yolov5 train.py参数详解

时间: 2023-10-25 16:26:58 浏览: 43
train.py 是 YOLOv5 中用于训练模型的脚本文件,下面是 train.py 中常用的参数及其详解: - `--img-size`:指定训练时输入模型的图片尺寸,格式为 `<width>x<height>`,例如 `--img-size 640x480`。 - `--batch-size`:指定训练时的批次大小,即每次迭代训练的样本数量。 - `--epochs`:指定训练的总轮数。 - `--data`:指定数据集的配置文件路径,包含数据集的路径、类别数等信息。 - `--cfg`:指定模型的配置文件路径,包含模型结构的定义和参数设置。 - `--weights`:指定模型的初始权重文件路径,可以使用预训练模型或者之前训练好的模型作为初始权重。 - `--hyp`:指定超参数文件的路径,可以用于调整学习率、正则化等超参数。 - `--name`:指定训练过程中保存模型和日志文件的名称前缀。 - `--cache-images`:指定是否缓存图片,默认为 False。如果设为 True,则会在内存中缓存所有图片,加快训练速度。 - `--device`:指定使用的设备,可以是 'cpu' 或者 'cuda'。 - `--multi-scale`:指定是否使用多尺度训练,默认为 False。如果设为 True,则会随机选择一个尺度进行训练,增加模型的鲁棒性。 - `--task`:指定训练的任务类型,可以是 'train', 'val', 'test', 'study' 中的一个。'train' 表示正常训练,'val' 表示在验证集上评估模型,'test' 表示在测试集上评估模型,'study' 表示进行模型结构和超参数的研究。 这些是 train.py 常用的参数,你可以根据具体需求来使用和调整这些参数。

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引用\[1\]:前一篇博客已经对yolov5的一些前期准备和训练参数进行了整理,本篇博客将详细解读项目中的train.py内容,以帮助大家学习。\[1\]引用\[3\]:本文主要对ultralytics\yolov5的训练代码train.py的解析,对于yolov5的训练代码train.py的解析,以下注释与解析都是适用的。\[3\] 问题: yolov5 train.py6.0详解 回答: 对于yolov5的train.py代码的详细解析,可以参考前面提到的博客中的内容。在train.py中,主要包括了训练函数train()的实现以及一些相关的参数设置和功能。train()函数是用来进行模型的训练的核心函数,其中包括了数据加载、模型初始化、优化器设置、损失函数定义、训练循环等步骤。通过对train.py代码的解析,可以更好地理解yolov5的训练过程和相关的实现细节。\[1\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [yolov5代码解读--train.py](https://blog.csdn.net/weixin_43337201/article/details/109389044)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [YOLOV5训练代码train.py注释与解析](https://blog.csdn.net/Q1u1NG/article/details/107463417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
yolov7train.py 是使用 YOLOv7 算法进行目标检测的训练脚本。下面对 yolov7train.py 的主要代码进行简单的解释: 1. 导入相关库 python import argparse import yaml import time import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from models.yolov7 import Model from utils.datasets import ImageFolder from utils.general import ( check_img_size, non_max_suppression, apply_classifier, scale_coords, xyxy2xywh, plot_one_box, strip_optimizer, set_logging) from utils.torch_utils import ( select_device, time_synchronized, load_classifier, model_info) 这里导入了 argparse 用于解析命令行参数,yaml 用于解析配置文件,time 用于记录时间,torch 用于神经网络训练,DataLoader 用于读取数据集,datasets 和 ImageFolder 用于加载数据集,Model 用于定义 YOLOv7 模型,各种工具函数用于辅助训练。 2. 