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YOLO系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中，文件名末尾是部分类别名称; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值； 【注】可以下拉页面，在资源详情处查看标签具体内容；
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四轮转向系统横摆角速度控制simulink仿真模型，利用滑模控制算法，基于八自由度车辆模型，控制有比较好的效果，附参考说明。
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【项目简介】 代码主干网络采用Swin-Transformer 家族系列，包括【tiny、small、base】三种模型。pretrained和freeze_layers参数为是否采用官方预训练模型和是否仅训练分类头。为了做对比消融试验，优化器采用了Adam和SGD、AdamW三种。损失函数采用多类别的交叉熵、学习率优化策略采用cos余弦退火算法 【评估网络】 评估的指标采用loss和准确率（accuracy），分别会在训练集和验证集上进行评估、输出、绘制曲线图像。同时会在训练集、验证集进行一系列评估，包含混淆矩阵、recall、precision、F1 score等等曲线图像，以及recall、precision、F1 score、特异度的输出信息等等。 【具体各类别的指标在json文件中查看】 【如果想要更换数据集训练，参考readme文件】 【本项目为8种番茄病害图片（约4k张数据），包含数据集和标签，可以一键运行】
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本项目可以作为小程序毕设项目，主要功能为音乐播放器，主要功能是：可以播放歌曲(采用mp3网络连接实现)、专辑封面播放时可以旋转，能够实现开始和暂停播放，可以点击下一首歌曲，主页面实现动态轮播图
考研学习分享功能的描述可以涵盖以下几个主要模块，旨在为考研学生提供一个互动、资源共享、经验交流的平台： 1. 用户注册与个人信息管理 学生可以通过邮箱或手机号注册账户，填写个人信息，如姓名、专业、目标院校等。 用户可设置学习目标和进度，方便记录自己的学习历程。 2. 学习资料共享 用户可以上传、下载考研相关学习资料，如教材、真题、笔记、复习计划等。 提供文件分类功能，按学科、院校、难度等进行整理，方便用户查找。 支持多种文件格式，如PDF、Word、Excel、图片等。 3. 复习经验分享 学生可以发布自己的复习经验文章，分享复习方法、备考心得、时间管理技巧等。 提供文章评论和互动功能，其他学生可以点赞、评论、提问，促进经验交流。 设置专栏或专题，帮助学生快速找到自己感兴趣的复习内容。 4. 考研小组与社交功能 学生可以创建或加入学习小组，组内成员可共享资料、讨论问题、互相鼓励。 提供私信、群聊功能，方便学员在小组内进行实时讨论和交流。 支持设置小组学习目标和定期检查进度，增加学习动力。 5. 在线课程与讲座 提供考研各科目（如英语、数学、政治等）的在线课程资源，用户可以报名参加。
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