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程序员的自我修养--链接、装载与库 (带书签)下载
weixin_39821746
2019-12-02 11:00:26
自制目录书签,程序员的自我修养--链接、装载与库。
全面介绍c语言程序的编译,静态链接,动态链接和可执行程序在运行时的装载机制
让天下程序员知其然更知其所以然。
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《
程序员
的
自我
修养
—
链接
、
装载
与
库
》pdf
书签
,目录分享
在网上
下载
到《
程序员
的
自我
修养
—
链接
、
装载
与
库
》pdf版本,拜读之后受益匪浅,但是因为
下载
的pdf没有
书签
,所以想要查找某一章的内容不是很方便,于是自己制作了一下
书签
文件,将
书签
文件导入pdf,就可以自动生成pdf
书签
啦!
书签
文件:
链接
:https://pan.baidu.com/s/1aeky9Iy0ztS_Z3Iyl-I4RQ 提取码:tz2r
书签
文件的使用方式可以看我的另一篇文章。 https://blog.csdn.net/jerry741/article/details/11844.
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YOLO26算法夜间道路火目标检测+训练好的模型+2931张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[火(fire)] · 训练集:2565 张 · 验证集:244 张 · 测试集:122 张 · 总计:2931 张 该数据集针对夜间道路环境中的火情检测需求,精准捕捉火源特征,为道路安全监控系统提供可靠的数据支持,具有显著的安全预警价值和实际应用意义。该数据集的训练集、验证集和测试集分别包含2565张、244张和122张图像,分布比例合理,能够有效支持模型的训练、验证和测试过程,确保模型性能的稳定性和可靠性。该数据集的标注工作严谨细致,火目标的边界框标注精准,与实际火源位置高度吻合,标注规范符合行业标准,为模型... 【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 58 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9537** mAP50-95 | 0.6455 Precision | 0.9156 Recall | 0.9168 train/box_loss | 1.0237 train/cls_loss | 0.5109 val/box_loss | 1.1818 val/cls_loss | 0.5480 【训练过程分析】 58 轮训练后 mAP50 达到 0.9537,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 0.6455,和 mAP50 差距 0.31,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9156、Recall 0.9168,精召双高,模型对火的检测能力强。 ...
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