开源项目：contrata-se-dev 使用教程

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ultralytics-yolo11检测人员是否正确佩戴口罩-检测公共安全和疫情防控+数据集+训练好的模型，包含有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共149张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：mask-wearing（佩戴口罩），包括 mask（口罩）、no-mask（无口罩）等 3. yolo项目用途：检测人员是否正确佩戴口罩，用于公共安全和疫情防控 4. 可视化参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

程序功能说明： dwmain.m 是定位程序主模块，负责调用以下子程序： gj.m：用于计算轨迹方程。 SC.m：执行时差定位算法。 pc.m：执行频差定位算法。 GDOP_main.m：用于生成时差定位的 GDOP（几何精度因子）分布图。 pcgdop_main.m：用于生成频差定位的 GDOP 分布图。

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本项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络（CNN）以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用，目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项，包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中，首先定义模型结构，涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着，加载数据并将其转换为适合模型输入的格式，如词嵌入。之后，设置损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam），并配置训练循环，包括批次大小和训练步数等。训练过程中，模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节，涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合，形成完整模型。此外，还可能包含模型初始化、编译（设定损失函数和评估指标）及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本，主要在验证集或测试集上运行模型，计算性能指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数，以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理，包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量（如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量），以及数据划分（训练集、验证集和测试集）。该文件还可能包含数据批处理功能，以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集，包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例，是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码，可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法，以及模型管理和评估技巧。同时，项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练，这对提升模型泛化能力极为重要。

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ultralytics-yolo11在建筑安全检查中-检测识别墙面的裂缝、孔洞等损坏情况-帮助评估建筑的安全性+数据集+训练好的模型，包含有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共922张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：wall-damage（墙面损坏） 3. yolo项目用途：在建筑安全检查中，用于识别墙面的裂缝、孔洞等损坏情况，帮助评估建筑的安全性 4. 可视化参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

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