train:C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/mydata_tuomin/mydata_tuomin/ImageSets/train.txt val:C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/mydata_tuomin/mydata_tuomin/ImageSets/val.txt test:C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/mydata_tuomin/mydata_tuomin/ImageSets/test.txt nc:2 names: 0:person 1:car

时间: 2023-08-12 12:07:39 浏览: 126
RAR

NEW.rar_Windows编程_C/C++_

这看起来像是一些关于数据集的信息，你的数据集有三个子集：train、val和test，其中train.txt是用于训练的图像文件列表，val.txt是用于验证的图像文件列表，test.txt是用于测试的图像文件列表。此外，你的数据集中有两个类别：person和car，0代表person类别，1代表car类别。
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RuntimeError: Dataset 'C:\Users\86152\PycharmProjects\pythonProject\ultralytics-main\mydata_tuomin\tuomin.yaml' error 'str' object is not a mapping

这个错误提示看起来是你在加载数据集时出现了问题。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 ...

把这串代码用docker run写出来： nacos-s3: image: nacos/nacos-server container_name: nacos-s3 hostname: nacos-s3 # restart: always volumes: - /etc/localtime:/etc/localtime - /mydata/nacos-s3/logs:/home/nacos/logs environment: PREFER_HOST_MODE: ip MODE: cluster NACOS_SERVERS: "192.168.2.100:8849 192.168.2.100:8848 192.168.2.100:8847" SPRING_DATASOURCE_PLATFORM: mysql MYSQL_SERVICE_HOST: 192.168.2.102 MYSQL_SERVICE_USER: root MYSQL_SERVICE_PASSWORD: 123456 MYSQL_SERVICE_DB_NAME: nacos-conf ports: - "8847:8848"

-v /mydata/nacos-s3/logs:/home/nacos/logs \ -e PREFER_HOST_MODE=ip \ -e MODE=cluster \ -e NACOS_SERVERS="192.168.2.100:8849 192.168.2.100:8848 192.168.2.100:8847" \ -e SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql...

请用docker-compose写出下面这串代码： docker run --name es-s2 --restart=always -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -v /mydata/se_cluster/es-s2/config:/usr/share/elasticsearch/config -v /mydata/se_cluster/es-s2/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mydata/se_cluster/es-s2/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -v /mydata/se_cluster/es-s2/logs:/usr/share/elasticsearch/logs -e TAKE_FILE_OWNERSHIP="true" -d elasticsearch:7.9.0

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错误: 意外的')'在"myData = read.table("D:/QQ下载/myData.txt", header = T))"里

是的，这个错误是因为你在读取数据时，多了一个右括号，导致代码语法错误。你需要将代码修改为： ...myData <- read.table("D:/QQ下载/myData.txt", header = T) 这样就可以正确读取数据了。

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请解释以下代码：class MyData(Dataset): def __init__(self,train=True): super(MyData, self).__init__() url = 'shuju(2).xlsx' #读取数据 data_set = pd.read_excel(url,sheet_name='Sheet2').dropna() #读取前四类的数据作为data data = data_set.iloc[:,:-1] #数据标准化处理 standard_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_standard = standard_scaler.fit_transform(data).astype(np.float32) #转化为tensor数据 data = torch.tensor(X_standard) #选取label label = np.array(data_set.iloc[:,-1]).astype(np.float32) #转化为tensor数据 label = torch.tensor(label) #区分训练集、测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = data[:90,:],data[90:,:],label[:90],label[90:] if train: self.a = x_train self.b = y_train else: self.a = x_test self.b = y_test # self.trans = transforms.ToTensor

这段代码定义了一个名为 MyData 的数据集类，继承了 Dataset 类。该数据集类可以用于 PyTorch 中的数据加载器，用于训练和测试模型。 在 __init__ 方法中，首先调用了父类 Dataset 的构造函数。然后，从 ...

