yolo11s_cls是什么模型

时间: 2025-04-28 18:24:44 浏览: 39
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yolo11s.onnx

yolo11 onnx 模型文件
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yolov11训练权重文件yolo11s.pt

关于YoloV11训练权重文件yolo...YoloV11训练权重文件yolo11s.pt是深度学习目标检测模型的重要组成部分，它能让模型具备对图像中对象进行准确检测的能力。在获取权重文件后，模型的预测效果会受到这些参数的直接影响。
pth

YOLOv4预训练模型，yolo4_weights.pth

yolo4_weights.pth

from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO("./model/gam.yaml") model.load(r'yolo11s.pt') train_results = model.train( data="data/nut.yaml", epochs=200, imgsz=320, batch=16, device="cuda:0", single_cls=False, optimizer='SGD', workers=6, project='results/train', name='gam', resume=False, amp=False, close_mosaic=15, )

接下来，要解释代码的功能：使用YOLOv8架构，基于gam.yaml的模型配置，加载预训练的yolo11s.pt权重，在指定的数据集上进行训练。训练参数如epochs、imgsz等都被设置。可能的注意事项包括数据路径是否正确、预训练...

yolo11s

为了训练YOLO模型，需要准备好数据集并按照特定结构组织文件。通常情况下，数据集应分为训练集（train）、验证集（val），可选地还可以有测试集（test）。具体的数据集目录结构可以参考以下示例： plain...

yolo train model=yolo11s-seg.pt data=your_dataset.yaml epochs=100 imgsz=640 那么这条训练命令还能再精细一点吗?我想设置更多的参数，尽量都列出来

由于用户使用的是分割模型（yolo11s-seg.pt），我们可以添加分割相关的参数，例如： - mask_ratio: 下采样率（用于分割头） - overlap_mask: 是否在训练时处理重叠的掩码（默认为True） 但是，请注意，不同版本...
zip

yolo11预训练模型

在描述中提到的文件名“yolo11l.pt、yolo11m.pt、yolo11n.pt、yolo11x.pt、yolo11s.pt”，这些是不同版本的YOLO11模型的权重文件，通常以.pt后缀表示PyTorch模型文件。这些文件分别代表了不同大小或性能级别的模型，...

Ultralytics 8.3.140 🚀 Python-3.11.5 torch-2.7.0+cu126 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 7817MiB) engine/trainer: agnostic_nms=False, amp=True, augment=False, auto_augment=randaugment, batch=16, bgr=0.0, box=7.5, cache=False, cfg=None, classes=None, close_mosaic=10, cls=0.5, conf=None, copy_paste=0.0, copy_paste_mode=flip, cos_lr=False, cutmix=0.0, data=/home/man10086/bbb/data.yaml, degrees=0.0, deterministic=True, device=0, dfl=1.5, dnn=False, dropout=0.0, dynamic=False, embed=None, epochs=100, erasing=0.4, exist_ok=False, fliplr=0.5, flipud=0.0, format=torchscript, fraction=1.0, freeze=None, half=False, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, imgsz=640, int8=False, iou=0.7, keras=False, kobj=1.0, line_width=None, lr0=0.01, lrf=0.01, mask_ratio=4, max_det=300, mixup=0.0, mode=train, model=/home/man10086/bbb/model/yolo11s-cls.pt, momentum=0.937, mosaic=1.0, multi_scale=False, name=train7, nbs=64, nms=False, opset=None, optimize=False, optimizer=auto, overlap_mask=True, patience=100, perspective=0.0, plots=True, pose=12.0, pretrained=True, profile=False, project=None, rect=False, resume=False, retina_masks=False, save=True, save_conf=False, save_crop=False, save_dir=runs/classify/train7, save_frames=False, save_json=False, save_period=-1, save_txt=False, scale=0.5, seed=0, shear=0.0, show=False, show_boxes=True, show_conf=True, show_labels=True, simplify=True, single_cls=False, source=None, split=val, stream_buffer=False, task=classify, time=None, tracker=botsort.yaml, translate=0.1, val=True, verbose=True, vid_stride=1, visualize=False, warmup_bias_lr=0.1, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, weight_decay=0.0005, workers=8, workspace=None

在使用 Ultralytics YOLOv8 进行模型配置和训练时，可以参考以下方法来调整超参数并优化性能。以下是针对 Python 3.11.5、torch 2.7.0+cu126 和 NVIDIA RTX 4060 Laptop GPU 的具体设置。 #### 超参数配置文件 ...

yolo模型改进代码

例如，在yolo11s.yaml中，我们可以在某个卷积层后添加：yaml#在backbone的某个层后添加backbone:#[from, repeats, module, args]- [-1,1, Conv, [64,3,2]]#0-P1/2... #其他层-[-1,1,CoordAtt, []]#添加CoordAtt...

yolo11模型推理代码

model = YOLO('yolo11s.pt') # 可替换为 'yolo11n.pt', 'yolo11m.pt' 等 # 对图像进行推理 results = model('path_to_image.jpg') # 输入图像路径 # 显示推理结果 results.show() ### 自定义模型推理 如果...

yolo11预训练模型怎么用

使用 YOLO 类加载 YOLOv11 模型，yolov11s.pt 表示小型版本的 YOLOv11 模型文件，也可以选择其他版本如 yolov11m.pt、yolov11l.pt 或 yolov11x.pt。 python from ultralytics import YOLO # 加载...

