社区
下载资源悬赏专区
帖子详情
好用的.net开源图形控件 ZedGraph下载
weixin_39821228
2020-02-14 05:00:14
好用的.net开源图形控件 ZedGraph
有两个版本,带例程的,上手快
强烈推荐
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/FlameXu/1007192?utm_source=bbsseo
...全文
20
回复
打赏
收藏
好用的.net开源图形控件 ZedGraph下载
好用的.net开源图形控件 ZedGraph 有两个版本,带例程的,上手快 强烈推荐 相关下载链接://download.csdn.net/download/FlameXu/1007192?utm_source=bbsseo
复制链接
扫一扫
分享
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
开源
图形
控件
-Z
edGr
aph
最近在做一个小软件,需要绘制实时采集的数据。由于开发平台是
.NET
4和VS2010,所以自然的采用了Windows下的Charting
控件
。微软的东西确实是功能齐全,上手也比较快。但是用了一阵之后,发现两个问题:1)长时间测试后性能较差,会耗用较高的CPU(软件采集数据可能持续1
Z
edGr
aph
图形
控件
在Web开发中的应用
Z
edGr
aph
介绍:Z
edGr
aph
是一个功能强大
图形
控件
,可以根据任意数据集创建2D曲线,bar,和pie图,同时我们既可以Windows Form中,也可以在ASP
.NET
Web Form中使用它。Z
edGr
aph
具有高度的灵活性,我们几乎可以定制
图形
的每个方面,同时又为所有的特性提供了默认值,因此可以快速上手。Z
edGr
aph
与
.NET
2.0和Visual Studio 2005兼容。Z
edGr
aph
在web中的应用:z
edgr
aph
是一个
开源
免费项目,其官方网http://z
edgr
aph
.o
Z
edGr
aph
画图
控件
Z
edGr
aph
是用于创建任意数据的二维线型、条型、饼型图表的一个类库,也可以作为Windows窗体用户
控件
和Asp
.Net
网页
控件
。这个类库具有高度的适应性,几乎所有式样的图表都能够被创建。这个类库的用法在于通过提供所有图表属性的省缺值来保持使用性的简单。这个类库包含了基于要绘制的数值范围内的可选择适当度量范围和跨度的代码。(相关文章及代码搜集自网络,仅供学习参考,版权属于原作者! )
统计图
控件
dotnetCharting和Z
edGr
aph
比较
推荐一个功能强大cha
C# WinForm开发系列 - Z
edGr
aph
http://www.cnblogs.com/peterzb/archive/2009/07/19/1526726.htmlZ
edGr
aph
是用于创建任意数据的二维线型、条型、饼型图表的一个类库,也可以作为Windows窗体用户
控件
和Asp
.Net
网页
控件
。这个类库具有高度的适应性,几乎所有式样的图表都能够被创建。这个类库的用法在于通过提供所有图表属性的省缺值来保持使用性的简单。这个类库包
YOLO26算法室内走廊领航车目标检测+训练好的模型+473张数据集+pyqt可视化界面.zip
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。
下载资源悬赏专区
13,652
社区成员
12,568,555
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
下载资源悬赏专区
CSDN 下载资源悬赏专区
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
CSDN 下载资源悬赏专区
其他
技术论坛(原bbs)
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章