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11:04 PM · Nov 06 ,2025
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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 水面漂浮垃圾分類檢測數據集5類7265張VOC+YOLO格式

水面漂浮垃圾分類檢測數據集5類7265張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：7265 Annotations文件夾中xml文件總計：7265 labels文件夾中txt文件總計：

數據集 , 標籤名 , 水面漂浮垃圾 , 後端開發 , txt文件 , Python

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 讓智能家居“聽懂人話”：我用4B模型+萬條數據，教會了它理解複雜指令

在智能家居場景中，我們經常遇到這樣的尷尬： 你説：“把燈打開。” —— 它可以執行。 你説：“如果檢測到漏水，就把水閥關了併發個通知。” —— 它可能聽不懂了。 你説：“有點冷，把空調調高一點。” —— 它問你：“一點是多少？” 在物聯網（IoT）時代，我們希望智能家居不僅僅是“遙控器”，而是能聽懂人話的“管家”。 我們測試了市面上幾款主流大模型——

數據集 , 智能家居 , 大模型微調 , aigc , llama , Json

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 無人機視角智慧交通擁堵識別分割數據集labelme格式2392張3類別

注意數據集大約有一半是增強圖片主要為旋轉增強圖片 數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2392 標註數量(json文件個數)：2392 標註類別數：3 標註類別名稱:["crowdedstreet","notraffic","traffic"] 每個類別標註的

數據集 , json數據 , 後端開發 , JAVA , Json

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於YOLOV8+Pyqt5的番茄成熟度檢測系統

1、研究背景 在現代農業發展中，番茄作為全球廣泛種植的重要經濟作物，其成熟度精準判斷對農業生產、加工及銷售環節意義重大。準確掌握番茄成熟度，能幫助農民確定最佳採摘時間，避免過早採摘導致果實未充分成熟、口感和營養不佳，或過晚採摘造成果實腐爛、產量損失，進而提高生產效益。在果蔬加工和銷售領域，成熟度檢測有助於生產商和商家準確評估產品質量，實施精準分級，提升產品市場競爭力。傳統番

數據集 , v8 , 成熟度 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

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u_17335978 頭像

夕年HM - 基於深度學習的農業蟲害自動識別系統：YOLOv8 的完整工程

一、研究背景：農業蟲害識別為何需要 AI？ 在農業生產過程中，病蟲害是影響作物產量和質量的核心因素之一。據統計，全球每年因蟲害造成的糧食損失高達 20% 以上。傳統的蟲害防治方式主要依賴： 人工巡田觀察 專家經驗判斷 事後用藥處理 這種方式存在明顯問題： 🐞 識別效率低：人工巡檢難以覆蓋大面積農田 🐞

數據集 , v8 , 人工智能 , 深度學習 , 目標檢測

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 視障人士輔助移動數據集道路障礙物垃圾桶斑馬線盲道三輪車檢測數據集VOC+YOLO格式9977張20類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：9977 標註數量(xml文件個數)：9977 標註數量(txt文件個數)：9977 標註類別數：20 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yo

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mb686fbcc4efbd6 - 電力場景無人機巡檢數據集杆塔缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式1720張12類別

注意數據集中有部分增強圖片 數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1720 標註數量(xml文件個數)：1720 標註數量(txt文件個數)：1720 標註類別數：12 所在倉庫：firc-datas

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u_15851118 - DeepSeek系列模型/項目介紹（二）：Coder、Prover、Math、ESFT

概述 接上篇DeepSeek系列模型/項目介紹。 DeepSeek-Coder 代碼大模型系列，旨在通過AI技術來理解和生成代碼，提升開發效率。 特性： 核心定位：開源代碼智能模型，促進研究和商業應用 模型規模：從1.3B到236B等多種參數，V2採用MoE架構 訓練數據：從零開始訓練，使用2萬億高

數據集 , 數據 , 自然語言 , 人工智能 , Css , 前端開發 , HTML

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超神經HyperAI - AI 編譯器技術分享會：上海交大/中科院計算所/微軟亞研/智源，他們來了！

