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【计算机视觉】基于Mask R-CNN的自动扶梯缺陷检测方法实现该数据集为自动扶梯缺陷检测数据集，采用YOLOv8格式标注，共包含361张图像。数据集由qunshankj平台用户提供，采用CC BY 4.0许可协议发布。数据集包含两个类别：‘broken’（损坏）和’unbroken’（完好），用于自动扶梯部件状态的分类检测。所有图像在预处理阶段均进行了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并拉伸调整至416x4416像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。数据集按训练集、验证集和测试集进行划分，适用于目标检测模型的训练与评估，旨在实现对自动扶梯部件缺陷的自动化识别与监测。

没有梦想的咸鱼185-1037-1663

AI大模型支持下的：R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面，成为Science、Nature论文的重要分析方法。以ChatGPT为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以快速提升Meta分析的理解和应用效率。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价

表格结构识别与内容解析——基于Cascade R-CNN的表格行、列、单元格自动检测与分类_1该数据集是RF100计划的一部分，由Intel赞助，旨在创建用于模型泛化能力评估的新型目标检测基准。数据集以表格结构识别为核心，包含3866张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行了详细标注。数据集涵盖12种类别，包括普通行、加粗行、父行、子行、列、父列、主父元素、闭合行等表格结构元素。这些标注能够精确识别表格中的各种结构关系，如直接父子关系、非直接父子关系等。数据集通过qunshankj平台导出，未应用任何图像增强技术，保持了原始数据的完整性。该数据集为表格结构理解、文档解析和信息提取等计算机视觉任务提

Mastering Shiny 08 User feedback

科研绘图工具R语言目录前言：一、下载软件二、简单绘图有的时候需要绘制复杂图形，但是你其实自己也不知道究竟有哪些可以绘制的图，除了散点图，折线图等等，下面就是有一个网站，上面有很多图形，之后也有对应的代码，可以供你选择。

余醉 | dtminer

R语言常见新手问题这是新手遇到的第一道也是最常见的障碍。包的安装问题是第二大痛点，尤其对于网络环境不佳或需要特定领域包（如生信）的用户。

佳哥的技术分享

Function＜T, R＞中 apply，compose， andThen 方法总结在正常使用中，我们平时定义方法都是类似这样，然后通过在其他代码中引用该方法来使用，例如，Stream 中的 Function 实际上解决了一个简单的问题，那就是我们在实际书写代码的时候，一个方法一般只能作为代码中的某一行函数，用于处理里面的数值，但是并不能将一个方法作为一个参数，将方法以参数的形式，将方法传递到下一个方法中继续使用。

纺织品微观缺陷检测与分类：基于Faster R-CNN的改进模型实现与性能优化_1纺织品在生产和加工过程中难免会出现各种微观缺陷，如破洞、断线、污渍、色差等。这些缺陷不仅影响产品的美观度，更会严重影响其使用寿命和安全性。传统的纺织品缺陷检测主要依靠人工目视检查，这种方法效率低、成本高，且容易受到人为因素的影响。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动缺陷检测方法逐渐成为研究热点。

TDengine （老段）

TDengine R 语言连接器进阶指南import Tabs from ‘@theme/Tabs’; import TabItem from ‘@theme/TabItem’;

肾衰竭医学影像多类别目标检测：基于Mask R-CNN的囊肿、肾脏、结石和肿瘤六类病变特征识别_1在医学影像分析领域，肾衰竭病变的精准检测对于临床诊断和治疗规划至关重要。传统的人工阅片方式不仅耗时耗力，还容易受到主观因素的影响。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动病变检测方法展现出巨大潜力。本文将详细介绍如何利用Mask R-CNN模型实现肾脏CT图像中囊肿、肾脏、结石和肿瘤六类病变特征的自动识别与分割。🔍

