【求解】技术热心人怎么退出

执笔记忆的空白
领域专家: 后端开发技术领域
2014-11-24 09:58:39
感觉每天被逼着回答问题一样....
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引用 32 楼 u012724379 的回复:
你们都是技术热心人啊
好笑么...
scott_129 2014-11-25
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表示刚开始还知道这里面有论坛的时候一直在问答那边,后面发现了论坛。果断觉得论坛爽多了。而且大牛多啊
-江沐风- 2014-11-25
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你们都是技术热心人啊
-江沐风- 2014-11-25
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引用 23 楼 rui888 的回复:
[quote=引用 22 楼 u012724379 的回复:] [quote=引用 21 楼 rui888 的回复:]你 android 遇到什么问题了。
我在学习android呢[/quote]学 5.0 吗 [/quote] 没这么先进;
姜小白- 2014-11-25
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你回复太慢了,我竟然找到了 哈哈 退出后,世界立马清净了
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引用 27 楼 magi1201 的回复:
[quote=引用 25 楼 shijing266 的回复:] 分享一下经验,退出后专心论坛50年 哈哈哈哈 是的~
怎么退出的?分享下[/quote] 首先进入我的CSDN——>点击 技术问答——>点击 技术问答下面的 热心人,左边是排名,右边有个退出技术热心人... 然后...没有然后了
shixitong 2014-11-25
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引用 18 楼 shijing266 的回复:
[quote=引用 1 楼 shixitong 的回复:] 没回答过
大神,带我装逼带我飞~[/quote] 来,带你飞出雾霾
姜小白- 2014-11-25
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引用 25 楼 shijing266 的回复:
分享一下经验,退出后专心论坛50年 哈哈哈哈 是的~
怎么退出的?分享下
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引用 20 楼 w405112941 的回复:
CSDN还有个技术区?
技术热心人...你去加入吧
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引用 24 楼 magi1201 的回复:
[quote=引用 19 楼 shijing266 的回复:] 恭喜我吧,退出热心人了,世界都清净了
分享一下经验,退出后专心论坛50年 [/quote] 哈哈哈哈 是的~
姜小白- 2014-11-25
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引用 19 楼 shijing266 的回复:
恭喜我吧,退出热心人了,世界都清净了
分享一下经验,退出后专心论坛50年
tony4geek 2014-11-25
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引用 22 楼 u012724379 的回复:
[quote=引用 21 楼 rui888 的回复:]你 android 遇到什么问题了。
我在学习android呢[/quote]学 5.0 吗
-江沐风- 2014-11-25
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引用 21 楼 rui888 的回复:
你 android 遇到什么问题了。
我在学习android呢
tony4geek 2014-11-25
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引用 16 楼 u012724379 的回复:
[quote=引用 14 楼 shijing266 的回复:] [quote=引用 12 楼 u012724379 的回复:] 我早就退出技术区了;
你就打酱油吧[/quote] 专业酱油党; 你懂android不??[/quote]你 android 遇到什么问题了。
The_end90 2014-11-25
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CSDN还有个技术区?
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恭喜我吧,退出热心人了,世界都清净了
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引用 1 楼 shixitong 的回复:
没回答过
大神,带我装逼带我飞~
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引用 16 楼 u012724379 的回复:
专业酱油党; 你懂android不??
简单的知道,之前研究过,做了个计算器,后面发现不感兴趣,没玩了
-江沐风- 2014-11-25
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引用 14 楼 shijing266 的回复:
[quote=引用 12 楼 u012724379 的回复:] 我早就退出技术区了;
你就打酱油吧[/quote] 专业酱油党; 你懂android不??
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引用 11 楼 u012047741 的回复:
我就来冒个泡
留下买菜钱
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数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【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 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,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。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
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