根据myData::myData() { //数据库的打开就可以了 int res = sqlite3_open("./data/user.db", &this->mydb); if (res == SQLITE_OK) { cout << "数据库打开success" << endl; this->creatData(); } else { cout << sqlite3_errmsg(this->mydb); } } 、myData* myData::getMyData() { if (myData::intence == nullptr) { myData::intence = new myData;//懒汉模式：需要的时候才准备的 } return myData::intence; } void myData::creatData() { char *errmsg = nullptr; char sql[] = "create table if not exists user (account text not null,password text not null);" "create table if not exists car (cpn text not null,time text not null);"; int ret = sqlite3_exec(this->mydb, sql, NULL, NULL, &errmsg); if (ret == SQLITE_OK) { cout << "exec ok" << endl; } else { cout << "exec error" << endl; cout << sqlite3_errmsg(this->mydb); sqlite3_free(errmsg); } }、void myData::getData_exec(const char* sql, int& row, int& col, char**& qress) { char* errmsg = nullptr; int res = sqlite3_get_table(this->mydb, sql, &qress, &row, &col, &errmsg); if (res == SQLITE_OK) { } else { cout << sqlite3_errmsg(this->mydb); sqlite3_free(errmsg); } }修改void CTool::load_data_from_db() { // 连接数据库 db = new Database("localhost", "root", "password", "mydb"); db->connect(); // 读取数据 vector<Record> data = db->query("SELECT * FROM mytable"); // 填充控件 for (auto ctrl : ctrlArry) { if (ctrl->getType() == CtrlType::TEXTBOX) { // 如果是文本框，设置文本内容 dynamic_cast<TextBox*>(ctrl)->setText(data[0].getString("textbox_value")); } else if (ctrl->getType() == CtrlType::COMBOBOX) { // 如果是下拉框，添加选项 for (auto option : data[0].getStringList("combobox_options")) { dynamic_cast<ComboBox*>(ctrl)->addItem(option); } } else if (ctrl->getType() == CtrlType::LISTBOX) { // 如果是列表框，添加行数据 for (auto row : data) { dynamic_cast(ctrl)->addRow(row.getString("listbox_value")); } } } // 断开数据库连接 db->disconnect(); delete db; }

具体来说，原来的代码中myData类的构造函数打开了名为user.db的数据库，并在其中创建了两张表，creatData函数负责执行创建表的SQL语句。getData_exec函数执行了SQL语句并返回结果。而修改后的代码中，load_data_from...

1. 利用hadoop fs命令创建目录hdfs://bigxxx:9000/datas/movielens/并将两个电影数据文件上传到该目录下， 同时将2个文件放到主机 /home/mydata/目录下,注意请将 /home/mydata目录同步到三台机器（使用xsync）

其中，/home/mydata/movie1.csv和/home/mydata/movie2.csv为本地电脑上的两个电影数据文件。 2. 在终端中输入以下命令，使用xsync将主机的/home/mydata/目录同步到三台机器上： xsync /home/mydata/ ...

<html> <head> <script src="/libs/adapter.min.js"></script> <script src="/webrtcstreamer.js"></script> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/socket.io/4.6.1/socket.io.js"></script> <canvas id="canvas"></canvas> <script> var webRtcServer = null; window.onload = function () { webRtcServer = new WebRtcStreamer("video1", "http://192.168.6.199:8000"); //这里填你自己部署的WebRtcStreamer服务地址 webRtcServer.connect("rtsp://admin:ztjg1234@183.67.25.102:8554/Streaming/Channels/2501", "", "rtptransport=tcp&timeout=60"); //这里填可以正常预览的rtsp地址，可以先使用vlc或其他软件测试一下地址的有效性 }; window.onbeforeunload = function () { webRtcServer.disconnect(); }; </script> </head> <body> </body> </html> <script> var socket = null; function initWebSocket() { socket = io.connect("ws://192.168.6.199:5001/echo", { timeout: 300000, }); socket.on("connect", () => { console.log("建立链接"); socket.emit("videocv", {data: "I'm connected!",sid:socket.id,url:'rtsp://admin:ztjg1234@183.67.25.102:8554/Streaming/Channels/2501'}); }); socket.on("disconnect", () => { console.log("连接断开"); }); socket.on("mydata", (msg) => { // 接受数据 console.log(msg); }); } initWebSocket(); </script>这是一段yolov5前端接收数据的代码，如何利用传出的数据画出识别框，写出相应代码

socket.on("mydata", (msg) => { // 解析数据 var data = JSON.parse(msg); // 绘制识别框 for (var i = 0; i < data.length; i++) { var obj = data[i]; var x = obj.xmin * canvas.width; var y = obj....

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socket.on("mydata", (msg) => { // 解析数据 var data = JSON.parse(msg); // 绘制识别框 for (var i = 0; i < data.length; i++) { var obj = data[i]; var x = obj.xmin * canvas.width; var y = obj....

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