使用Faster R-CNN实现网球球检测：基于R50-FPN-MS-3x模型的COCO数据集训练与优化本数据集为网球运动领域的专用数据集，专注于网球球的检测任务。数据集采用CC BY 4.0许可协议，由qunshankj平台用户提供并于2024年5月30日导出。该数据集共包含50张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素数据方向（剥离EXIF方向信息）并将图像尺寸统一调整为640x640像素。数据集中的网球球采用YOLOv8格式进行标注，标注类别为’tennis-balll’。数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，适用于目标检测模型的训练与评估。该数据集未应用任何图像增强技术，保留了原始图像特征

长豆荚目标检测：Faster R-CNN改进模型实战与优化声明：本文旨在更好的普及Faster R-CNN在农业目标检测中的应用，并不会有任何商业行为，侵权请联系删除谢谢。

一口面条一口蒜

R 包构建 + GitHub 部署全流程这是一个面向新手的 R 包构建与 GitHub 发布入门教程文档。该 Markdown 文档以“从零开始、一步不跳”为原则，完整记录了创建 R 包骨架、配置 Git、生成文档与示例数据、添加测试、通过 roxygen2 生成帮助文件，以及最终将包发布到 GitHub 并供用户安装使用的全过程。文档严格保留可直接运行的原始代码，每一步都对应明确的操作目的和常见踩坑说明，既可作为第一次构建 R 包的操作指南，也可作为之后重复发布其他包时的标准流程参考。

肾脏超声图像质量评估与分类系统实现（附Mask R-CNN模型训练）_1本文详细介绍了一个基于深度学习的肾脏超声图像质量评估与分类系统的实现过程。系统采用Mask R-CNN作为核心模型，通过对肾脏超声图像进行质量评估和分类，辅助医生快速判断图像是否可用于诊断。文章从数据预处理、模型构建、训练优化到系统部署的全流程进行了详细阐述，并分享了实际应用中的经验与技巧。

TDengine （老段）

TDengine R 语言连接器入门指南本指南帮助 R 语言初学者快速掌握通过 RJDBC 连接 TDengine 时序数据库的全过程，从环境准备到执行第一次查询，让您在最短时间内上手。

生信分析服务医学统计数据分子对接网络药理学单细胞测序r语言geo生信分析服务在医学统计、分子对接、网络药理学、单细胞测序及R语言与GEO数据库应用方面，可提供以下专业支持：

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【计算机视觉】基于Libra-Faster R-CNN的膝盖与腿部区域目标检测模型优化_1该数据集是一个专门针对膝盖与腿部区域目标检测任务构建的标注数据集，采用CC BY 4.0许可证授权。数据集共计包含1976张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行了标注，主要包含’knee’（膝盖）和’leg’（腿部）两个类别。在数据预处理方面，每张图像都经过了自动方向调整（包括EXIF方向信息剥离）和拉伸至640x640像素尺寸的处理，但未应用任何图像增强技术。数据集按照标准方式划分为训练集、验证集和测试集三个部分，为模型训练与评估提供了完整的数据支持。该数据集通过qunshankj平台于2025年7月

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【原创实践】在 CentOS 上安装 JupyterHub 并配置 R 语言支持 Kernel本文详细介绍了在Linux系统上安装R语言编译环境及配置Jupyter内核的完整流程。首先通过yum命令安装必要的开发工具包（如gcc、zlib-devel等），然后下载并编译最新版R源码，配置安装路径。接着安装IRkernel包实现R与Jupyter的集成，并测试验证绘图功能（Cairo、wordcloud2等包）。最后通过示例代码展示了R在Jupyter中的图形输出效果，包括基础绘图和词云可视化。整个过程涵盖了从环境搭建到实际应用的完整链路，为数据分析和可视化提供了开箱即用的解决方案。

道路检测新突破：Cascade R-CNN在COCO数据集上的实战应用详解【在COCO数据集上训练完成后，我们对Cascade R-CNN模型进行了全面的性能评估。实验结果表明，相比传统的Faster R-CNN和单阶段检测器如YOLOv5，Cascade R-CNN在道路检测任务上表现出了明显的优势。