测小结 𐟓– Darknet-53卷积神经网络（约2500字）经典的卷积神经网络 VGG ResNet GoogleNet Darknet-53卷积神经网络结构小结 𐟖寸 YOLOv3算法（约2000字） YOLOv3算法简介特点利用多尺度特征对目标进行检测拥有九种识别尺度的先验框分类器由softmax改为logistic 小结 𐟓Š 算法测试和实验结果（约3000字）搭建实验环境实验数据数据收集数据集制作评价指标模型训练实验结果与分析 𐟓 总结与展望（约1000字）总结展望 𐟔 参考文献（近三年20条）

GIS入门必知：这些名词你搞清楚了吗？最近在辅导一些初学者时，发现他们对GIS、ArcGIS、Esri、QGIS、AGOL等名词常常混淆不清。为了帮助那些想从零开始学习或转行的小伙伴们，这篇文章将详细解释这些术语的概念和它们之间的关系。 GIS（地理信息系统）可以理解为一种学科或技术，广泛应用于各个领域和行业。通过GIS，我们可以将现实世界中的特征转化为空间数据进行分析，例如空间分析、遥感分析和水文分析等。这些分析通常需要使用GIS相关的软件来实现。 Esri是一家公司，开发了ArcGIS系列产品。最常见的ArcGIS Desktop实际上是对ArcCatalog、ArcMap和ArcGIS Pro的统称。ArcCatalog用于管理数据库和数据集，ArcMap是旧版的桌面软件，用于制图和数据分析，而ArcGIS Pro则是两者的结合，并且可以轻松实现与AGOL的联动。严格来说，ArcGIS是一个软件系列，除了Desktop外，还有AGOL、ArcGIS Enterprise、ArcGIS API for Javascript和for Python等。此外，Esri还有许多其他产品，例如Business Analyst和CityEngine。 AGOL是ArcGIS Online的简称，相当于一个平台。在这个平台上，你可以发布用Desktop制作的内容，最常见的就是用Desktop发布web map，然后用于制作StoryMap或app。你还可以在上面云储存或共享数据。 QGIS是一款开源免费的GIS软件，与ArcGIS Pro有很大的区别，但也有共通之处。初学者如果纠结要学哪个，我的建议是两者都学，但可以先从Pro开始，因为Pro涵盖的功能更多。不过，Pro是商业软件，需要购买许可才能使用，如果预算有限，QGIS是个不错的入门选择。希望这篇文章能帮助你更好地理解GIS及其相关术语，为你的入门之旅打下坚实的基础！𐟓š𐟌

YOLO全攻略，v5到v10 𐟔堙OLO系列目标检测，从v5到v10，全攻略来袭！适合初学者，提供详细的环境配置、模型训练、实验对比及数据增强指导。 𐟓ˆ 环境配置与训练：解决各种环境配置问题，包括Cuda安装、Gpu环境安装等，确保YOLO系列模型顺利运行。 𐟔砦•𐦍ž强与模型优化：通过数据增强、模型剪枝等手段，提升模型精度和轻量化程度。提供各种结构改进方案，助力模型性能优化。 𐟓š 数据处理与格式转换：使用labelimg打标签、制作VOC数据集，以及txt、yolo格式之间的转换。提供从txt、yolo到xml格式的转换工具，方便数据准备。 𐟎›‡检测与图像分类：涵盖YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX、Faster R-CNN等多种目标检测模型。适用于行人检测、车船检测、水果识别、口罩佩戴检测、安全帽检测、PCB缺陷检测、钢筋检测、烟雾火焰检测、地面裂缝检测等多种场景。 𐟓Š 性能评估与可视化：生成loss曲线、PR曲线和MAP，提供简单UI识别界面，方便性能评估和可视化展示。 𐟛 ️ 计算机视觉与图像处理：涵盖OpenCV、Python、TensorFlow、PyTorch等图像处理和目标检测技术。适用于OCR、人工智能、NCNN、CoreML等移动端后端嵌入式部署项目。 𐟌Ÿ 快来体验YOLO系列目标检测的强大功能，开启你的计算机视觉之旅吧！

