RuntimeError: Dataset 'D://Users///ultralytics/ultralytics-main/ultralytics/data/fall.yaml' error

时间: 2024-08-30 11:03:28 浏览: 143
运行时错误（RuntimeError）是程序运行过程中出现的一种错误。在您提供的错误信息 `RuntimeError: Dataset 'D://Users///ultralytics/ultralytics-main/ultralytics/data/fall.yaml' error` 中，这意味着在执行某个程序时，程序试图访问或处理位于 `D://Users///ultralytics/ultralytics-main/ultralytics/data/fall.yaml` 的数据集文件，但由于某种原因失败了。 这个问题可能由以下几个原因引起： 1. 文件路径错误或文件不存在。 2. 文件格式不正确或文件内容损坏。 3. 程序没有足够的权限去读取文件。 4. 数据集文件中的内容与程序的要求不匹配。 为了解决这个问题，您应该进行以下检查： 1. 确认文件路径正确无误，并且文件确实存在于该路径下。 2. 检查文件名和扩展名，确保其符合预期的格式。 3. 验证文件内容是否符合程序的需求，例如YAML文件的结构和键值对。 4. 确保程序有足够的权限去访问该文件。 一旦找到并解决了问题，程序应该就能够正常运行了。
相关问题

RuntimeError: Dataset 'ultralytics-main/ultralytics/datasets/copyfish.yaml' error ❌ 'ultralytics-main/ultralytics/datasets/copyfish.yaml' does not exist

这个错误提示表明你的代码中使用了一个名为'ultralytics-main/ultralytics/datasets/copyfish.yaml'的数据集文件，但是该文件并不存在。你需要检查一下该文件是否存在于你的代码所在的目录下，并且文件路径是否正确。如果文件确实不存在，你需要下载该数据集文件或者修改代码中使用的数据集文件路径。如果你不确定正确的文件路径，可以尝试搜索一下该文件或者咨询数据集提供方获取正确的文件路径。

文件明明存在但是找不到RuntimeError: Dataset 'ultralytics-main/ultralytics/datasets/copyfish.yaml' error ❌ 'ultralytics-main/ultralytics/datasets/copyfish.yaml' does not exist

如果文件明明存在，但是代码中提示找不到该文件，可能是路径问题导致的。你可以尝试使用绝对路径来指定该文件，即在代码中使用完整的文件路径，例如`/home/user/ultralytics-main/ultralytics/datasets/copyfish.yaml`。如果这样仍然提示找不到该文件，可以尝试检查文件权限，确保当前用户有访问该文件的权限。另外，也可以检查一下文件名是否正确拼写。
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raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'ultralytics-main\data\fall.yaml' error ultralytics-main/data/fall.yaml 'names' length 1 and 'nc: 2' must match.

这个错误是由于数据集文件 'fall.yaml' 中的 'names' 列表的长度与 'nc'（类别数量）不匹配所引起的。根据错误信息显示的内容，你的 'names' 列表长度为1，但 'nc' 设置为2。请确保你的数据集文件中的 'names' 列表...

RuntimeError: Dataset 'D:\ultralytics\ultralytics\datasets\VOC-bm.yaml' error expected '<document start>', but found '<block mapping start>' in "<unicode string>", line 11, column 1: path: D:/ultralytics/ultralytics ...

这个错误是由于在配置文件 'D:\ultralytics\ultralytics\datasets\VOC-bm.yaml' 中存在语法错误导致的。根据错误信息，看起来在第11行的列1处出现了一个意外的块映射开始符号 '<block mapping start>'，而期望的是 '...
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JAVA开发erp项目源码-ofbiz-freedgo:新版本移至:https://github.com/csy2013/freedgo-of

JAVA开发erp项目源码 freedgo A Distributed Deployable Framework base ...runtime: 运行日志等 themem: 提供主题风格 数据库确定 支持主流的数据库： MYSQL ORCLE SQL SERVER SYBASE PostgreS

RuntimeError: Dataset 'C:\Users\86152\PycharmProjects\pythonProject\ultralytics-main\mydata_tuomin\tuomin.yaml' error 'str' object is not a mapping

通常情况下，加载数据集需要指定一个 yaml 格式的配置文件，用于描述数据集的相关信息。根据错误提示，看起来你在代码中传入了一个字符串对象，而不是一个 yaml 配置文件对象。 你需要检查一下代码中加载数据集的...

spec: description: YOLO v8 via Ultralytics Pytorch runtime: 'python:3.8' handler: main:handler eventTimeout: 10000s build: image: cvat.pth.ultralytics.yolov8-detect baseImage: ultralytics/yolov5:latest directives: preCopy: - kind: USER value: root - kind: RUN value: apt update && apt install --no-install-recommends -y libglib2.0-0 - kind: WORKDIR value: /opt/nuclio - kind: RUN value: pip install supervision - kind: WORKDIR value: /opt/nuclio这个适用于YOLOV8的分割模型吗

抱歉，我无法确定您提供的 YAML 规范中的适用模型是否适用于 YOLOv8 的分割模型。因为根据您提供的规范，该模型是基于 Ultralytics PyTorch 平台的 YOLOv8 目标检测模型，而不是分割模型。YOLOv8 主要用于目标检测...

