小弟初来乍到,问几个可能很傻的问题,冰天雪地跪求答案

paidfighting 2008-03-25 02:06:10

1.这里可以散分吗?
2.如果1的答案是yes,那可以互相帮助吗?
3.如果2的答案是yes,那有没有人肯帮助我?嘎嘎
4.如果1的答案是yes而2的答案是no,那能平均散分吗?


附:如果1的答案是yes,2的答案也是yes,而3的答案是no,那。。。不给分!


谢谢大家! - -
...全文
388 35 打赏 收藏 举报
写回复
用AI写文章
35 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
paidfighting 2008-03-27
  • 打赏
  • 举报
回复
u got it
Supper_Jerry 2008-03-27
  • 打赏
  • 举报
回复
前面5个没人20吧
paidfighting 2008-03-27
  • 打赏
  • 举报
回复
不能平均散。。前面的同学得分好了 - -
Lynn_Ran 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
全是yes~
xax100000 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
[Quote=引用 30 楼 michney 的回复:]
yes
yes
yes
yes
[/Quote]
michney 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
yes
yes
yes
yes
Kratos 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
8L的果然是风流倜傥的专家~~~~~
qqyang11 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
[Quote=引用 26 楼 p0303230 的回复:]
yes
yes
yes
yes
[/Quote]
Dr.Yao 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
不懂,就此系列问题写个程序调试一下看看
p0303230 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
yes
yes
yes
yes
Ny-6000 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
有分就可以散,

当然,没分也可以接分.
win7cc 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
Yes,Yes,Yes,Yes
yangf1983 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
抢分来的
野男孩 2008-03-26
  • 打赏
  • 举报
回复
Yes,Yes,Yes,Yes

实际上,任何情况下,你都可以随便散分,前提是你有分可散
abupie 2008-03-25
  • 打赏
  • 举报
回复
no, goto end.
Erorr 2008-03-25
  • 打赏
  • 举报
回复
y n - y
xhd3767 2008-03-25
  • 打赏
  • 举报
回复
难道大家都没有毕业呢呀 分这么重要
ding1188 2008-03-25
  • 打赏
  • 举报
回复
yyyyyy
我多几个y,楼主多给点啊!!!!
IT_lau 2008-03-25
  • 打赏
  • 举报
回复
y,y,y不嫌分多
qmm161 2008-03-25
  • 打赏
  • 举报
回复
jfjf
加载更多回复(15)
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

65,213

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
C++ 语言相关问题讨论,技术干货分享,前沿动态等
c++ 技术论坛(原bbs)
社区管理员
  • C++ 语言社区
  • encoderlee
  • paschen
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
  1. 请不要发布与C++技术无关的贴子
  2. 请不要发布与技术无关的招聘、广告的帖子
  3. 请尽可能的描述清楚你的问题,如果涉及到代码请尽可能的格式化一下

试试用AI创作助手写篇文章吧