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license """ Train a YOLOv5 model on a custom dataset. Models and datasets download automatically from the latest YOLOv5 release. Usage - Single-GPU training: $ python train.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640 # from pretrained (recommended) $ python train.py --data coco128.yaml --weights '' --cfg yolov5s.yaml --img 640 # from scratch Usage - Multi-GPU DDP training: $ python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 --master_port 1 train.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640 --device 0,1,2,3 Models: https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/models Datasets: https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/master/data Tutorial: https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data """ import argparse import math import os os.environ["GIT_PYTHON_REFRESH"] = "quiet" # add there import random import sys import time from copy import deepcopy from datetime import datetime from pathlib import Path import numpy as np import torch import torch.distributed as dist import torch.nn as nn import yaml from torch.optim import lr_scheduler from tqdm import tqdm # import numpy # import torch.serialization # torch.serialization.add_safe_globals([numpy._core.multiarray._reconstruct]) FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory if str(ROOT) not in sys.path: sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relative import val as validate # for end-of-epoch mAP from models.experimental import attempt_load from models.yolo import Model from utils.autoanchor import check_anchors from utils.autobatch import check_train_batch_size from utils.callbacks import Callbacks from utils.dataloaders import create_dataloader from utils.downloads import attempt_download, is_url from utils.general import (LOGGER, TQDM_BAR_FORMAT, check_amp, check_dataset, check_file, check_git_info, check_git_status, check_img_size, check_requirements, check_suffix, check_yaml, colorstr, get_latest_run, increment_path, init_seeds, intersect_dicts, labels_to_class_weights, labels_to_image_weights, methods, one_cycle, print_args, print_mutation, strip_optimizer, yaml_save) from utils.loggers import Loggers from utils.loggers.comet.comet_utils import check_comet_resume from utils.loss import ComputeLoss from utils.metrics import fitness from utils.plots import plot_evolve from utils.torch_utils import (EarlyStopping, ModelEMA, de_parallel, select_device, smart_DDP, smart_optimizer, smart_resume, torch_distributed_zero_first) LOCAL_RANK = int(os.getenv('LOCAL_RANK', -1)) # https://pytorch.org/docs/stable/elastic/run.html RANK = int(os.getenv('RANK', -1)) WORLD_SIZE = int(os.getenv('WORLD_SIZE', 1)) GIT_INFO = check_git_info() def train(hyp, opt, device, callbacks): # hyp is path/to/hyp.yaml or hyp dictionary save_dir, epochs, batch_size, weights, single_cls, evolve, data, cfg, resume, noval, nosave, workers, freeze = \ Path(opt.save_dir), opt.epochs, opt.batch_size, opt.weights, opt.single_cls, opt.evolve, opt.data, opt.cfg, \ opt.resume, opt.noval, opt.nosave, opt.workers, opt.freeze callbacks.run('on_pretrain_routine_start') # Directories w = save_dir / 'weights' # weights dir (w.parent if evolve else w).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir last, best = w / 'last.pt', w / 'best.pt' # Hyperparameters if isinstance(hyp, str): with open(hyp, errors='ignore') as f: hyp = yaml.safe_load(f) # load hyps dict LOGGER.info(colorstr('hyperparameters: ') + ', '.join(f'{k}={v}' for k, v in hyp.items())) opt.hyp = hyp.copy() # for saving hyps to checkpoints # Save run settings if not evolve: yaml_save(save_dir / 'hyp.yaml', hyp) yaml_save(save_dir / 'opt.yaml', vars(opt)) # Loggers data_dict = None if RANK in {-1, 0}: loggers = Loggers(save_dir, weights, opt, hyp, LOGGER) # loggers instance # Register actions for k in methods(loggers): callbacks.register_action(k, callback=getattr(loggers, k)) # Process custom dataset artifact link data_dict = loggers.remote_dataset if resume: # If resuming runs from remote artifact weights, epochs, hyp, batch_size = opt.weights, opt.epochs, opt.hyp, opt.batch_size # Config plots = not evolve and not opt.noplots # create plots cuda = device.type != 'cpu' init_seeds(opt.seed + 1 + RANK, deterministic=True) with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK): data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val'] nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc']) # number of classes names = {0: 'item'} if single_cls and len(data_dict['names']) != 1 else data_dict['names'] # class names is_coco = isinstance(val_path, str) and val_path.endswith('coco/val2017.txt') # COCO dataset # Model check_suffix(weights, '.pt') # check weights pretrained = weights.endswith('.pt') if pretrained: with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK): weights = attempt_download(weights) # download if not found locally ckpt = torch.load(weights, map_location='cpu', weights_only=False) # load checkpoint to CPU to avoid CUDA memory leak model = Model(cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create exclude = ['anchor'] if (cfg or hyp.get('anchors')) and not resume else [] # exclude keys csd = ckpt['model'].float().state_dict() # checkpoint state_dict as FP32 csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=exclude) # intersect model.load_state_dict(csd, strict=False) # load LOGGER.info(f'Transferred {len(csd)}/{len(model.state_dict())} items from {weights}') # report else: model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device) # create amp = check_amp(model) # check AMP # Freeze freeze = [f'model.{x}.' for x in (freeze if len(freeze) > 1 else range(freeze[0]))] # layers to freeze for k, v in model.named_parameters(): v.requires_grad = True # train all layers # v.register_hook(lambda x: torch.nan_to_num(x)) # NaN to 0 (commented for erratic training results) if any(x in k for x in freeze): LOGGER.info(f'freezing {k}') v.requires_grad = False # Image size gs = max(int(model.stride.max()), 32) # grid size (max stride) imgsz = check_img_size(opt.imgsz, gs, floor=gs * 2) # verify imgsz is gs-multiple # Batch size if RANK == -1 and batch_size == -1: # single-GPU only, estimate best batch size batch_size = check_train_batch_size(model, imgsz, amp) loggers.on_params_update({"batch_size": batch_size}) # Optimizer nbs = 64 # nominal batch size accumulate = max(round(nbs / batch_size), 1) # accumulate loss before optimizing hyp['weight_decay'] *= batch_size * accumulate / nbs # scale weight_decay optimizer = smart_optimizer(model, opt.optimizer, hyp['lr0'], hyp['momentum'], hyp['weight_decay']) # Scheduler if opt.cos_lr: lf = one_cycle(1, hyp['lrf'], epochs) # cosine 1->hyp['lrf'] else: lf = lambda x: (1 - x / epochs) * (1.0 - hyp['lrf']) + hyp['lrf'] # linear scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lf) # plot_lr_scheduler(optimizer, scheduler, epochs) # EMA ema = ModelEMA(model) if RANK in {-1, 0} else None # Resume best_fitness, start_epoch = 0.0, 0 if pretrained: if resume: best_fitness, start_epoch, epochs = smart_resume(ckpt, optimizer, ema, weights, epochs, resume) del ckpt, csd # DP mode if cuda and RANK == -1 and torch.cuda.device_count() > 1: LOGGER.warning('WARNING ⚠️ DP not recommended, use torch.distributed.run for best DDP Multi-GPU results.