𐟔娽𛦝𞦎Œ握圆形热图制作技巧𐟎ŸŒˆ今天，我们将一起探索如何制作炫酷的圆形热图！这种数据可视化技术特别适合展示周期性或环状结构的数据哦。𐟓Š 𐟔首先，让我们了解一下圆形热图的特点吧： 1️⃣ 周期性数据展示：非常适合时间序列数据和地理数据等具有周期性特征的数据集。 2️⃣ 色彩丰富的数据表示：通过颜色的深浅和色调变化，轻松反映数据的大小和特征。 3️⃣ 直观的视觉分析：相较于传统矩形热图，圆形热图能更清晰地揭示数据的环状结构和周期性模式。 𐟛 ️接下来，介绍如何使用R语言中的circlize包来绘制圆形热图： 1️⃣ 数据准备：将你的数据整理成适合圆形热图的格式，通常是一个矩阵，其行和列分别代表数据的分类或变量。 2️⃣ 绘图步骤：利用circlize包中的函数，如circos.heatmap()，来绘制你的圆形热图。你可以自定义颜色映射、标签以及环形的分区等，让你的图表更加个性化！ 𐟎‰现在，你已经掌握了制作圆形热图的基本技巧！快去试试吧，让你的数据可视化更加出彩！𐟌Ÿ

杜克大三期中周：周末学习计划全揭秘 1⃣️ 电影课论文：本周观看《Laura》这部悬疑电影，撰写每周论文。𐟎슥䍤𙠨‡经济学：整理课堂PPT，为期中考试做准备。𐟓š 科研课研究方法：寻找合适的数据集，尝试使用AI工具。𐟔 法语作业与复习：制作quizlet，准备法语考试。𐟇밟‡𗊥†™作课讨论：完成每周讨论，提升写作技巧。𐟓 电影课期中论文：初稿完成，探讨《Mumbai Diaries》这部印度电影。𐟎动‡经济学作业：从周五晚上写到凌晨三点，第二天继续讨论。𐟒𛊩⨯•与社团跟进：准备面试，跟进社团活动。𐟑劦 ᥆…工作时间卡：整理并提交过去两周的工作记录。𐟓… 写作中心修改：去写作中心修改essay，提升质量。𐟖‹️ 刚刚买了杯咖啡，今晚要抓紧时间完成论文进度。☕️ 希望秋假快点到来，每天都能睡懒觉。𐟒䀀

