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vim-zhongwei-snippets Vim的一组代码片段。 安装 使用首选的Vim插件安装方法。 我喜欢Vundle，但其他选择（例如病原体）也应该可以正常工作。 如果您使用的是Vundle，...插件'sunzhongwei / vim-zhongwei-snippets'
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教学辅助平台的出现，是为了更好地服务于教育工作者和学生，提高教学效果和学习效率。该平台集成了多个功能模块，旨在为用户提供全面、便捷的教学辅助服务。 平台首页作为导航入口，提供了清晰的界面布局和便捷的导航功能，方便用户快速找到所需功能。需要注意的是，“首页”这一选项在导航菜单中出现了多次，可能是设计上的冗余，需要进一步优化。 “个人中心”模块允许用户查看和管理自己的个人信息，包括修改密码等账户安全设置，确保用户信息的准确性和安全性。 在教育教学方面，“学生管理”和“教师管理”模块分别用于管理学生和教师的信息，包括学生档案、教师资料等，方便教育工作者进行学生管理和教学安排。同时，“课程信息管理”、“科目分类管理”和“班级分类管理”模块提供了课程信息的发布、科目和班级的分类管理等功能，有助于教育工作者更好地组织和管理教学内容。 此外，“课程作业管理”模块支持教师布置和批改作业，学生可以查看和提交作业，实现了作业管理的线上化，提高了教学效率。而“交流论坛”模块则为学生和教师提供了一个交流和讨论的平台，有助于促进师生互动和学术交流。 最后，“系统管理”模块为平台管理员提供了系统配置.
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，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; 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
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现如今，随着互联网的发展，人们获取信息的方式也各有不同。以前的传统方式的信息流与电视，报纸，书籍，信件，等等，因为互联网的使用，现在的互联网媒体已经成为人们获取信息的最重要来源。更新互联网，让人们得到最新、最完整的信息变得越来越容易。 现在企业已经越来越重视互联网所能带来的利益，借助互联网来对自己的企业进行营销推广已经获得绝大部分企业的认可。本文我们主要进行的是股票分析系统网站的设计。何为股票分析，就是指股票投资人之间的根据市场价格对已发行上市的股票进行的买卖。而国内股票市场的迅速发展让这次开发设计显得十分必要。通过该股票分析系统网站，我们可以随时随地通过该股票分析网站，了解股票行业最新信息；根据股票行业分析来进行相关交易。本网站采用的是Springboot技术和mongodb数据库，运用 stock、 vue2、echarts、bootstrap等技术，使用eclipse开发工具完成股票数据的爬取分析。
文件太大放服务器了，请先到资源详情查看然后下载 样本图参考：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143395913 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：602 标注数量(xml文件个数)：602 标注数量(txt文件个数)：602 标注类别数：18 标注类别名称:["apple","chocolate","cloth","cononut_water","detergent","fanta","gelatin","kuat","mustard","nescau","peanut","pear","sauce","shoyo","sponge","tangerine","tea","treloso"] 18种常见的厨房食品和佐料，包括苹果、巧克力、椰子水、洗涤剂、饮料、明胶、芥末、花生、酱油等
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内容概要：本文档详细描述了一个基于 Python 的人脸识别系统的构建过程，涵盖了从系统设计理念到具体功能实现的各个方面。首先介绍了系统总体设计流程，包括摄像头图像捕获、人脸检测、特征值计算、特征均值处理以及分类识别。接着深入探讨了 Dlib、NumPy、OpenCV 等关键技术库的应用，特别是 Dlib 人脸检测器接口、人脸预测器接口和人脸识别模型的具体使用方法。最后，本文档介绍了如何通过 Euclidean 距离进行人脸特征比对，实现人脸的成功识别与身份确认。此外，还讨论了人脸识别在实际生活中的多种应用场景和重要意义。 适用人群：具有一定编程基础的软件开发者和技术爱好者，尤其是从事机器学习、图像处理和计算机视觉领域的专业技术人员。 使用场景及目标：①开发人脸识别系统，实现实时图像处理和人脸特征提取；②掌握 Dlib、NumPy、OpenCV 等技术库的实际应用技巧；③深入了解人脸识别技术在安全监控、身份认证、智慧社区等领域的应用。 其他说明：本文档提供了丰富的理论背景和技术实现细节，帮助读者更好地理解和应用人脸识别技术。此外，还包括了一些实用的编码技巧和最佳实践，有助于提高开发效率和代码质量。
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