\n' 'See Multi-GPU Tutorial at https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/475 to get started.') model = torch.nn.DataParallel(model) # SyncBatchNorm if opt.sync_bn and cuda and RANK != -1: model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model).to(device) LOGGER.info('Using SyncBatchNorm()') # Trainloader train_loader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size // WORLD_SIZE, gs, single_cls, hyp=hyp, augment=True, cache=None if opt.cache == 'val' else opt.cache, rect=opt.rect, rank=LOCAL_RANK, workers=workers, image_weights=opt.image_weights, quad=opt.quad, prefix=colorstr('train: '), shuffle=True) labels = np.concatenate(dataset.labels, 0) mlc = int(labels[:, 0].max()) # max label class assert mlc < nc, f'Label class {mlc} exceeds nc={nc} in {data}. Possible class labels are 0-{nc - 1}' # Process 0 if RANK in {-1, 0}: val_loader = create_dataloader(val_path, imgsz, batch_size // WORLD_SIZE * 2, gs, single_cls, hyp=hyp, cache=None if noval else opt.cache, rect=True, rank=-1, workers=workers * 2, pad=0.5, prefix=colorstr('val: '))[0] if not resume: if not opt.noautoanchor: check_anchors(dataset, model=model, thr=hyp['anchor_t'], imgsz=imgsz) # run AutoAnchor model.half().float() # pre-reduce anchor precision callbacks.run('on_pretrain_routine_end', labels, names) # DDP mode if cuda and RANK != -1: model = smart_DDP(model) # Model attributes nl = de_parallel(model).model[-1].nl # number of detection layers (to scale hyps) hyp['box'] *= 3 / nl # scale to layers hyp['cls'] *= nc / 80 * 3 / nl # scale to classes and layers hyp['obj'] *= (imgsz / 640) ** 2 * 3 / nl # scale to image size and layers hyp['label_smoothing'] = opt.label_smoothing model.nc = nc # attach number of classes to model model.hyp = hyp # attach hyperparameters to model model.class_weights = labels_to_class_weights(dataset.labels, nc).to(device) * nc # attach class weights model.names = names # Start training t0 = time.time() nb = len(train_loader) # number of batches nw = max(round(hyp['warmup_epochs'] * nb), 100) # number of warmup iterations, max(3 epochs, 100 iterations) # nw = min(nw, (epochs - start_epoch) / 2 * nb) # limit warmup to < 1/2 of training last_opt_step = -1 maps = np.zeros(nc) # mAP per class results = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0) # P, R, [email protected], [email protected], val_loss(box, obj, cls) scheduler.last_epoch = start_epoch - 1 # do not move scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=amp) stopper, stop = EarlyStopping(patience=opt.patience), False compute_loss = ComputeLoss(model) # init loss class callbacks.run('on_train_start') LOGGER.info(f'Image sizes {imgsz} train, {imgsz} val\n' f'Using {train_loader.num_workers * WORLD_SIZE} dataloader workers\n' f"Logging results to {colorstr('bold', save_dir)}\n" f'Starting training for {epochs} epochs...') for epoch in range(start_epoch, epochs): # epoch ------------------------------------------------------------------ callbacks.run('on_train_epoch_start') model.train() # Update image weights (optional, single-GPU only) if opt.image_weights: cw = model.class_weights.cpu().numpy() * (1 - maps) ** 2 / nc # class weights iw = labels_to_image_weights(dataset.labels, nc=nc, class_weights=cw) # image weights dataset.indices = random.choices(range(dataset.n), weights=iw, k=dataset.n) # rand weighted idx # Update mosaic border (optional) # b = int(random.uniform(0.25 * imgsz, 0.75 * imgsz + gs) // gs * gs) # dataset.mosaic_border = [b - imgsz, -b] # height, width borders mloss = torch.zeros(3, device=device) # mean losses if RANK != -1: train_loader.sampler.set_epoch(epoch) pbar = enumerate(train_loader) LOGGER.info(('\n' + '%11s' * 7) % ('Epoch', 'GPU_mem', 'box_loss', 'obj_loss', 'cls_loss', 'Instances', 'Size')) if RANK in {-1, 0}: pbar = tqdm(pbar, total=nb, bar_format=TQDM_BAR_FORMAT) # progress bar optimizer.zero_grad() for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- callbacks.run('on_train_batch_start') ni = i + nb * epoch # number integrated batches (since train start) imgs = imgs.to(device, non_blocking=True).float() / 255 # uint8 to float32, 0-255 to 0.0-1.0 # Warmup if ni <= nw: xi = [0, nw] # x interp # compute_loss.gr = np.interp(ni, xi, [0.0, 1.0]) # iou loss ratio (obj_loss = 1.0 or iou) accumulate = max(1, np.interp(ni, xi, [1, nbs / batch_size]).round()) for j, x in enumerate(optimizer.param_groups): # bias lr falls from 0.1 to lr0, all other lrs rise from 0.0 to lr0 x['lr'] = np.interp(ni, xi, [hyp['warmup_bias_lr'] if j == 0 else 0.0, x['initial_lr'] * lf(epoch)]) if 'momentum' in x: x['momentum'] = np.interp(ni, xi, [hyp['warmup_momentum'], hyp['momentum']]) # Multi-scale if opt.multi_scale: sz = random.randrange(imgsz * 0.5, imgsz * 1.5 + gs) // gs * gs # size sf = sz / max(imgs.shape[2:]) # scale factor if sf != 1: ns = [math.ceil(x * sf / gs) * gs for x in imgs.shape[2:]] # new shape (stretched to gs-multiple) imgs = nn.functional.interpolate(imgs, size=ns, mode='bilinear', align_corners=False) # Forward # with torch.cuda.amp.autocast(amp): with torch.amp.autocast(device_type='cuda'): pred = model(imgs) # forward loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device)) # loss scaled by batch_size if RANK != -1: loss *= WORLD_SIZE # gradient averaged between devices in DDP mode if opt.quad: loss *= 4. # Backward scaler.scale(loss).backward() # Optimize - https://pytorch.org/docs/master/notes/amp_examples.html if ni - last_opt_step >= accumulate: scaler.unscale_(optimizer) # unscale gradients torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=10.0) # clip gradients scaler.step(optimizer) # optimizer.step scaler.update() optimizer.zero_grad() if ema: