数据挖掘

YOLOX-L在钢丝绳损伤检测中的应用：基于300轮训练与COCO数据集的智能分类系统详解🔍 钢丝绳作为现代工业中不可或缺的关键部件，其安全性和可靠性直接关系到生产效率和人员安全。传统的钢丝绳损伤检测主要依赖人工目视检查，不仅效率低下，而且容易出现漏检和误检问题。随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的钢丝绳损伤检测系统逐渐成为研究热点。本文将详细介绍如何使用YOLOX-L模型结合COCO数据集，通过300轮训练构建一个高效的钢丝绳损伤智能分类系统。

基于改进Mask-RCNN的文化文物遗产识别与分类系统_1大家好，欢迎来访我的博客！⛳️ 此篇文章主要介绍基于改进Mask-RCNN的文化文物遗产识别与分类系统的设计与实现。📚 本期文章收录在《智慧图像识别系统》，大家有兴趣可以自行查看！⛺️ 欢迎各位 ✔️ 点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝！

破解监管溯源难题：从表级血缘到算子级血缘的数据治理升级摘要：在金融强监管背景下，传统表级血缘因精度不足，无法满足监管对指标口径和字段来源的精准追溯要求，导致数据团队陷入低效的“考古式”排查。本文深入探讨了数据治理中“最后一公里”的困局，并介绍了如何通过算子级血缘和主动元数据技术，实现监管指标的自动化盘点与精准溯源，将盘点周期从数月缩短至小时级，有效支撑 DataOps 流程与合规风控。

等保2.0合规实践：DeepSeek辅助企业数据分类分级与自动化报告生成等保2.0（《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》）于2019年12月正式实施，标志着我国网络安全保护进入新阶段。其核心变化包括：

YOLO11-SEG-SDI实战：笔记本LCD屏幕缺陷检测与分类的创新方案本数据集名为’broken laptop parts’，版本为v1，于2023年4月18日创建，通过qunshankj平台于2023年9月1日22:50 GMT导出。该数据集包含308张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸调整至640x640分辨率，但未应用任何图像增强技术。数据集采用YOLOv8格式标注，包含6个类别：‘Normal’（正常）、‘crack’（裂纹）、‘fade’（褪色）、‘lines’（线条）、‘spot’（斑点）和’undefined’（未

沃达德软件

智慧警务技战法在办案侦查过程中，积累了很多有效的技战法。将技战法通过智慧警务大数据平台实现，转化为智慧警务的战斗力，发挥智慧公安大数据平台的实战效能。智慧警务技战法，包括社会治安管理防控模型、侦查实战模型。社会治安管理防控模型，建立社会治安分析评估、警情动态监测预警以及人、车、物、场所一体管控等机制，包括重点人管控、群体管控。侦查实战模型，将各侦查业务警种力量、资源、手段、线索统一接入大数据平台，建立多资源无缝对接、多手段同步上案、多警种联合作战，包括案件研判、团伙挖掘。 #智慧警务#大数据平台#数据建模#大数据分析#

基于YOLO11-HAFB-1的五种羊品种分类识别系统详解本数据集名为Adahii classifier，版本为v5，创建于2024年5月20日，由qunshankj用户提供，采用CC BY 4.0许可证授权。该数据集通过qunshankj平台于2025年6月7日导出，是一个专注于羊品种分类的计算机视觉数据集。数据集共包含314张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，涵盖了barbari、hari、naimi、najdi和swakini五种羊品种。在图像预处理方面，每张图像都经过了像素数据的自动方向调整（包括EXIF方向信息剥离）和640x60像素的拉伸

TKDE-2026《Efficient Co-Clustering via Bipartite Graph Factorization》该论文提出了一种名为BGFC（Bipartite Graph Factorization Clustering）的协同聚类模型，核心创新在于同时利用样本-锚点双部图和锚点-锚点相似图的双重结构信息，实现高效且准确的聚类。传统样本-锚点协同聚类方法仅利用双部图捕捉样本流形结构，却忽略了锚点自身的内在几何关系，导致锚点伪标签缺乏局部平滑性，进而影响样本聚类质量。BGFC通过以下两个关键机制解决此问题：

