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YOLO 数据增强 Python 脚本（可选次数，无限随机增强）- 一键执行搞定，自动化提升训练集质量 | 幽络源

YOLO 数据增强 Python 脚本（可选次数，无限随机增强）- 一键执行搞定，自动化提升训练集质量 | 幽络源

前言往往在准备需要训练一个模型的时候，很多人苦于找不到合适的数据集，自己标注又耗时耗力，而数据增强正好解决了这个问题，因此对于数据增强这个概念是非常有必要的，本文将提供一个数据增强脚本，你无需理解代码，只需懂得如何使用即可达到你要的效果。背景近期我在一直寻找冲沟相关的Box标注数据集，结
Python 2025年05月04日
全网最详尽的 DrissionPage 使用教程：用 Python 轻松玩转动态网页

全网最详尽的 DrissionPage 使用教程：用 Python 轻松玩转动态网页

一、初识 DrissionPage：新时代网页自动化利器1.1 什么是 DrissionPage？DrissionPage 是一款基于 Python 的全能型网页自动化工具，创新性地将浏览器自动化与直接 HTTP 请求两大模式完美融合。它不仅具备 Selenium 的动态页面处理能力，还拥有 requests 的高效特性，堪称爬
Python 2025年05月04日
Python 15个极简代码，新手小白必备入门！

Python 15个极简代码，新手小白必备入门！

包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等！[点击领取]Python 是一门简洁、易读且功能强大的编程语言，非常适合编程新手入门。本文将分享 15 个极简的 Python 代码示例，帮助新手小白快速掌握 Python 的基本语法和常用操作。每个代码示例都附带详细解释，让你轻松上手！1. Hello, World! Python
Python 2025年05月04日
【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录 XGBoost 完整学习指南：从零开始掌握梯度提升 1. 前言 2. 什么是XGBoost？ 2.1 梯度提升简介 3. 安装 XGBoost 4. 数据准备 4.1 加载数据 4.2 数据集划分 5. XGBoost 基础操作 5.1 转换为 DMatrix 格式 5.2 设置参数 5.3 模型训练 5.4 预
Python 2025年05月04日
Python 文件路径模式匹配：glob 模块详解

Python 文件路径模式匹配：glob 模块详解

Python 文件路径模式匹配：glob 模块详解 文章简介在 Python 编程里，经常需要根据特定模式来查找文件或目录。glob 模块提供了一种简单且高效的方式来实现这一需求，它使用 Unix 风格的路径名模式匹配规则，能帮助开发者快速定位符合条件的文件和目录。本文将结合官方文档（
Python 2025年05月04日
Python 中的 `partial`：函数参数预设的艺术

Python 中的 `partial`：函数参数预设的艺术

一、partial 函数简介在 Python 的 functools 模块中，partial 是一个非常实用的工具，用于创建一个新的函数，该函数是原函数的一个“部分应用”版本。所谓“部分应用”，是指预先设定原函数的一部分参数，从而生成一个新的函数，这个新函数在被调用时，只需要提供剩余的参数即可。pa
Python 2025年05月04日
Python 调用 DeepSeek-R1 API 的方法，超详细教程

Python 调用 DeepSeek-R1 API 的方法，超详细教程

原文链接：如何使用 Python 调用 DeepSeek-R1 API？超详细的图文教程 本教程将手把手教你通过 Python 调用 DeepSeek 的 R1 大模型 API，即使没有编程基础也能轻松上手。文末还包含常见问题解答，建议收藏备用！一、准备工作获取 API Key首先登录 DeepSeek 控制台&#xff
Python 2025年05月04日
运动规划实战案例 | 基于四叉树分解的路径规划(附ROS C++/Python仿真)

运动规划实战案例 | 基于四叉树分解的路径规划(附ROS C++/Python仿真)

目录 1 为什么需要四叉树？ 2 基于四叉树的路径规划 2.1 分层抽象 2.2 路图搜索 2.3 动态剪枝 3 算法仿真 3.1 ROS C++算法仿真 3.2 Python算法仿真 1 为什么需要四叉树？路径规划的本质是在给定环境中寻找从起点到终点的最优或可行路径，其核心挑战在于如何高效处理环
Python 2025年05月04日
力扣hot100_普通数组_python版本

力扣hot100_普通数组_python版本

一、53. 最大子数组和 思路1：前缀和。 代码 class Solution: def maxSubArray(self, nums: List[int]) -> int: if len(nums) == 1: return nums[0] preSum = [0] * (len(num
Python 2025年05月04日