ema.update(model) last_opt_step = ni # Log if RANK in {-1, 0}: mloss = (mloss * i + loss_items) / (i + 1) # update mean losses mem = f'{torch.cuda.memory_reserved() / 1E9 if torch.cuda.is_available() else 0:.3g}G' # (GB) pbar.set_description(('%11s' * 2 + '%11.4g' * 5) % (f'{epoch}/{epochs - 1}', mem, *mloss, targets.shape[0], imgs.shape[-1])) callbacks.run('on_train_batch_end', model, ni, imgs, targets, paths, list(mloss)) if callbacks.stop_training: return # end batch ------------------------------------------------------------------------------------------------ # Scheduler lr = [x['lr'] for x in optimizer.param_groups] # for loggers scheduler.step() if RANK in {-1, 0}: # mAP callbacks.run('on_train_epoch_end', epoch=epoch) ema.update_attr(model, include=['yaml', 'nc', 'hyp', 'names', 'stride', 'class_weights']) final_epoch = (epoch + 1 == epochs) or stopper.possible_stop if not noval or final_epoch: # Calculate mAP results, maps, _ = validate.run(data_dict, batch_size=batch_size // WORLD_SIZE * 2, imgsz=imgsz, half=amp, model=ema.ema, single_cls=single_cls, dataloader=val_loader, save_dir=save_dir, plots=False, callbacks=callbacks, compute_loss=compute_loss) # Update best mAP fi = fitness(np.array(results).reshape(1, -1)) # weighted combination of [P, R, [email protected], [email protected]] stop = stopper(epoch=epoch, fitness=fi) # early stop check if fi > best_fitness: best_fitness = fi log_vals = list(mloss) + list(results) + lr callbacks.run('on_fit_epoch_end', log_vals, epoch, best_fitness, fi) # Save model if (not nosave) or (final_epoch and not evolve): # if save ckpt = { 'epoch': epoch, 'best_fitness': best_fitness, 'model': deepcopy(de_parallel(model)).half(), 'ema': deepcopy(ema.ema).half(), 'updates': ema.updates, 'optimizer': optimizer.state_dict(), 'opt': vars(opt), 'git': GIT_INFO, # {remote, branch, commit} if a git repo 'date': datetime.now().isoformat()} # Save last, best and delete torch.save(ckpt, last) if best_fitness == fi: torch.save(ckpt, best) if opt.save_period > 0 and epoch % opt.save_period == 0: torch.save(ckpt, w / f'epoch{epoch}.pt') del ckpt callbacks.run('on_model_save', last, epoch, final_epoch, best_fitness, fi) # EarlyStopping if RANK != -1: # if DDP training broadcast_list = [stop if RANK == 0 else None] dist.broadcast_object_list(broadcast_list, 0) # broadcast 'stop' to all ranks if RANK != 0: stop = broadcast_list[0] if stop: break # must break all DDP ranks # end epoch ---------------------------------------------------------------------------------------------------- # end training ----------------------------------------------------------------------------------------------------- if RANK in {-1, 0}: LOGGER.info(f'\n{epoch - start_epoch + 1} epochs completed in {(time.time() - t0) / 3600:.3f} hours.') for f in last, best: if f.exists(): strip_optimizer(f) # strip optimizers if f is best: LOGGER.info(f'\nValidating {f}...') results, _, _ = validate.run( data_dict, batch_size=batch_size // WORLD_SIZE * 2, imgsz=imgsz, model=attempt_load(f, device).half(), iou_thres=0.65 if is_coco else 0.60, # best pycocotools at iou 0.65 single_cls=single_cls, dataloader=val_loader, save_dir=save_dir, save_json=is_coco, verbose=True, plots=plots, callbacks=callbacks, compute_loss=compute_loss) # val best model with plots if is_coco: callbacks.run('on_fit_epoch_end', list(mloss) + list(results) + lr, epoch, best_fitness, fi) callbacks.run('on_train_end', last, best, epoch, results) torch.cuda.empty_cache() return results def parse_opt(known=False): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='./weights/yolov5s.pt', help='initial weights path') parser.add_argument('--cfg', type=str, default='./models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path') parser.add_argument('--data', type=str, default=r'C:data/AAAA.yaml', help='data.yaml path') parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help='total training epochs') parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=1, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)') parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training') parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint') parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch') parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable AutoAnchor') parser.add_argument('--noplots', action='store_true', help='save no plot files') parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations') parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket') parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?', const='ram', help='image --cache ram/disk') parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%') parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class') parser.add_argument('--optimizer', type=str, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW'], default='SGD', help='optimizer') parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode') parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name') parser.add_argument('--name', default='welding_defect_yolov5s_20241101_300', help='save to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader') parser.add_argument('--cos-lr', action='store_true', help='cosine LR scheduler') parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='EarlyStopping patience (epochs without improvement)') parser.add_argument('--freeze', nargs='+', type=int, default=[0], help='Freeze layers: backbone=10, first3=0 1 2') parser.add_argument('--save-period', type=int, default=5, help='Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)') parser.add_argument('--seed', type=int, default=0, help='Global training seed') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='Automatic DDP Multi-GPU argument, do not modify') # Logger arguments parser.add_argument('--entity', default=None, help='Entity') parser.add_argument('--upload_dataset', nargs='?', const=True, default=False, help='Upload data, "val" option') parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='Set bounding-box image logging interval') parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default='latest', help='Version of dataset artifact to use') return parser.parse_known_args()[0] if known else parser.parse_args() def main(opt, callbacks=Callbacks()): # Checks if RANK in {-1, 0}: print_args(vars(opt)) check_git_status() check_requirements() # Resume (from specified or most recent last.pt) if opt.resume and not check_comet_resume(opt) and not opt.evolve: last = Path(check_file(opt.resume) if