4 場 Meetup、3 個城市、19 位嘉賓、1k+ 行業從業者、累計 100w+ 曝光， 2023 年 AI 編譯器社區小小刷新了一下存在感，我們在非常細分的領域裏找到了最為垂直的開發者和工程師，從 0 到 1 建立起一個個小據點，搭建交流平台、促成企內合作、連通生態上下游。 2024 年雖然已經過半，在大模型持久佔據技術圈「熱搜榜單」的今天，我們將於 7 月 6 日（週六）在中國科學院計算技

機器學習 , 數據集 , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

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王校長的熱狗 - 航拍山體滑坡數據集3452張VOC+YOLO格式

航拍山體滑坡數據集3452張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：3452 Annotations文件夾中xml文件總計：3452 labels文件夾中txt文件總計：3452 標籤種類數：1 標籤名稱:["land

數據集 , 後端開發 , txt文件 , 航拍山體滑坡數據集 , ide , Python

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王校長的熱狗 - 航拍地面多目標檢測數據集1713張16類標籤VOC+YOLO格式

航拍地面多目標檢測數據集1713張16類標籤VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：1713 Annotations文件夾中xml文件總計：1713 labels文件夾中txt文件總

數據集 , 後端開發 , 航拍地面多目標檢測數據集1713張1 , txt文件 , 目標檢測 , Python

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 最佳實踐丨讓蘇東坡"復活"！我用Qwen3-8B實現了與千古文豪的跨時空對話

"你是誰？" "我是一個多才多藝的文學家、書法家和畫家，生活在北宋時期。我是蘇東坡，我……" 這不是穿越劇的台詞，而是藉助大模型技術實現的真實對話。在人工智能的賦能下，千年前的文豪蘇東坡以“數字分身”的形式“復活”，與今人吟詩作對、暢談人生，展開一場跨越時空的交流。 這是微調前大模型的回答。此時的模型如同一個精準的“知識庫”，回答客觀

AIGC二三事 , 數據集 , 數據 , 大模型微調 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099316 頭像

數據探索先鋒 - 深度學習特徵維數參數的設置

特徵向量：設A是n階方陣，如果有常數λ和n維非零列向量α的關係式Aα=λα成立，則稱λ為方陣A的特徵值，非零向量α稱為方陣A的對應於特徵值λ的特徵向量。 特徵值分解： 在python中使用numpy工具就可以實現。 降維 定義：將數據的特徵數量從高維轉換為低維。 作用：解決高維數據的維度災難問題的一種手段；能夠作為一種特徵抽

數據集 , 數據 , 深度學習特徵維數參數的設置 , 人工智能 , 方差 , 深度學習

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u_16213395 頭像

mob64ca12e7b5cf - ollama退出模型指令

在使用Ollama時，我們有時會遇到“ollama退出模型指令”的問題。這通常表現為模型在運行過程中意外退出，無法執行預期的任務。接下來，我將詳細記錄我解決這一問題的過程，包括錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試以及預防優化措施。 問題背景 在與Ollama進行模型推理時，用户注意到，在特定操作條件下，Ollama經常會無故退出。此現象對生產環境的穩定性產生了影響。以下是該問題

數據集 , 數據 , aigc , 解決方案

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 智慧交通非法違規停車檢測數據集VOC+YOLO格式2129張4類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：2129 標註數量(xml文件個數)：2129 標註數量(txt文件個數)：2129 標註類別數：4 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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u_13544 頭像

deanyuancn - Spark 基礎——RDD 算子

RDD算子介紹 RDD（彈性分佈式數據集）是Spark的核心數據結構，代表不可變、分區化的數據集合。RDD算子分為兩類： 轉換算子（Transformations）：惰性操作，生成新RDD $$ \text{新RDD} = \text{原RDD} \rightarrow \text{算子操作} $$ 行

spark , 數據集 , 開發語言 , 一對一 , Css , c , 前端開發 , HTML

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u_14587 頭像

bugouhen - service如何配置流量權重

一，配置報表查看權限 　　方法一：使用dynamic365添加用户組管理 　　　　參考教程：https://www.pianshen.com/article/25031937531/ 　　方法二：配置訪問目錄和用户角色 　方法三：如果數據源是SQL，通過SQL AS實現人員或者部門級的權限控制 　　方法