定义命令行参数 python parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data', type=str, default='data.yaml', help='dataset.yaml path') parser.add_argument('--hyp', type=str, default='hyp.yaml', help='hyperparameters path') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300) parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs') parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes') parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training') parser.add_argument('--resume', nargs='?', const='yolov7.pt', default=False, help='resume most recent training') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint') parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch') parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters') parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket') opt = parser.parse_args() 这里定义了许多命令行参数,包括数据集路径、超参数路径、训练轮数、批量大小、图片大小、是否使用矩形训练、是否从最近的检查点恢复训练、是否只保存最终的检查点、是否只测试最终的模型、是否进行超参数进化、gsutil 存储桶等。 3. 加载数据集 python with open(opt.data) as f: data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) train_path = data_dict['train'] test_path = data_dict['test'] num_classes = data_dict['nc'] names = data_dict['names'] train_dataset = ImageFolder(train_path, img_size=opt.img_size[0], rect=opt.rect) test_dataset = ImageFolder(test_path, img_size=opt.img_size[1], rect=True) batch_size = opt.batch_size train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size * 2, num_workers=8, pin_memory=True, collate_fn=test_dataset.collate_fn) 这里读取了数据集的配置文件,包括训练集、测试集、类别数和类别名称等信息。然后使用 ImageFolder 加载数据集,设置图片大小和是否使用矩形训练。最后使用 DataLoader 加载数据集,并设置批量大小、是否 shuffle、是否使用 pin_memory 等参数。 4. 定义 YOLOv7 模型 python model = Model(opt.hyp, num_classes, opt.img_size) model.nc = num_classes device = select_device(opt.device, batch_size=batch_size) model.to(device).train() criterion = model.loss optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=hyp['lr0'], momentum=hyp['momentum'], weight_decay=hyp['weight_decay']) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=1, T_mult=2) start_epoch = 0 best_fitness = 0.0 这里使用 Model 类定义了 YOLOv7 模型,并将其放到指定设备上进行训练。使用交叉熵损失函数作为模型的损失函数,使用 SGD 优化器进行训练,并使用余弦退火学习率调整策略。定义了起始轮数、最佳精度等变量。 5. 开始训练 python for epoch in range(start_epoch, opt.epochs): model.train() mloss = torch.zeros(4).to(device) # mean losses for i, (imgs, targets, paths, _) in enumerate(train_dataloader): ni = i + len(train_dataloader) * epoch # number integrated batches (since train start) imgs = imgs.to(device) targets = targets.to(device) loss, _, _ = model(imgs, targets) loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() mloss = (mloss * i + loss.detach().cpu()) / (i + 1) # update mean losses # Print batch results if ni % 20 == 0: print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, Batch {i}/{len(train_dataloader) - 1}, lr={optimizer.param_groups[0]["lr"]:.6f}, loss={mloss[0]:.4f}') # Update scheduler scheduler.step() # Update Best fitness with torch.no_grad(): fitness = model_fitness(model) if fitness > best_fitness: best_fitness = fitness # Save checkpoint if (not opt.nosave) or (epoch == opt.epochs - 1): ckpt = { 'epoch': epoch, 'best_fitness': best_fitness, 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict() } torch.save(ckpt, f'checkpoints/yolov7_epoch{epoch}.pt') # Test if not opt.notest: t = time_synchronized() model.eval() for j, (imgs, targets, paths, shapes) in enumerate(test_dataloader): if j == 0: pred = model(imgs.to(device)) pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6) else: break t1 = time_synchronized() if isinstance(pred, int) or isinstance(pred, tuple): print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, test_loss={mloss[0]:.4f}, test_mAP={0.0}') else: pred = pred[0].cpu() iou_thres = 0.5 niou = [iou_thres] * num_classes ap, p, r = ap_per_class(pred, targets, shapes, iou_thres=niou) mp, mr, map50, f1, _, _ = stats(ap, p, r, gt=targets) print(f'Epoch {epoch}/{opt.epochs - 1}, test_loss={mloss[0]:.4f}, test_mAP={map50:.2f} ({mr*100:.1f}/{mp*100:.1f})') # Plot images if epoch == 0 and j == 0: for i, det in enumerate(pred): # detections per image img = cv2.imread(paths[i]) # BGR img = plot_results(img, det, class_names=names) cv2.imwrite(f'runs/test{i}.jpg', img) if i == 3: break 这里进行了多个 epoch 的训练。在每个 epoch 中,对于每个批量的数据,先将数据移动到指定设备上,然后计算模型的损失函数,并进行反向传播和梯度下降。在每个 epoch 结束时,更新学习率调整策略和最佳精度,保存当前的检查点。如果 opt.notest 为 False,则进行测试,并输出测试结果。最后,如果是第一个 epoch,则绘制部分图像用于可视化。
train.py是YOLOv5项目中的一个关键文件,用于训练模型。在train.py中,有几个重要的函数和配置信息。 首先是parse_opt函数,该函数用于解析命令行参数,包括模型的配置文件、数据集的路径、训练参数等等。\[3\] 接下来是main函数,该函数用于打印关键词和安装环境,判断是否进行断点训练和分布式训练,以及是否进行进化训练/遗传算法调参。\[3\] train函数是训练模型的核心函数,其中包含了一系列的配置信息和操作。首先是基本配置信息,包括模型的选择、损失函数的选择、训练的epoch数等等。然后是模型的加载和断点训练的设置,可以从之前的训练中继续训练模型。接着是冻结训练和冻结层设置,可以选择是否冻结部分层进行训练。还有图片大小和batch size的设置,以及优化器的选择和分组优化设置。此外,还包括学习率的设置、指数移动平均(EMA)的使用、归一化和单机多卡训练的配置。数据加载和anchor调整也是train函数中的一部分。最后,train函数包括了训练的配置,如多尺度训练和热身训练,以及训练结束后的打印信息和结果保存。\[3\] 除了上述函数外,还有run函数用于运行整个训练过程。全部代码都有详细的注释和使用教程,方便用户理解和使用。\[3\] 综上所述,train.py是YOLOv5项目中用于训练模型的关键文件,其中包含了各种配置信息和函数,用于控制训练过程和保存结果。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [yolov5代码解读--train.py](https://blog.csdn.net/weixin_43337201/article/details/109389044)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】](https://blog.csdn.net/CharmsLUO/article/details/123542598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: yolov5代码包含多个py文件,每个文件都有不同的作用,以下是各个py文件的详解: 1. models/yolo.py:定义了YOLOv5模型的网络结构,包括骨干网络、FPN、head等。 2. models/common.py:定义了一些常用的函数和类,如Conv、Bottleneck、Focus等。 3. models/experimental.py:定义了一些实验性的模型,如CSPDarknet53、CSPResNeXt50等。 