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目录一、直接试用方式1、准备工作2、代码测试（1）、模型训练（可以跳过）（2）、模型预测 二、制作自己的数据集1、格式2、labelme制作标签3、json转txt4、修改数据集参数三、用YOLOv5跑自己的数据集1、train.py参数修改2、predict.py参数修改3、txt2mask四、遇到过的报错与解决方式五、原理（部分）1、图像标签转换2、分割原理本文是我在使用YOLOv5时，做的一些过程记录，按照步骤走应该能够跟我获得相同的结果，初次写这种类型的文章，排版之类的可能不太好看，内容也不够充分，之后混慢慢修改补充。本文内容包含代码的直接使用方式，与在自定义数据集上的使用方式，目前未
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前言之前二哥连载了各类常用的机器学习算法的原理与具体推倒过程，本文我们对常用的十大机器学习算法进行总结。记得收藏+点赞+评论呦！ 目录前言一、线性回归二、K近邻算法（KNN）三、朴素贝叶斯（NB）四、逻辑回归（LR）五、支持向量机（SVM）六、决策树（DT）七、随机森林（RF）八、GBDT九、XGBoost十、K-Means一、线性回归思路：线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。优点： 1.模型简单，容易实现 2.许多非线性模型的基础 3.机器学习的基石缺点： 1.对于非线性数据或者数据特征间具有相关性
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新一期镜像站体验官任务发布，希望热爱科技、热爱开源一起共建更加美好的镜像站，投稿一经采纳即可获得优酷VIP卡一张（最多一张），被采纳配置信息超过3个便可得天猫精灵音箱一个。因为热爱，所以行动作为程序员肯定要和开源软件打交道，很多情况需要用到相关的代码库，而依赖和软件包的下载是最耗时最浪费精力的事情。阿里云开源镜像站希望可以帮助开发者大幅减少时间的浪费，把精力集中在更有意义的地方。经过几年的建设，收录的镜像的数量已经接近170个，争取做国内最全面、最快速、最稳定可信的开源镜像站。在我们不断增加镜像源的过程中，仍然有80个镜像站的使用帮助和配置信息没有来得及更上补齐。为了给开发者带来更好的体验，特
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作者：郝建伟背景面对更多项目现场交付，偶而会遇到客户环境不具备公网条件，完全内网部署，这就需要有一套完善且高效的离线部署方案。系统资源编号主机名称IP资源类型CPU内存磁盘01k8s-master110.132.10.91CentOS-74c8g40g02k8s-master110.132.10.92CentOS-74c8g40g03k8s-master110.132.10.93CentOS-74c8g40g04k8s-worker110.132.10.94CentOS-78c16g200g05k8s-worker210.132.10.95CentOS-78c16g200g06k8s-work
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