摘要：
使用泛型和接口类，实现通用的树型结构数据的处理接口方法。 阅读全文
摘要：
用好系统参数表，并实现共享，提高系统的灵活性。 阅读全文
摘要：
使用泛型和导入对象基类，以导入Excel文件为基础，提供一种格式可扩展的、代码可复用的导入处理框架。 阅读全文
摘要：
使用接口类和泛型，将导出CSV文件这项常用功能模式化，使得代码具有较高的可重用性。 阅读全文
摘要：
使用接口类和泛型，将Excel文件导出这项常用功能模式化，使得代码具有较高的可重用性。 阅读全文
摘要：
Yolo算法，在进行模型训练时，常常使用VOC数据格式。 将图片文件复制到JPEGImages目录下，需要对文件名进行VOC标准格式编号重命名，如2020_000001.jpg，2020_000002.jpg，这样便于voc_label.py来进行后续处理。 这个工作如果手工作业，是个体力活。因此使 阅读全文
摘要：
1、YOLO V4模型训练的基本思路 所有机器学习涉及模型训练，一般都有训练集、验证集、测试集，因此需要准备数据集。有了数据集，再调用训练的算法，获取训练的结果。v3、v4模型训练方法相同。 2、YOLO V4模型训练的体验 利用已有数据，体验一下模型训练的各个步骤。 网址：https://pjre 阅读全文
摘要：
1、前言 Yolo V3已经体验了，接下来是V4版本。 关于V4版本，学术界褒贬不一。从工业界实际应用角度看，V4做了不少的优化，精度提升了10%，速度提升了12%。详细参见： 《如何评价新出的V4》（https://www.zhihu.com/question/390191723?rf=39019 阅读全文
摘要：
1、前言 最近因为需要研究视频的物体识别和行为识别，上网了解了一下，YOLO是目前实时视频物体识别的应用最广泛的算法。 因此，作为小白的我，也准备体验一下YOLO算法的效果。 先上网了解了一下YOLO算法的背景资料，有V1，V2，V3，V4四个版本，其中V4版本虽然创新不多，但对工业应用很有价值，引 阅读全文
摘要：
6.8编制测试规程 此处的测试规程不是指测试规范，而是指描述每个测试项目的测试流程、场景、方法、前置条件等的技术性文档。测试规程方便我们对测试用例的编写有个整体性的概念和把握。 测试规程可以理解为测试用例的控制逻辑，测试用例相当于对象取值空间的元素，两者结合起来，才能对特性（需求项）进行预期的测试。 阅读全文