技术项目源码宝库:Nbs博客系统 v1.0源码分享

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0 下载量 124 浏览量 更新于2024-11-18 收藏 200KB RAR 举报
此资源包是一个包含了大量技术项目源码的压缩包文件,其标题指向一个博客系统,但内容描述表明它远远超出了单一博客系统范畴。它旨在为技术学习者提供一个综合性的学习平台,覆盖了前端、后端、移动开发等广泛领域。以下是根据提供的信息详细展开的知识点。 1. 技术项目类型概述: - 前端:涉及HTML、CSS、JavaScript等技术,用于创建网站的用户界面和用户体验部分。 - 后端:包括服务器端的编程和运行环境,如PHP、Java、Python等,负责处理服务器逻辑和数据库交互。 - 移动开发:涵盖iOS、Android等平台的原生或跨平台应用开发。 - 操作系统:包括Linux、Windows等系统下的开发和优化。 - 人工智能:应用机器学习、深度学习等AI技术的项目代码。 - 物联网:开发用于连接设备与互联网的项目,包括硬件和软件的交互。 - 信息化管理:包括数据管理系统、企业资源规划(ERP)等信息化解决方案。 - 数据库:涉及MySQL、Oracle、MongoDB等数据库的设计与管理。 - 硬件开发:涉及电路设计、嵌入式系统设计,如STM32、ESP8266微控制器编程。 - 大数据:处理大规模数据集的技术和分析方法。 - 课程资源:提供学习课程的资料和示例项目,辅助教学。 - 音视频:涉及多媒体内容的创建与处理。 - 网站开发:从网站架构到前端设计的完整开发流程。 2. 编程语言和技术框架: - STM32:一种广泛使用的ARM Cortex-M系列微控制器。 - ESP8266:一款流行的低成本Wi-Fi模块,适用于物联网项目。 - PHP:一种流行的服务器端脚本语言。 - QT:一个跨平台的应用程序和用户界面框架。 - Linux:一个开源的类Unix操作系统,广泛应用在服务器和嵌入式设备上。 - iOS:苹果公司的移动操作系统。 - C++、Java、Python、C#:这些是编程语言,广泛应用于软件开发的各个领域。 - web:指代基于互联网技术的开发,包括HTML5、CSS3、JavaScript等。 - EDA:电子设计自动化工具,如Proteus,用于模拟电路设计。 - Proteus:一款电子电路仿真软件,常用于硬件电路的测试与设计。 - RTOS:实时操作系统,用于需要严格时间响应的应用。 3. 项目资源的适用性和附加价值: - 适用人群:此资源包适合初学者到有一定基础的学习者,尤其适合做毕业设计、课程设计、大作业等。 - 学习借鉴价值:项目具有可直接运行和修改的特性,便于用户在现有的基础上进行学习和改进。 - 项目扩展:有基础的开发者可以利用这些代码作为起点,进行功能的扩展和项目的个性化定制。 4. 社区与沟通: - 博主提供了沟通渠道,鼓励用户在使用过程中提出问题,并承诺及时解答,促进社区互助学习的氛围。 综上所述,"[博客空间]Nbs博客系统 v1.0_nbs.rar"资源包为IT学习者提供了一个宝贵的资源集合,不仅包含多种技术方向的项目代码,还考虑到了学习者从基础到进阶的各个层次需求,是一个全方位、高附加值的IT技术学习资源。

(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

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