GitHub必收藏的宝藏项目大盘点探索GitHub上的宝藏项目，让你的生活更加便捷和有趣！以下是精选的几个项目，快来收藏吧！ 𐟎蠁I绘画神器 Stable Diffusion Cheat-Sheet：包含700多种艺术风格，方便查找各类艺术家，并支持一键复制提示词。 Stable Studio：开源的图像生成平台，让每个人都能拥有类似MidJourney的工具。 Roop：一键实现A换脸，仅需一张换脸图像，无需数据集或训练，并内置敏感图像检测功能。 pixian.ai：利用AI技术一键移除图像背景，支持在线调整图片分辨率和背景颜色。 Inpaint Anything：AI图像编辑工具，支持一键擦除和替换图像中的指定物品，并通过提示词自动更换背景。 Segment Anything (SAM)：图像分割模型，可自动分割图片或视频中的所有物品，支持零样本转移到其他分割任务。 𐟛 ️ 实用工具 Stirling-PDF：强大的本地网页版PDF文件处理工具，支持拆分、合并、格式转换、内容排列、添加图片、旋转、压缩等操作。 TikTokDownloader：完全免费开源的某音/TikTok采集工具。 Penpot：开源设计与原型制作平台，可替代Figma。 Marker：快速准确地将PDF、EPUB和MOBI文档转换成Markdown格式的工具。 Outline：开源软件，可替代Notion，用于团队内部知识库的部署搭建。 Latest：开源免费Mac工具，用于检查并更新已安装应用。雷池WAF：简单易用、广受好评的Web防火墙工具，保护网站不受黑客攻击。 Graphite：开源的2D矢量图形编辑器，适用于照片编辑、图像处理、图形设计、插图、数据可视化和数字绘画等。 OpenResume：功能强大的开源简历生成器，界面简洁美观，支持导入和解析PDF简历，实时更新简历数据。 QRDesigner：用于二维码设计的项目，支持添加图案、文字、图像、改变背景颜色等操作。 𐟒𛠥𜀥‘工具 Dev Home：微软开源的新开发工具，适用于Windows系统，内置可视化控制面板。 RapidAPI：高颜值的HTTP调试工具，用于编写API请求、完善API描述文档、测试服务器响应、生成客户端代码等，并支持团队成员实时协作。 DataEase：开源的数据可视化分析神器，操作简单，开箱即用。 Upscale：AI图像无损放大神器，快速将模糊图片变为高清图片。 Hidden Bar：一键折叠Mac菜单栏图标，长按Command拖拽图标，自由调整隐藏状态，使用方便。 NotionNext：开源静态博客系统，基于NextJS+Notion API实现，支持多种部署方案，无需服务器，零门槛搭建网站。 PAG动效组件：腾讯开源设计神器，提供完善的动效设计工作流，适用于U动画、贴纸动画、视频编辑和模板设计等场景。 SQL Translator：将自然语言转换为SQL语言，反之亦然，使用方便。 FUXA：开源的流程可视化Web应用，为机器的实时数据构建多种不同设计风格的可视化流程图。 Memos：轻量级开源笔记应用，支持自托管、轻量级、开箱即用、知识管理和社交讨论等特性。 𐟓š 插件推荐 Better Notes：实用的笔记插件，需配合文献管理工具Zotero使用。集成了论文阅读、段落注释、笔记记录、元数据分析、知识输出和AI写作等功能。 CodeCursor：通过这个插件可以将Cursor快速集成到Vscode上。 CopilotForXcode：为Xcode提供GitHub Copilot和ChatGPT支持，加速iOS、macOS和iPadOS软件开发。 vscode-chatgpt：开源VSCode插件，将OpenAI ChatGPT集成到VSCode中。 ChatGPT Box：将ChatGPT深度集成到浏览器中的开源插件，适配主流网站，并内置翻译、总结、润色、情感分析、段落划分、代码解释和问询等功能。 Translator：基于ChatGPT API的划词翻译Chrome插件。

CIFAR10分类，PyQt5实战 𐟓… 开发环境：Python 3.8.5，PyTorch 1.12.1 𐟔 分类模型：LeNet、ResNet、GoogleNet 𐟖寸界面工具：PyQt5 在这个项目中，我们将使用LeNet、ResNet和GoogleNet这三种经典的神经网络模型对CIFAR10数据集进行图像分类，并通过PyQt5制作一个可视化的用户界面。以下是详细步骤和结果展示： 1️⃣ 数据准备与模型训练下载CIFAR10数据集，并使用LeNet、ResNet和GoogleNet进行训练。 2️⃣ 可视化界面设计使用PyQt5创建一个简单的窗口界面。在界面中显示分类结果，包括真实值和模型预测值。 3️⃣ 模型预测与结果展示将训练好的模型加载到界面中。用户可以导入图片进行分类预测。显示预测结果，并与真实值进行比较。 4️⃣ 测试与优化对不同模型进行测试，比较它们的分类准确率。根据测试结果，对模型进行优化和调整。 5️⃣ 用户反馈与改进收集用户反馈，了解他们对界面的使用体验。根据用户反馈，对界面进行改进和优化。以下是一些具体的展示结果： 𐟐𘠩’蛙图像的分类结果比较 𐟚— 汽车图像的分类结果比较 𐟐• 狗图像的分类结果比较 𐟐𔠩鬥›𞥃的分类结果比较 𐟛𓯸 卡车图像的分类结果比较 𐟚⠨𝮨ˆ𙥛𞥃的分类结果比较 𐟐栩𘟥›𞥃的分类结果比较 𐟛寸飞机图像的分类结果比较通过这个项目，你可以深入了解深度学习和神经网络在图像分类中的应用，并通过PyQt5制作一个实用的可视化界面。

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