4. models/yolo_layers.py:定义了YOLOv5模型中用到的一些层,如YOLOLayer、Detect等。 5. utils/datasets.py:定义了数据集的读取和处理方式,包括COCO、VOC、ImageNet等。 6. utils/general.py:定义了一些通用的函数和类,如计算AP、计算IOU等。 7. utils/google_utils.py:定义了一些与Google相关的函数和类,如下载Google Drive上的文件等。 8. utils/torch_utils.py:定义了一些与PyTorch相关的函数和类,如计算模型参数量、保存和加载模型等。 9. utils/autoanchor.py:定义了自适应anchor的计算方式。 10. train.py:训练YOLOv5模型的主程序。 11. detect.py:使用YOLOv5模型进行目标检测的主程序。 12. test.py:测试YOLOv5模型性能的主程序。 13. export.py:将PyTorch模型导出为ONNX或TFLite格式的程序。 14. hubconf.py:定义了使用hub方式调用YOLOv5模型的接口。 以上是YOLOv5代码中各个py文件的作用。 ### 回答2: YoloV5是一个用Python实现的物体检测框架,这个框架的能力超过了目前所有先前的版本,包含多个模型以及各种性能优化。以下是YoloV5框架中几个重要的Python文件的详细解释: 1. models/yolo.py:此文件包含的类定义了网络模型的架构,其中包含骨干网络(backbone)、特征层和检测头等部分。这个文件包含的类还定义了前向传递和损失函数。 2. utils/general.py:此文件定义了一系列用于数据加载、预处理、随机裁剪、调整大小等的实用函数。 3. datasets/dataset.py:该文件包含用于定义训练和验证数据集的代码。此代码在运行中负责加载、预处理和存储图像、标签和元数据。 4. utils/loss.py:该文件包含定义损失函数的代码。这个文件包含的类根据训练数据计算网络预测和标签之间的误差。 5. utils/metrics.py:这个文件包含训练和验证网络效果的度量函数。这些函数根据标签和模型输出来计算精度和召回率等度量指标。 6. train.py:用于训练模型的脚本。该脚本负责处理超参数、模型初始化、数据加载和计算损失等。在训练过程中,模型的权重会被定期保存到磁盘上,以便后续使用。 7. test.py:用于评估模型性能的脚本。该脚本负责加载保存的模型权重,并使用验证数据评估网络效果。 总的来说,YoloV5的各个Python文件都起到了重要的作用,这些文件与物体检测有关的代码被统一分散在各个文件之中,使得整个框架结构清晰明了,使用方便。 ### 回答3: YOLOv5是一种先进的目标检测框架,由ultralytics开发和维护,它具有高效、准确、轻量级等特点。YOLOv5的基本实现原理是将图像分为若干个网格,每个网格预测一组边界框,通过置信度判断哪些框能够包含目标物体。本篇文章将对YOLOv5的代码进行详解,介绍各个py文件的作用。 1. train.py:该文件是YOLOv5进行训练的主程序,实现了模型训练、数据加载、模型保存、验证数据集等功能。当使用该文件训练模型时,需要指定超参数、数据集、模型结构、训练及验证的数据集等。 2. detect.py:该文件是YOLOv5进行目标检测的主程序,实现了目标检测、输出结果、绘制框等功能。当使用该文件进行目标检测时,需要指定模型、输入图片、误差阈值等参数。 3. models/yolov5s.py:该文件定义了YOLOv5的模型结构,主要分为骨干网络、头部网络和输出层三部分。骨干网络采用CSPNet结构,头部网络由一系列的卷积层和连接层组成,输出层由三个分支组成,分别输出置信度、边界框和类别分数。 4. models/yolo_head.py:该文件定义了YOLOv5中头部网络的构建,包括卷积层、上采样层、连接层、预测层等。 5. models/yolo.py:该文件定义了YOLOv5中的检测函数,实现了网络前向传播算法,并在输出层进行后处理生成最终结果。 6. utils/torch_utils.py:该文件是一个工具类,主要实现了模型的加载、转化、保存等功能。 7. utils/datasets.py:该文件定义了YOLOv5的数据预处理方式和数据加载方式,其中包括了对数据标签进行处理,以及图像的增强等操作。 8. utils/general.py:该文件定义了各个函数的通用工具类,例如图像处理、计算IoU、绘制边界框等等。 总之,YOLOv5的代码文件中各个部分相互配合,实现高效、准确的目标检测算法。以上为各个文件的简要作用,更好地了解代码细节需要阅读具体代码进行深入学习。
yolov5的代码主要包括以下几个部分: 1. 数据集配置文件:在代码中的"data"文件夹中,包含了多种数据集的配置文件,如coco、coco128、pascalvoc等。这些配置文件用于指定数据集的路径、类别数等信息。 2. 超参数微调配置文件:在代码中的"hyps"文件夹中,包含了超参数微调的配置文件。这些文件用于微调模型的超参数,如学习率、批大小等。 3. 脚本文件夹:在代码中的"scripts"文件夹中,存放着下载数据集的shell命令。这些脚本文件用于下载和准备数据集。 4. 模型架构文件:在代码中的"yolov5l.yml"和"yolov5m.yml"等文件中,定义了yolov5不同模型的架构、anchor、类别数和模型的宽度、深度。在训练模型时,可以根据需要更改模型的类别数。 5. 训练代码详解:在代码中的"train.py"文件中,包含了训练模型的代码。在利用自己的数据集进行训练时,需要修改配置文件中的路径,将其改成自己对应的数据集所在目录。 总结起来,yolov5的代码包括数据集配置文件、超参数微调配置文件、脚本文件夹、模型架构文件和训练代码。通过修改配置文件和运行训练代码,可以使用自己的数据集进行训练。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [YOLOV5源码的详细解读](https://blog.csdn.net/BeeGreen/article/details/124700445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [yolov5 代码内容解析](https://blog.csdn.net/qq_40629612/article/details/124107843)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