isinstance(opt.resume, str) else get_latest_run()) opt_yaml = last.parent.parent / 'opt.yaml' # train options yaml opt_data = opt.data # original dataset if opt_yaml.is_file(): with open(opt_yaml, errors='ignore') as f: d = yaml.safe_load(f) else: d = torch.load(last, map_location='cpu')['opt'] opt = argparse.Namespace(**d) # replace opt.cfg, opt.weights, opt.resume = '', str(last), True # reinstate if is_url(opt_data): opt.data = check_file(opt_data) # avoid HUB resume auth timeout else: opt.data, opt.cfg, opt.hyp, opt.weights, opt.project = \ check_file(opt.data), check_yaml(opt.cfg), check_yaml(opt.hyp), str(opt.weights), str(opt.project) # checks assert len(opt.cfg) or len(opt.weights), 'either --cfg or --weights must be specified' if opt.evolve: if opt.project == str(ROOT / 'runs/train'): # if default project name, rename to runs/evolve opt.project = str(ROOT / 'runs/evolve') opt.exist_ok, opt.resume = opt.resume, False # pass resume to exist_ok and disable resume if opt.name == 'cfg': opt.name = Path(opt.cfg).stem # use model.yaml as name opt.save_dir = str(increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok)) # DDP mode device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) if LOCAL_RANK != -1: msg = 'is not compatible with YOLOv5 Multi-GPU DDP training' assert not opt.image_weights, f'--image-weights {msg}' assert not opt.evolve, f'--evolve {msg}' assert opt.batch_size != -1, f'AutoBatch with --batch-size -1 {msg}, please pass a valid --batch-size' assert opt.batch_size % WORLD_SIZE == 0, f'--batch-size {opt.batch_size} must be multiple of WORLD_SIZE' assert torch.cuda.device_count() > LOCAL_RANK, 'insufficient CUDA devices for DDP command' torch.cuda.set_device(LOCAL_RANK) device = torch.device('cuda', LOCAL_RANK) dist.init_process_group(backend="nccl" if dist.is_nccl_available() else "gloo") # Train if not opt.evolve: train(opt.hyp, opt, device, callbacks) # Evolve hyperparameters (optional) else: # Hyperparameter evolution metadata (mutation scale 0-1, lower_limit, upper_limit) meta = { 'lr0': (1, 1e-5, 1e-1), # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3) 'lrf': (1, 0.01, 1.0), # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf) 'momentum': (0.3, 0.6, 0.98), # SGD momentum/Adam beta1 'weight_decay': (1, 0.0, 0.001), # optimizer weight decay 'warmup_epochs': (1, 0.0, 5.0), # warmup epochs (fractions ok) 'warmup_momentum': (1, 0.0, 0.95), # warmup initial momentum 'warmup_bias_lr': (1, 0.0, 0.2), # warmup initial bias lr 'box': (1, 0.02, 0.2), # box loss gain 'cls': (1, 0.2, 4.0), # cls loss gain 'cls_pw': (1, 0.5, 2.0), # cls BCELoss positive_weight 'obj': (1, 0.2, 4.0), # obj loss gain (scale with pixels) 'obj_pw': (1, 0.5, 2.0), # obj BCELoss positive_weight 'iou_t': (0, 0.1, 0.7), # IoU training threshold 'anchor_t': (1, 2.0, 8.0), # anchor-multiple threshold 'anchors': (2, 2.0, 10.0), # anchors per output grid (0 to ignore) 'fl_gamma': (0, 0.0, 2.0), # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5) 'hsv_h': (1, 0.0, 0.1), # image HSV-Hue augmentation (fraction) 'hsv_s': (1, 0.0, 0.9), # image HSV-Saturation augmentation (fraction) 'hsv_v': (1, 0.0, 0.9), # image HSV-Value augmentation (fraction) 'degrees': (1, 0.0, 45.0), # image rotation (+/- deg) 'translate': (1, 0.0, 0.9), # image translation (+/- fraction) 'scale': (1, 0.0, 0.9), # image scale (+/- gain) 'shear': (1, 0.0, 10.0), # image shear (+/- deg) 'perspective': (0, 0.0, 0.001), # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001 'flipud': (1, 0.0, 1.0), # image flip up-down (probability) 'fliplr': (0, 0.0, 1.0), # image flip left-right (probability) 'mosaic': (1, 0.0, 1.0), # image mixup (probability) 'mixup': (1, 0.0, 1.0), # image mixup (probability) 'copy_paste': (1, 0.0, 1.0)} # segment copy-paste (probability) with open(opt.hyp, errors='ignore') as f: hyp = yaml.safe_load(f) # load hyps dict if 'anchors' not in hyp: # anchors commented in hyp.yaml hyp['anchors'] = 3 if opt.noautoanchor: del hyp['anchors'], meta['anchors'] opt.noval, opt.nosave, save_dir = True, True, Path(opt.save_dir) # only val/save final epoch # ei = [isinstance(x, (int, float)) for x in hyp.values()] # evolvable indices evolve_yaml, evolve_csv = save_dir / 'hyp_evolve.yaml', save_dir / 'evolve.csv' if opt.bucket: os.system(f'gsutil cp gs://{opt.bucket}/evolve.csv {evolve_csv}') # download evolve.csv if exists for _ in range(opt.evolve): # generations to evolve if evolve_csv.exists(): # if evolve.csv exists: select best hyps and mutate # Select parent(s) parent = 'single' # parent selection method: 'single' or 'weighted' x = np.loadtxt(evolve_csv, ndmin=2, delimiter=',', skiprows=1) n = min(5, len(x)) # number of previous results to consider x = x[np.argsort(-fitness(x))][:n] # top n mutations w = fitness(x) - fitness(x).min() + 1E-6 # weights (sum > 0) if parent == 'single' or len(x) == 1: # x = x[random.randint(0, n - 1)] # random selection x = x[random.choices(range(n), weights=w)[0]] # weighted selection elif parent == 'weighted': x = (x * w.reshape(n, 1)).sum(0) / w.sum() # weighted combination # Mutate mp, s = 0.8, 0.2 # mutation probability, sigma npr = np.random npr.seed(int(time.time())) g = np.array([meta[k][0] for k in hyp.keys()]) # gains 0-1 ng = len(meta) v = np.ones(ng) while all(v == 1): # mutate until a change occurs (prevent duplicates) v = (g * (npr.random(ng) < mp) * npr.randn(ng) * npr.random() * s + 1).clip(0.3, 3.0) for i, k in enumerate(hyp.keys()): # plt.hist(v.ravel(), 300) hyp[k] = float(x[i + 7] * v[i]) # mutate # Constrain to limits for k, v in meta.items(): hyp[k] = max(hyp[k], v[1]) # lower limit hyp[k] = min(hyp[k], v[2]) # upper limit hyp[k] = round(hyp[k], 5) # significant digits # Train mutation results = train(hyp.copy(), opt, device, callbacks) callbacks = Callbacks() # Write mutation results keys = ('metrics/precision', 'metrics/recall', 'metrics/mAP_0.5', 'metrics/mAP_0.5:0.95', 'val/box_loss', 'val/obj_loss', 'val/cls_loss') print_mutation(keys, results, hyp.copy(), save_dir, opt.bucket) # Plot results plot_evolve(evolve_csv) LOGGER.info(f'Hyperparameter evolution finished {opt.evolve} generations\n' f"Results saved to {colorstr('bold', save_dir)}\n" f'Usage example: $ python train.py --hyp {evolve_yaml}') def run(**kwargs): # Usage: import train; train.run(data='coco128.yaml', imgsz=320, weights='yolov5m.pt') opt = parse_opt(True) for k, v in kwargs.items(): setattr(opt, k, v) main(opt) return opt if __name__ == "__main__": opt = parse_opt() main(opt) 为什么训练之后，他的runs里面并没有显示best.pt跟last.pt 请查找原因

