m_nanle_xiaobudiu的留言板

haveyb 2020-01-02 06:45:38

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参考网址 https://blog.csdn.net/m_nanle_xiaobudiu/article/details/80726900 1 服务器解析二级域名 2 在 nginx/conf.d 文件夹下添加 xiaoshipin.conf 内容如下 server { listen 80; server_name xsp.hsw.com; ...

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[领航车(leader)] · 训练集：414 张 · 验证集：39 张 · 测试集：20 张 · 总计：473 张该数据集聚焦于室内走廊环境中对领航车的精准识别与定位，具备高度场景专一性与实际应用价值。图像采集于光线均匀、结构规整的建筑内部通道，背景干扰因素少，有利于模型在复杂环境下的目标提取能力训练。领航车作为核心检测对象，在不同距离和角度下均被清晰标注，为智能导航系统、自动化引导设备等提供可靠的数据支持。... 【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 77 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9985 Recall | 1.0000 train/box_loss | 0.5224 train/cls_loss | 0.2526 val/box_loss | 0.4307 val/cls_loss | 0.1407 【训练过程分析】 77 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 0.9141，和 mAP50 差距仅 0.08，框的定位精度也很扎实。【模型性能评估】 Precision 0.9985、Recall 1.000... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

V0.3.0_时钟计时验证_261009 汇总：TH1621LCD开发资料（20240403) Arduino UNO 驱动程序修改测试（20240405 21:55) JXJ1S008O(2024.01.24) TH1621BLCD STM32驱动(20240403) 多功能计时器（LONCIN&Rato）（LCD图纸）（20240406) HGSEMI(华冠)_C5310837_HT1621驱动数据手册（20240403) 总汇：断码液晶LCD_TH1621_HC32L110C6PA小华单片机开发资料总汇(261009).rar

FireKylin（火麒麟）-网络安全应急响应工具(系统痕迹采集)

内容概要：本文围绕基于序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估展开深入研究，提出并实现了结合Matlab的仿真方法，用于精确评估配电网在多种故障场景下的供电可靠性。研究充分考虑了元件故障、时序恢复过程及系统运行的随机性与动态性，采用序贯抽样技术模拟系统状态转移过程，实现了对停电频率、停电时间、供电可用率等关键可靠性指标的量化分析。文中系统阐述了算法的设计流程、事件抽样机制、状态序列生成逻辑以及系统恢复策略，并通过典型算例验证了该方法在复杂配电网络中的有效性与实用性，为配电网的规划、运行与优化提供了科学的评估工具。; 适合人群：具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员，以及从事配电网规划设计、运行维护与可靠性管理的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的核心原理与实现方法；②学习利用Matlab构建配电网时序仿真模型，进行可靠性指标计算与分析；③为配电网的设备选型、网络结构优化、故障应对策略制定及韧性提升提供数据支撑与决策依据；阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码实现步骤，动手复现实验过程，深入理解状态抽样、时序序列模拟、故障处理逻辑与指标统计等关键环节，并可进一步将该方法拓展应用于含分布式电源、储能系统等新型元件的现代复杂配电网可靠性评估研究。

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