數據集 , 數據 , 用户權限 , 人工智能 , 深度學習 , service如何配置流量權重

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u_16504314 頭像

康謀自動駕駛 - 端到端下半場，如何做好高保真虛擬數據集的構建與感知？

01 前言 隨着自動駕駛技術的日益升級，以UniAD、FSD V12為代表的“端到端”架構正重構行業格局。這一架構試圖通過單一神經網絡直接建立從傳感器輸入到車輛控制的映射，從而突破傳統模塊化累積誤差的侷限。 然而端到端模型對數據分佈的廣度與深度均有着高要求，尤其是對缺乏歸納偏置的Transformer架構而言，“數據規模”與“場景覆蓋度”可謂直接決定了模型上限。

數據集 , 軟件測試 , 數據 , 自動駕駛

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mb686fbcc4efbd6 - 超聲圖像多囊卵巢綜合症分類數據集4637張2類別

注意數據集中大約一半為增強圖片主要為旋轉增強圖片 數據集類型：圖像分類用，不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式：僅僅包含jpg圖片，每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數)：4637 分類類別數：2 類別名稱:['infected','notinfected'] 每個類別圖片數： 訓練集圖片數：4074 - i

數據集 , 圖像分類 , 後端開發 , JAVA , 目標檢測

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資深程序設計 - 基於yolov8的深度學習垃圾分類檢測系統

1、研究背景 在城市化進程加速與人口持續增長的當下，垃圾產生量呈指數級攀升，傳統垃圾分類方式因依賴人工分揀，存在效率低下、成本高昂、分類準確率不穩定且勞動強度大等弊端，難以滿足日益增長的垃圾處理需求。同時，垃圾分類的精準度直接關乎資源回收利用率與環境質量，錯誤分類不僅會造成可回收資源的浪費，還會加重後續處理負擔，甚至對土壤、水源等生態環境造成長期污染。在此背景下，藉助先進技

數據集 , v8 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , Python

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mb686fbcc4efbd6 - 智慧養殖羊圈羊行為識別羊狀態檢測數據集VOC+YOLO格式9652張3類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：9652 標註數量(xml文件個數)：9652 標註數量(txt文件個數)：9652 標註類別數：3 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

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mb686fbcc4efbd6 - 口腔癌病理染色組織切片圖片分類數據集11303張2類別

注意數據集中圖片有超過一半是增強圖片 數據集類型：圖像分類用，不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式：僅僅包含jpg圖片，每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數)：11303 分類類別數：2 類別名稱:['Normal','OSCC'] 每個類別圖片數： 訓練集圖片數：9264 - Normal訓練集圖片數：43

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超神經HyperAI - 幾乎覆蓋元素週期表！Meta 發佈開源 OMat24 數據集，含 1.1 億 DFT 計算結果

隨着全球對可再生能源需求的日益增長，儲能技術作為一種能夠將能量儲存起來並在需要時釋放的解決方案，正受到越來越多的關注。但許多再生能源存儲技術初期投資成本高，運維困難，目前仍處於研發或示範階段。 針對於此，彼時還未更名的 Facebook 人工智能研究實驗室 (FAIR) 聯合卡耐基梅隆大學，於 2020 年發起了 Open Catalyst Project 項目，其目標是利用 AI 探尋用於可再生

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 建築缺陷數據集6808張VOC+YOLO格式

建築缺陷數據集6808張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：6808 Annotations文件夾中xml文件總計：6808 labels文件夾中txt文件總計：6808 標籤種類數：7 標籤名稱:["Broken

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