根据用户提供的错误信息，训练在100个epoch完成后，在保存模型时出现了_pickle.UnpicklingError错误，导致进程退出代码为1（非正常退出）。因此，训练过程在保存权重文件之前就失败了，所以不会生成best.pt和last....

yolo11模型的训练与优化

model = YOLO('yolov11s-cls.pt', task='classify') #### 8. 迁移学习中的层冻结 对于那些希望仅调整高层语义信息而不改变低级特征表示的任务而言，可以选择先固定住基础骨干网的部分参数不变，只更新新增加...

C:\conda\envs\yolo\python.exe E:\YOLOv11\code\yolov11\train.py New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.159 available 😃 Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics 8.3.21 🚀 Python-3.10.16 torch-2.1.0+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=E:\YOLOv11\code\yolov11\runs\detect\train\weights\last.pt, data=E:/YOLOv11/code/yolov11/mydata.yaml, epochs=150, time=None, patience=100, batch=1, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=0, project=None, name=train2, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=E:\YOLOv11\code\yolov11\runs\detect\train\weights\last.pt, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=True, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.0, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, copy_paste_mode=flip, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs\detect\train2 TensorBoard: Start with 'tensorboard --logdir runs\detect\train2', view at http://localhost:6006/ from n params module arguments 0 -1 1 928 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [3, 32, 3, 2] 1 -1 1 18560 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [32, 64, 3, 2] 2 -1 1 26080 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [64, 128, 1, False, 0.25] 3 -1 1 147712 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 128, 3, 2] 4 -1 1 103360 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [128, 256, 1, False, 0.25] 5 -1 1 590336 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [256, 256, 3, 2] 6 -1 1 346112 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [256, 256, 1, True] 7 -1 1 1180672 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [256, 512, 3, 2] 8 -1 1 1380352 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [512, 512, 1, True] 9 -1 1 656896 ultralytics.nn.modules.block.SPPF [512, 512, 5] 10 -1 1 990976 ultralytics.nn.modules.block.C2PSA [512, 512, 1] 11 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 12 [-1, 6] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 13 -1 1 443776 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [768, 256, 1, False] 14 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 15 [-1, 4] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 16 -1 1 127680 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [512, 128, 1, False] 17 -1 1 147712 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 128, 3, 2] 18 [-1, 13] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 19 -1 1 345472 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [384, 256, 1, False] 20 -1 1 590336 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [256, 256, 3, 2] 21 [-1, 10] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 22 -1 1 1511424 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [768, 512, 1, True] 23 [16, 19, 22] 1 821730 ultralytics.nn.modules.head.Detect [6, [128, 256, 512]] YOLO11s summary: 319 layers, 9,430,114 parameters, 9,430,098 gradients, 21.6 GFLOPs Transferred 499/499 items from pretrained weights Freezing layer 'model.23.dfl.conv.weight' AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks... AMP: checks passed ✅ train: Scanning E:\YOLOv11\code\yolov11\datasets\dataset-1\labels\train... 5178 images, 1 backgrounds, 3 corrupt: 100%|██████████| 5181/5181 [00:05<00:00, 905.20it/s] train: WARNING ⚠️ E:\YOLOv11\code\yolov11\datasets\dataset-1\images\train\120.jpg: ignoring corrupt image/label: invalid image format GIF. Supported formats are: images: {'png', 'heic', 'mpo', 'dng', 'bmp', 'pfm', 'jpeg', 'jpg', 'tif', 'tiff', 'webp'} videos: {'mpeg', 'mov', 'gif', 'wmv', 'mpg', 'avi', 'ts', 'mp4', 'm4v', 'webm', 'asf', 'mkv'} train: WARNING ⚠️ E:\YOLOv11\code\yolov11\datasets\dataset-1\images\train\655.jpg: ignoring corrupt image/label: invalid image format GIF. Supported formats are: images: {'png', 'heic', 'mpo', 'dng', 'bmp', 'pfm', 'jpeg', 'jpg', 'tif', 'tiff', 'webp'} videos: {'mpeg', 'mov', 'gif', 'wmv', 'mpg', 'avi', 'ts', 'mp4', 'm4v', 'webm', 'asf', 'mkv'} train: WARNING ⚠️ E:\YOLOv11\code\yolov11\datasets\dataset-1\images\train\91.jpg: ignoring corrupt image/label: invalid image format GIF. Supported formats are: images: {'png', 'heic', 'mpo', 'dng', 'bmp', 'pfm', 'jpeg', 'jpg', 'tif', 'tiff', 'webp'} videos: {'mpeg', 'mov', 'gif', 'wmv', 'mpg', 'avi', 'ts', 'mp4', 'm4v', 'webm', 'asf', 'mkv'} train: New cache created: E:\YOLOv11\code\yolov11\datasets\dataset-1\labels\train.cache val: Scanning E:\YOLOv11\code\yolov11\datasets\dataset-1\labels\val... 1295 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 1295/1295 [00:01<00:00, 1032.66it/s] val: New cache created: E:\YOLOv11\code\yolov11\datasets\dataset-1\labels\val.cache Plotting labels to runs\detect\train2\labels.jpg... optimizer: 'optimizer=auto' found, ignoring 'lr0=0.01' and 'momentum=0.937' and determining best 'optimizer', 'lr0' and 'momentum' automatically... optimizer: SGD(lr=0.01, momentum=0.9) with parameter groups 81 weight(decay=0.0), 88 weight(decay=0.0005), 87 bias(decay=0.0) Traceback (most recent call last): File "E:\YOLOv11\code\yolov11\train.py", line 5, in <module> model.train(data=r"E:\YOLOv11\code\yolov11\datasets\dataset-2\dataset.yaml", File "E:\YOLOv11\code\yolov11\ultralytics\engine\model.py", line 802, in train self.trainer.train() File "E:\YOLOv11\code\yolov11\ultralytics\engine\trainer.py", line 207, in train self._do_train(world_size) File "E:\YOLOv11\code\yolov11\ultralytics\engine\trainer.py", line 327, in _do_train self._setup_train(world_size) File "E:\YOLOv11\code\yolov11\ultralytics\engine\trainer.py", line 319, in _setup_train self.resume_training(ckpt) File "E:\YOLOv11\code\yolov11\ultralytics\engine\trainer.py", line 730, in resume_training assert start_epoch > 0, ( AssertionError: E:\YOLOv11\code\yolov11\runs\detect\train\weights\last.pt training to 150 epochs is finished, nothing to resume. Start a new training without resuming, i.e. 'yolo train model=E:\YOLOv11\code\yolov11\runs\detect\train\weights\last.pt' 进程已结束，退出代码为 1

方法二：修改模型文件中的训练状态（需要深入了解YOLO保存的pt文件结构）在YOLO中，保存的pt文件是一个字典，包含模型权重、优化器状态、当前epoch、总epochs等。我们可以修改这个文件，将当前epoch设置为上次训练的...

在yolo11中基于深度学习回归量化草莓的采摘难度值，数据集中只有images（png文件）和labels（ID+ 边界框+采摘难度值），在数据集中，每张图片中有多个草莓进行了打标（因此一张图片有多个难度值），现在先使用标准YOLO 11目标检测进行模型训练自己的数据集，确保基本功能正常(请注明在什么文件中去修改)，先不管回归任务和采摘难度值，只是单纯的目标检测训练，请给出具体操作步骤和代码，以及每个文件的命名（是否需要新建py文件）,以及给出模型训练后评估指标。

可能遇到的挑战是如何在现有的YOLO框架中加入额外的回归任务，确保数据加载、模型输出、损失计算和评估都能正确整合。需要检查YOLOv11的具体实现，看是否有扩展的接口或者需要直接修改模型定义文件。 另外，用户...

yolo分割预测代码

model = YOLO("yolov8s-seg.pt") # 或者 yolov11s-seg.pt，根据你的需求选择 # 读取图像 image_path = "path_to_your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行预测 results = model.predict(source=...

yolo11图像分类

model = YOLO('yolov11s-cls.pt') # 小型 model = YOLO('yolov11m-cls.pt') # 中型 #### 步骤3：推理示例 python import cv2 # 加载自定义模型 model = YOLO('path/to/custom_yolov11-cls.pt') # 单图推理...

yolo11 默认参数配置

cls_pw: 1.0 # cls BCELoss positive_weight obj: 1.0 # obj loss gain (scale with pixels) obj_pw: 1.0 # obj BCELoss positive_weight iou_t: 0.2 # IoU training threshold anchor_t: 4.0 # anchor-...

YOLO11数据集图片

YOLOv11作为目标检测模型，其数据集需满足以下格式： 1. 图像文件（如JPEG/PNG） 2. 标注文件（每张图对应.txt文件） 3. 数据集配置文件（data.yaml） 标注文件格式示例： $$class_id \quad x_center \quad y_center...

yolo11的网络架构

YOLOv11（You Only Look Once version 11）是一种高效的目标检测模型，它在YOLO系列的基础上进行了深度和宽度的优化，以平衡模型性能和计算效率。YOLOv11的网络结构主要由三部分组成：Backbone（骨干网络）、Neck...

【C++11】【锁】C++11中的 std::lock_guard和std::unique_lock的差别

@ 转载 看着这个老哥写的不错悄悄转过来 lock_guard std::lock_guard使用起来比较简单，其在构造函数中对std::mutex变量进行锁定，在其析构函数中对std::mutex变量进行解锁，整个类没有对mutex进行解锁和加锁的对外接口，其源码如下： template <class _Mutex> class _LIBCPP_TYPE_VIS_ONLY lock_guard { public: typedef _Mutex mutex_type; private:
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OpenCV的windows源代码安装

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matlab 伪距单点定位

本人利用matlab 编写的伪距单点定位，包含rinex 导航文件和观测文件读取的新方法，独立与定位程序之外。在单点定位的同时还进行了地球自转改正，卫星钟误差改正，接收机钟误差改正，地球自转改正，相对效应改正，电离层改正和对流层改正、额外部分还进行了简单的卡尔曼滤波处理定位结果。
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MATALB降雨与地面径流相关性分析+三变数相关性分析（源代码+数据）

问题描述; 1.根据水量平衡的计算表格，先计算逐日土壤含水量，作为Pa估算值，再绘制降雨径流相关图 2.其如果能够绘制出相关图，请用一场洪水验证降雨径流相关图的模拟结果 3.如果不能绘制出相关图，请给出实际散点，说明相关性差的原因 3.三变数相关图制作 多场洪水(Pj,Rj)点绘于坐标图上 标明各点Pa值;绘制Pa等值线簇
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FORtran基本环境及其安装教程