要使用YOLOv7训练自己的数据集,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已经下载了YOLOv7的训练权重。你可以使用以下命令从GitHub上下载权重文件: wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7_training.pt 2. 接下来,你需要准备一个包含你自己数据集信息的数据配置文件。你可以使用yolov7仓库中的data.yaml文件作为模板,并根据你的数据集进行相应修改。例如,你可以修改数据集路径、类别数量、训练集和验证集的划分等参数。 3. 在训练之前,你还可以根据需要修改训练的超参数。你可以使用yolov7仓库中的hyp.scratch.custom.yaml文件作为模板,并根据你的需求进行修改。例如,你可以调整学习率、权重衰减、数据增强等参数。 4. 确保你已经安装了所需的Python库和依赖项。可以按照yolov7仓库中的README文件提供的指南进行安装。 5. 接下来,你可以使用train.py脚本来训练P5模型,或者使用train_aux.py脚本来训练P6模型。你可以根据你的需求选择其中一个脚本进行训练。在训练的命令中,你需要指定一些参数,如权重文件、数据配置文件、训练轮数、批量大小、配置文件等。例如,你可以使用以下命令来训练P5模型: python train.py --weights yolov7_training.pt --data data/dataset/data.yaml --epochs 10 --batch-size 32 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --img 640 640 --workers 8 --device 0 --name yolov7-custom --hyp data/hyp.scratch.custom.yaml 或者你可以使用以下命令来训练P6模型: python train_aux.py --weights yolov7-e6e.pt --data data/dataset/data.yaml --epochs 10 --batch-size 32 --cfg cfg/training/yolov7-e6e.yaml --img 1280 1280 --workers 8 --device 0 --name yolov7-custom --hyp data/hyp.scratch.custom.yaml 请根据你的实际情况修改命令中的参数,并根据需要进行进一步的调整。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [YOLO | 用YOLOv7训练自己的数据集(超详细版)](https://blog.csdn.net/weixin_44649780/article/details/128657943)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [YOLOV7训练自己的数据集以及训练结果分析(手把手教你)](https://blog.csdn.net/m0_46406029/article/details/129730333)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
YOLOv3是一种目标检测算法,它在PyTorch框架下实现。你可以在GitHub上找到YOLOv3的PyTorch版本代码,地址是https://github.com/ultralytics/yolov3。这个代码库提供了一些教程和运行结果,但不一定能直接运行成功。你可以在同目录下新建一个.ipynb文件,并在其中运行代码"%run detect.py"来尝试运行。\[1\] 在代码解读方面,首先需要准备数据集和关键文件。然后,代码的大致流程包括数据与标签的读取、模型构造、前向传播和计算损失。具体来说,模型构造部分包括构建convolutional层、rout层和shortcut层,以及构建yolo层。\[2\] 如果你想深入了解YOLOv3的PyTorch版本代码,可以参考官方教程,地址是https://github.com/ultralytics/yolov3/wiki/Train-Custom-Data。这个教程提供了更详细的训练自定义数据集的指导。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [YOLOv3 Pytorch代码及原理分析(一):跑通代码](https://blog.csdn.net/weixin_43605641/article/details/107524168)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [YOLOV3 Pytorch版本代码解读](https://blog.csdn.net/Weary_PJ/article/details/128749270)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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