计算机毕设选题推荐：基于大数据的癌症数据分析与可视化系统精彩专栏推荐订阅：在下方主页👇🏻👇🏻👇🏻👇🏻💖🔥作者主页：计算机毕设木哥🔥 💖

蝴蝶鱼种类识别与分类_yolov10n-SPDConv改进模型实战详解🐠 水下世界的精灵们总是让人着迷，尤其是那些色彩斑斓的蝴蝶鱼！它们不仅是海洋生态系统中重要的指示物种，还是水下生物多样性监测的关键指标。但是，复杂的水下环境、多变的光照条件以及蝴蝶鱼自身多样的形态特点，给传统的识别方法带来了巨大挑战。今天，我就来分享一个基于YOLOv10n和SPDConv改进的蝴蝶鱼检测算法，如何在保证实时性的同时，大幅提高检测精度！👇

青香蕉尺寸分类与检测：从小尺寸香蕉手识别到模型优化_cascade-rcnn_hrnetv2p-w40-20e_coco香蕉作为全球重要的经济作物，其品质分级对市场价格和消费者体验有着直接影响。传统的香蕉尺寸分类主要依赖人工目测，存在效率低下、主观性强、分类标准不统一等问题。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动尺寸分类系统逐渐成为行业研究的热点。

YOLOv11-C3k2-SWC模型实现棉花质量检测与分类系统棉花作为全球重要的经济作物，其质量检测一直是农业领域的关键挑战。🌾 随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的棉花质量检测系统逐渐成为研究热点。本文将详细介绍如何基于改进的YOLOv11模型，结合C3k2模块和SWC注意力机制，构建一个高效精准的棉花质量检测与分类系统。💪

设备预测性维护算法分类及优劣势分析，选型指南来了在设备预测性维护系统中，算法的选型直接决定故障预警精度、运维效率与落地成本，不同类型算法适配不同工业场景、设备特性，无绝对“最优算法”，仅“最适配方案”。当前工业场景中，预测性维护算法已形成传统统计、机器学习、深度学习三大主流体系，各类算法的优劣势差异显著，直接影响企业运维升级成效。本文将系统拆解设备预测性维护核心算法分类，逐一分析各类算法的优劣势，结合中讯烛龙实战落地经验给出选型建议，适配百度SEO收录偏好，助力企业精准选型、规避踩坑，实现智能运维降本增效。

TFS-2026《Fuzzy Multi-Subspace Clustering 》传统投影聚类方法（如 PCA+K-means）学习单一共享子空间用于所有簇，这牺牲了簇的区分性——它们倾向于捕获簇间共享成分，而丢失最具判别力的簇特定成分。FMSC 的核心创新在于：

小王毕业啦

2010-2024年非常规高技能劳动力(+文献)上市公司-常规低技能、非常规高技能劳动力数据（2010 - 2024 年） 01、数据简介常规低技能劳动力所承担的工作，具有工作程序固定、技能门槛低、重复性高的特点，像生产线上简单操作、基础业务处理等岗位多属此类。

数据挖掘（十）---python操作Spark常用命令Python操作Spark的常用命令指南，涵盖从环境配置到数据分析的核心操作。PySpark是Apache Spark的Python API，它结合了Python的易用性和Spark的分布式计算能力。

数据挖掘(九) --Anaconda 全面了解与安装指南Anaconda 是 Python 的一个免费增值开源发行版，专为数据科学、机器学习和科学计算而设计。它包含了 Python 解释器、包管理工具 Conda，以及 1,500 多个预安装的科学计算包。

某小说数据分析过程在互联网阅读平台蓬勃发展的今天，网络小说已成为人们重要的文化消费形式。xxxx小说网作为国内知名原创文学平台，拥有大量优质作品。本教程将通过数据分析，帮助我们了解：

基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning一、 Transformer 模型的本质理解二、模型搭建的核心流程三、微调（Fine-tuning）的关键策略