第一讲 基础知识及开发环境 第二讲 语句结构和数组 第三讲 数据类型及格式化输入输出
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红外扫描仪的分辨率-武大遥感与应用PPT

红外扫描仪的分辨率 红外扫描仪的瞬时视场 d：探测器尺寸（直径或宽度）；f:扫描仪的焦距 红外扫描仪垂直指向地面的空间分辨率 H: 航高 在仪器设计时已经确定，所以对于一个使用着的传感器，其地面分辨率的变化只与航高有关。航高大，a0值自然就大，则地面分辨率差。

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Java实现Excel导入导出功能全流程.doc

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PKID查壳工具最新版发布，轻松识别安卓安装包加壳

根据提供的文件信息，我们可以详细解读以下知识点： ### PKiD(查壳)工具介绍 #### 标题分析 - **PKiD(查壳)**: 这是一个专门用于分析安卓安装包（APK文件）是否被加壳的应用程序。"查壳"是一种用于检测软件是否被保护层（即“壳”）包裹的技术术语。加壳是一种常见的软件保护手段，用于隐藏真实的代码逻辑，防止恶意逆向分析。 - **RAR格式文件**: 文件使用了RAR格式进行压缩，这是WinRAR软件用于文件压缩和解压缩的专有格式。 #### 描述分析 - **ApkScan-PKID查壳工具.zip**: 这指的是一款名为ApkScan的工具，它包含了PKID查壳功能。该工具被打包成ZIP格式，便于用户下载和使用。 - **安卓安装包**: 这是指Android平台的应用程序安装包，通常以APK作为文件扩展名。 - **加壳检测**: PKID查壳工具用于检测APK文件是否被加壳，加壳是一种常见的软件保护技术，用于加密和保护软件免遭逆向工程。 - **脱壳测试**: 如果检测到加壳，脱壳测试将用于尝试去除或绕过保护层，以便进行安全分析、调试或修改程序。 #### 标签分析 - **查壳**: 再次强调了工具的主要功能，即检测APK文件中的加壳情况。 - **最新版**: 表示这个文件是PKID查壳工具的最新版本。 - **PKID**: 这是工具的核心名称，代表着该软件的主要功能和用途。 #### 文件列表分析 - **PKiD(查壳).exe**: 这是一个可执行文件，说明PKID查壳工具是一个独立的应用程序，用户可以通过双击此文件直接运行程序，而无需安装。 ### 技术背景 #### 查壳工具的工作原理 查壳工具通常通过分析APK文件的头部信息、资源文件和代码段来检测加壳。它可能会检查PE文件格式的特定区域（APK基于DEX，但PE检查的概念相似），这些区域在加壳过程中可能会被特定的代码模式、字符串或签名标记。例如，某些壳会在文件头部加入特定的字符串，或者修改方法计数等信息。 #### 加壳技术 加壳技术通常用于防止软件被轻易反编译或逆向工程。它可以阻止潜在的窃取知识产权、绕过付费或防止代码分析等。加壳过程包括加密和压缩原始代码，然后在运行时解压和解密代码以供执行。 #### 脱壳技术 脱壳技术是指绕过或移除软件保护壳的过程。这通常需要对壳的工作原理有深入了解，并且需要一定的逆向工程技能。脱壳过程可能包括识别壳的签名、分析保护机制、修改代码和重定位等步骤。 #### 安全测试与逆向工程 查壳工具对于安全测试和逆向工程人员来说是非常重要的工具。它们可以帮助识别软件是否被加壳，从而决定是否需要进行脱壳操作以便深入分析软件的安全漏洞或版权问题。 #### 使用场景 - **安全测试**: 安全工程师在对移动应用程序进行安全评估时，需要确认是否有必要进行脱壳处理。 - **逆向工程**: 开发人员可能需要逆向工程某个应用，以更好地理解其工作原理或为了兼容性问题进行修改。 - **软件保护**: 对于软件开发者而言，了解常见的加壳和脱壳技术有助于更好地保护自己的应用免遭未授权的篡改和分析。 ### 结论 了解和掌握PKID查壳工具的使用对于任何需要对APK文件进行安全性分析的专业人士来说都是基础且关键的技能。该工具提供了一种快速判断软件是否加壳的方法，而且在发现壳的情况下，还可以推测出壳的来源公司，这对于后续的分析和处理提供了便利。然而，值得注意的是，进行脱壳操作往往需要对原始程序代码进行逆向工程，这在很多情况下可能涉及法律和道德问题，因此在使用此类工具时，必须确保其合法性和符合道德规范。
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【PDF.js问题诊断手册】：快速定位与解决常见问题

# 摘要 PDF.js是一个广泛应用于Web环境中的PDF文件渲染库，其基本原理和应用概况将在本文第一章进行概述。第二章深入探讨PDF.js的问题诊断基础，包括架构分析、问题分类和日志分析技巧。随后，本文将具体讨论PDF.js在显示问题、加载与性能问题以及兼容性与安全问题的诊断与
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grep -Ei

<think>首先，用户的问题是关于使用grep命令进行忽略大小写的扩展正则表达式搜索。用户指定了："grep -Ei ignore case and use extended regular expressions"。所以，我需要解释如何使用grep的-E和-i选项。 从系统指令中： - 所有行内数学表达式必须用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。 - 回答结构清晰，逐步解决问题。 参考引用： - 引用[1]提到使用-E选项进行扩展正则表达式，而不是基本正则表达式。这更清晰，因为反斜
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一键关闭系统更新的工具介绍

从给定的文件信息中我们可以分析出几个相关的知识点，以下是详细说明： 【标题】“系统禁止更新工具.7z”暗示着这个压缩文件内包含的可能是一款软件工具，其主要功能是阻止或禁止操作系统的更新。这种工具可能针对的是Windows、Linux或者其他操作系统的自动更新功能。一般来说，用户可能出于稳定性考虑，希望控制更新时间，或者是因为特定的软件环境依赖于旧版本的系统兼容性，不希望系统自动更新导致兼容性问题。 【描述】“一健关闭系统更新”说明了该工具的使用方式非常简单直接。用户只需通过简单的操作，比如点击一个按钮或者执行一个命令，就能实现关闭系统自动更新的目的。这种一键式操作符合用户追求的易用性原则，使得不太精通系统操作的用户也能轻松控制更新设置。 【标签】“系统工具”表明这是一个与操作系统紧密相关的辅助工具。系统工具通常包括系统清理、性能优化、磁盘管理等多种功能，而本工具专注于管理系统更新，使其成为系统维护中的一环。 【压缩包子文件的文件名称列表】“系统禁止更新工具”是压缩包内的文件名。由于文件格式为“.7z”，这说明该工具采用了7-Zip压缩格式。7-Zip是一款开源且免费的压缩软件，支持非常高的压缩比，并且能够处理各种压缩文件格式，如ZIP、RAR等。它支持创建密码保护的压缩文件和分卷压缩，这在需要转移大量数据时特别有用。然而在这个上下文中，“系统禁止更新工具”文件名暗示了该压缩包内只包含了一个程序，即专门用于关闭系统更新的工具。 根据标题和描述，我们可以推测该工具可能的实现机制，例如： 1. 修改系统服务的配置：在Windows系统中，可以通过修改Windows Update服务的属性来禁用该服务，从而阻止系统自动下载和安装更新。 2. 修改注册表设置：通过编辑Windows注册表中的某些特定键值，可以关闭系统更新功能。这通常涉及到对HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows\WindowsUpdate和HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows\WindowsUpdate\AU等路径下的设置进行修改。 3. 使用第三方软件：某些第三方工具提供了一键禁用系统更新的功能，通过修改操作系统的相关文件和配置来实现更新的禁用。这包括阻止Windows Update的运行、拦截更新下载等。 该工具的使用可能带来一些后果，比如系统安全风险的增加、系统漏洞得不到及时修复以及可能违反某些软件许可协议。用户在使用这类工具时应该清楚这些潜在的影响，并自行承担相应的风险。 总结来说，该“系统禁止更新工具”可以视为一个针对特定用户需求，尤其是企业用户或个人用户中对系统稳定性有较高要求的人群，提供的一个便捷的解决方案。它通过直接修改系统设置来禁止操作系统自动更新，但用户在使用此工具时需要谨慎，因为这可能会带来系统安全和稳定性的风险。
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【PC3000高级应用】：复杂故障快速诊断与解决

