金屬外表多種生鏽檢測數據集（1200張圖片已劃分）｜面向工業巡檢的目標檢測數據集 在工業設備智能運維、基礎設施安全評估與城市大型金屬結構全生命週期管理不斷推進的背景下，金屬鏽蝕的自動化識別與精確定位已成為工業視覺領域的重要研究與落地方向。 傳統依賴人工巡檢的方式，不僅效率低、主觀性強，而且在高空、狹小空間、高危環境中存在明顯安全隱患。 本文將圍繞一個 已完成標註與劃分的金屬外表生
從大模型到邊緣智能體：基於行為蒸餾的 Agent 能力壓縮與泛化研究 一、背景與問題引入 隨着大語言模型（LLM）的能力不斷增強，**Agent（智能體）**在任務規劃、工具調用、環境感知等方面表現出極強的通用性。然而，一個現實問題逐漸顯現： 大模型很強，但太“重”了。 在以下場景中，大模型往往並不適用： 邊緣設備 / IoT / 嵌入式系統
構建強大的API：Django中的REST框架探究與實踐 在當今的Web開發中，構建強大的API已經成為了不可或缺的一部分。而在Python領域，Django框架提供了強大的REST框架，為開發者提供了一種高效、靈活的方式來構建和管理API。本文將深入探討Django中REST框架的使用，並通過代碼實例和解析來展示其強大之處。 1. 什麼是REST框架？ REST（Repre
停車場空車位檢測數據集（3000張圖片已劃分）[目標檢測] 在城市交通管理與智慧停車建設快速發展的當下，如何高效、精準地識別停車場空車位已成為智慧城市重要課題。為了支持研究者和工程團隊訓練高性能停車檢測模型，我們構建了停車場空車位檢測數據集，專為目標檢測任務優化設計。 本數據集共包含 3000 張圖像，覆蓋多場景、多角度、多時間段真實停車場情況，為 AI 模型提供充分的學習樣本。
