<%# %>标识和<%= %>有什么不同？

heavensboy 2004-02-27 08:57:32
<%# %>标识和<%= %>有什么不同？
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YOLOv8实战中国交通标志识别
在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv8是前沿的目标检测技术，它基于先前 YOLO 版本在目标检测任务上的成功，进一步提升性能和灵活性。本课程将手把手地带大家使用YOLOv8训练TT100K中国交通标志数据集，完成一个多目标检测实战项目。可实时检测图像、视频、摄像头和流媒体(http/rtsp)中的交通标志，并提供PySide6开发的可视化演示界面 。TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）是一个专门用于交通标志检测的大规模数据集。该数据集由清华大学与腾讯公司联合开发。TT100K数据集包含了超过10万张图片。图片中包含了不同类型的交通标志，总计约有200,000个标签。本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装软件环境（Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn）、安装PyTorch、安装YOLOv8、 TT00K数据集数据格式转换、准备数据集（自动划分训练集和验证集）、修改配置文件、训练数据集（合适的命令参数选择）、测试训练出的网络模型和性能统计、项目可视化演示界面。 
YOLOv5实战中国交通标志识别
在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv5是目前流行的非常强悍的目标检测技术。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象，采用YOLOv5目标检测方法实现实时交通标志识别。本课程的YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，分别在Windows和Ubuntu系统上做中国交通标志识别的项目演示。具体项目过程包括：安装软件环境、安装YOLOv5、TT100K数据集及格式转换、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。 
YOLOv3目标检测实战：交通标志识别
告知：需要学习YOLOv4进行TT100K数据集上中国交通标志识别的学员请前往(1) Ubuntu系统《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29362(2)《Windows版YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29363在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本课程中的项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象，采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括：安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3基于深度学习，可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现交通标志的多目标检测。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入学习和探究。除本课程《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》另一门课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》主要是介绍如何训练自己标注的数据集。而本课程的区别主要在于学习对已标注数据集的格式转换，即把LISA数据集从csv格式转换成YOLOv3所需要的PASCAL VOC格式和YOLO格式。本课程提供数据集格式转换的Python代码。请大家关注以上课程，并选择学习。下图是使用YOLOv3进行交通标志识别的测试结果
CCNA_CCNP 思科网络认证 动态路由 EIGRP 和 OSPF
Re：CCNA_CCNP 思科网络认证 动态路由 EIGRP 和 OSPF 协议======================# EIGRP协议特点（CISCO产品专用独家协议） 使用Hello消息发现邻居，然后交换路由信息，使用Hello包维持邻居表 代替其它动态协议周期性更新而消耗资源。 有备用路径，当最佳路径不可用，立即使用备用路径 备用路径比动态获取新路径效率更高。 度量值默认为带宽和延迟，也可以添加负载和可靠性以及最大传输单元（MTU） rip只是hops跳数为依据，使用带宽和延时为指标更合理 还可以负载、可靠性和MTU为依据，选择最佳路径。 默认支持4条链路的不同代价的负载均衡，可以更改为最多6条 最大跳数为255（默认是100跳） rip只有15hops，所有只能够使用在小型网络中。 触发式更新路由表，即网络发生变化时，增量更新 hello包和触发式结合，消耗设置资源更低 支持路由的自动汇总。 支持大的网络，可以使用自制系统号来区别可共享路由信息的路由器集合，路由信息只可以在拥有相同自制系统号的路由器间共享。 （即一片路由和另一片路由，不计划发布沟通的情况下，可以以系统号区分） 如同VLAN方式 管理距离是90 直连0静态路由1；rip协议120；EIGRP协议90（比rip优先级高） # EIGRP度量值 EIGRP度量值 带宽 延迟 可靠性 负载 最大路径和跳数 默认支持4条等价路径 最大跳数100，也可以设置成255 # EIGRP三张表 邻居关系表 拓扑表 路由表 # EIGRP专业术语 可行距离（FD）                ：A到E最小开销的路径（最佳路径） 被通告距离（AD）            ：A的前一个路由器，到E的开销 继任者（最佳路径）          ：可行路径下一跳的路由器 可行的继任者（备用路径）：被通告距离 ---------------------------------------------------------------------------------------# 介绍OSPF协议 开放最短路径优先（OSPF）是一个开放标准的路由选择协议，它被各种网络开发商所广泛使用。 即无厂家边界 # OSPF协议具有下列特性: 由区域和自治系统组成 最小化的路由更新的流量（触发式更新，平时hello包打招呼，类eigrp协议） 允许可缩放性 支持变VLSM和CIDR（五类间路由/23） 拥有不受限的跳数 允许多销售商的设备集成（开放的标准） 度量值是带宽 # OSPF术语 Router-ID（网络中的身份：取ip最大值） 网络中运行OSPF协议的路由器都要有一个唯一的标识，这就是Router-ID，并且Router-ID在网络中绝对不可以有重复。 COST（开销） OSPF协议选择最佳路径的标准是带宽，带宽越高计算出来的开销越低。到达目标网络的各个链路累计开销最低的，就是最佳路径。 链路（Link） 就是路由器上的接口，在这里，应该指运行在OSPF进程下的接口。 链路状态（Link-State） 链路状态（LSA）就是OSPF接口上的描述信息，例如接口上的IP地址，子网掩码，网络类型，Cost值等等，OSPF路由器之间交换的并不是路由表，而是链路状态（LSA）。 邻居（Neighbor） 两台或多台运行OSPF的路由器在一个公共的网络上形成的基本关系。 但是不一定交换信息 邻接（Adjacency） OSPF只有邻接状态才会交换LSA。 只有发生交换数据关系的设备间叫做邻接 邻居间选择一个交通站DR，负责邻居间交换数据--------------------------------------------------------------------------------------- # 在边界路由器通过再发布方式向内部网段传递默认路由 两个不同协议自治区：RIP 和 EIGRP 路由再发布 两个不同协议自治区：OSPF 和 EIGRP 路由再发布 两个不同协议自治区：OSPF 和 RIP 路由再发布------------------------------------------------------------------                
YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别
课程演示环境：Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》 在自动驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象，采用YOLOv4目标检测方法实现实时交通标志识别。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、TT100K标注格式转换成PASCAL VOC格式、YOLOv4训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。  本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。
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