RuntimeError: Dataset 'ultralytics\yolo\v8\pose\coco8-pose.yaml' error

这个错误可能是因为您正在使用 Ultralytics YOLOv5 的姿态检测模型时出现了问题。您可以尝试检查以下几个方面来解决这个问题： 1. 检查您的数据集是否与模型配置文件中指定的数据集一致。 2. 检查您的配置文件是否...

(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, 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=False, amp=True, fraction=1.0, profile=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, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, 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=0.1, 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, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s5 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

如果你确定文件的绝对路径是正确的，但仍然找不到文件，有几个可能的原因： 1. 文件确实不存在：再次确认文件是否存在于指定的路径。你可以手动浏览到该路径，并验证文件是否存在。如果文件确实不存在，你需要创建...

(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, 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=False, amp=True, fraction=1.0, profile=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, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, 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=0.1, 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, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s4 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

根据你提供的错误信息，可以看出文件路径'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml'是无法找到的。 请注意，路径中的斜杠应该是正斜杠（/），而不是反斜杠（\）。确保在路径中使用正确的斜杠。 ...

File "/home/zhxk/.local/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 249, in entrypoint getattr(model, mode)(verbose=True, **overrides) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 207, in train self.trainer.train() File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 183, in train self._do_train(int(os.getenv("RANK", -1)), world_size) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 302, in _do_train self.loss, self.loss_items = self.criterion(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 76, in criterion return self.compute_loss(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 174, in __call__ _, target_bboxes, target_scores, fg_mask, _ = self.assigner( File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 97, in forward target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 44, in select_highest_overlaps if fg_mask.max() > 1: # one anchor is assigned to multiple gt_bboxes RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Sentry is attempting to send 2 pending error messages Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp line=278 error=710 : device-side assert triggered

根据您提供的错误信息，这是一个与CUDA相关的错误。出现此错误通常是由于CUDA内核遇到了问题，触发了设备端断言。这可能是由于使用了不正确的参数或数据类型，或者是由于内存不足等问题引起的。...

File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\runpy.py", line 196, in _run_module_as_main return run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\runpy.py", line 86, in run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\Scripts\yolo.exe_main.py", line 7, in <module> File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\ultralytics\yolo\cfg_init.py", line 398, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 366, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\ultralytics\yolo\engine\trainer.py", line 127, in init raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'mydata_tuomin\tuomin.yaml' error 'str' object is not a mapping

这条错误可能是由于mydata_tuomin\tuomin.yaml数据集文件中的某些参数格式不正确导致的。具体错误信息是'str' object is not a mapping'，可能是因为tuomin.yaml中使用了字符串而不是数据字典。您可以检查一下...
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jar

ORA-29541: class SYS.oracle/jpub/runtime/dbws/DbwsProxy could not be resolved

NULL 博文链接：https://lyh7609.iteye.com/blog/516672

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资源摘要信息:"wine_reviewer：使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数" 在当今这个信息爆炸的时代，机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域，其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中，将探讨一个名为wine_reviewer的项目，该项目的目标是利用机器学习模型，基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力，同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。 首先，要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能，而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中，机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习，发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性，并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。 接下来是“二值化”处理。在机器学习中，数据预处理是一个重要的步骤，它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式（0和1）的过程，这通常用于简化模型的计算复杂度，或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中，二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1（存在）或0（不存在）。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。 葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标，通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中，葡萄酒的品尝笔记将被用作特征，而品酒师给出的分数则是目标变量，模型的任务是找出两者之间的关系，并对新的品尝笔记进行分数预测。 在机器学习中，通常会使用多种算法来构建预测模型，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中，可能会尝试多种算法，并通过交叉验证等技术来评估模型的性能，最终选择最适合这个任务的模型。 对于这个项目来说，数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时，可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签（目标变量）即为葡萄酒的评分，而特征则来自于品酒师的品尝笔记。 项目还提到了“kaggle”和“R”，这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台，提供各种机器学习挑战和数据集，吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛，可以提升个人技能，并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境，它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”，这里可能存在误解或打字错误。通常，这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包，例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前，研究人员需要解压这个文件包，并且仔细阅读项目文档，以便了解项目的具体要求和数据格式。 总之，wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试，它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力，也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作，可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准，并帮助消费者做出更加明智的选择。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【单相整流器终极指南】：电气工程师的20年实用技巧大揭秘

![【单相整流器终极指南】：电气工程师的20年实用技巧大揭秘](https://www.kemet.com/content/dam/kemet/lightning/images/ec-content/2020/08/Figure-1-film-filtering-solution-diagram.jpg) # 摘要 单相整流器是电力电子技术中应用广泛的设备，用于将交流电转换为直流电。本文首先介绍了单相整流器的基础知识和工作原理，分析了其设计要点，性能评估方法以及在电力系统和电子设备中的应用。接着，探讨了单相整流器的进阶应用和优化策略，包括提高效率和数字化改造。文章还通过具体案例分析，展示了单
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OxyPlot CategoryAxis

在OxyPlot中，CategoryAxis用于创建一个基于类别标签的轴，通常用于折线图或柱状图，其中每个轴的值代表不同的类别。以下是如何在XAML中设置和使用CategoryAxis的一个简单示例： ```xml <!-- 在你的XAML文件中 --> <oxy:CartesianChart x:Name="chart"> <oxy:CartesianChart.Axes> <oxy:CategoryAxis Title="Category" Position="Bottom"> <!-- 可以在这里添加类别标签 -->