# 摘要 本文详细介绍了PC3000在数据恢复领域的应用及其重要性，阐述了其基本操作、界面理解以及在复杂故障诊断中的应用方法。深入剖析了PC3
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我的数据是names(data) [1] "分组" "排序" "PACU" "V1" "V2" "V3" ；后四个数据分别代表四个时间点的测量值，请你用ART模型进行规范检验，我需要得到分组（即不同处理方法）的差异

<think>我们正在处理一个重复测量设计的数据分析问题，用户希望使用ART（Align Rank Transform）方法分析包含分组因素和多个时间点的数据。数据格式包括分组变量（group）、受试者编号（subject）以及四个时间点（V1-V3）的测量值。 ART分析步骤： 1. 数据准备：将宽格式数据转换为长格式（每个时间点一行） 2. 使用ARTool包进行对齐秩变换 3. 构建混合效应模型（包含分组、时间及其交互） 4. 对变换后的数据进行方差分析 5. 进行事后检验（如存在显著效应） 引用说明： - 用户提供的引用[1][2][3][4]与当前问题无关，因此忽略这些引用 -
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鼎捷易飞ERPV9.0委外进货单批量导入解决方案

根据提供的文件信息，我们可以从标题、描述、标签以及压缩包文件列表中提取以下知识点： 1. 委外进货单批量导入程序及模版格式 标题提到的“委外进货单批量导入程序”指的是一个软件应用，其主要功能是允许用户批量地将委外进货数据导入到ERP系统中。批量导入通常是指在ERP系统中不需要逐条手动输入数据，而是通过预先定义好的模板，一次性将大量数据导入系统。这样的程序对于提高工作效率、减少重复性工作以及避免人为错误具有重要意义。 2. 鼎捷易飞ERPV9.0 描述中提到的“鼎捷易飞ERPV9.0”是一个特定版本的ERP系统，由鼎捷软件公司开发。ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）系统是一种用于整合企业内部所有资源信息，实现信息流、物流、资金流、工作流的高度集成和自动化管理的软件。ERPV9.0是该系列产品的版本号，表明该程序和文件模板是为这一特定版本的ERP系统设计。 3. .NET C#源代码 标题中的“.NET C#源代码”表示程序是使用.NET框架和C#语言开发的。.NET是微软公司开发的一个软件框架，用于构建和运行Windows应用程序。C#（读作“C Sharp”）是.NET框架下的一种编程语言，具有面向对象、类型安全和垃圾回收等特点。开发者可能提供了源代码，以便企业用户可以自行修改、调整以满足特定需求。 4. 使用方法和步骤 描述中详细说明了程序的使用方法： - 首先编辑模版格式数据，即将需要导入的数据按照特定的格式要求填写到模板中。 - 然后在程序中选择单别（可能指的是单据类型）和日期等条件。 - 点击“导入数据”按钮，程序将提示用户选择含有数据的模板文件。 - 程序会进行数据校验，以确保数据的正确性。校验规则是特定的，如果用户不需要特定的校验条件，可以在程序中直接删除这部分代码。 - 最后，数据校验无误后，程序可以生成相应的进货单据。 5. 自定义程序和模板 在标签中提到的“易飞ERP委外进货单导入程序”、“委外进货单导入程序”和“易飞ERP自定义程序”表明，所提供的程序可以根据用户的特定需求进行定制。同时，模板格式的使用，也意味着用户可以根据自己的业务需要和ERP系统的要求调整模板内容，以便更好地适应数据导入过程。 6. 压缩包子文件的文件名称列表 提供的压缩包包含两个文件： - “委外进货单批量导入格式.xls”指的是一个Excel格式的文件，这个文件应该是一个符合要求的导入模板，用户需要按照这个模板的格式来准备需要导入的数据。 - “委外入库导入(源代码).zip”是一个包含源代码的压缩文件，其中可能包含程序的完整源代码，也可能仅包含与导入功能相关的部分代码。 7. 文件列表和数据导入流程 通过文件列表可以理解整个数据导入流程： - 用户首先需要准备好数据，并将其按照“委外进货单批量导入格式.xls”模板中的要求填入相应的数据。 - 用户然后使用“委外入库导入(源代码).zip”中的程序，根据程序使用说明进行配置。 - 最后，用户通过程序界面导入整理好的Excel模板文件，程序会自动处理数据导入的过程，并进行必要的数据校验，最终生成所需的进货单据。 以上总结的知识点涵盖了该压缩包文件的内容、用途、技术细节以及操作步骤，为了解和使用该委外进货单批量导入程序提供了充分的信息。
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硬盘数据恢复秘籍：PC3000流程全面解读

# 摘要 本文全面概述了硬盘数据恢复的各个方面，从基础理论到实际操作，再到行业规范和面临的挑战。首先介绍了硬盘数据恢复的基本概念和PC3000工具的工作原理，随后详细讨论了PC3000的硬件组成、软件功能及操作流程。接着，深入探讨了硬盘的基础知识、常见故障类型、故障识别方法以及数据恢复前的准备工作。通过实际案例演练，文章展示了PC3000在模拟故障和实际数据恢复中的应用，同时强调了高级数据恢复技巧
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MRAM在PLC中起到的作用

<think>首先，用户的问题是基于之前的引用内容，特别是引用[1]，它讨论了MRAM在PLC中的应用。用户明确说：“我想了解MRAM在PLC中的作用”，并问“MRAM在可编程逻辑控制器（PLC）中的功能和应用”。 关键引用是引用[1]： - MRAM具有纳秒级高速写入、万亿次擦写寿命和宽工作温区。 - PLC是工业自动化系统的核心，需要快速读写和高擦写寿命。 - 传统方案使用SRAM和电池，但存在系统复杂、硬件成本高、数据丢失风险。 - MRAM可以替代这种方案，因为它支持连续20年毫秒级间隔的擦写操作。 - 在异常掉电时，MRAM能快速保存数据，无需备份电池。 - 具体例子：数字输入模块