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王校長的熱狗 - 街景目標檢測數據集4813張VOC+YOLO格式

街景目標檢測數據集4813張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：4813 Annotations文件夾中xml文件總計：4813 labels文件夾中txt文件總計：4813

數據集 , 街景目標 , 後端開發 , txt文件 , 目標檢測 , Python

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王校長的熱狗 - 航拍野外火災檢測數據集8857張VOC+YOLO格式

衞星拍攝野外火災檢測數據集8857張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：8857 Annotations文件夾中xml文件總計：8857 labels文件夾中txt文件總計：88

數據集 , 野外火災 , 標籤名 , 航拍 , 後端開發 , txt文件 , Python

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王校長的熱狗 - 眼睛內虹膜檢測數據集1726張VOC+YOLO格式

眼睛內虹膜檢測數據集1726張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：1726 Annotations文件夾中xml文件總計：1726 labels文件夾中txt文件總計：1726

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , 虹膜檢測 , txt文件 , Python

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u_16769727 頭像

mb663f5e2410796 - 第一次找實習，這幾個建議請收下！

第一次找實習，這幾個建議請收下！ 本文作者：程序員小白條 本站地址：https://xbt.xiaobaitiao.top 看着身邊的同學都去實習了，你還在糾結該怎麼開始？還記得我第一次找實習時，連簡歷都要改十遍，面試前緊張得睡不着覺。現在作為“老司機”，今天就把那些沒人告訴你的實習秘籍，用最實在的話分享給大家。 一、準備階段：

生產環境 , 實習 , 面經 , 後端開發 , JAVA , 解決方案 , 找工作

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王校長的熱狗 - 無人機航拍飛機船舶小車數據集1306張VOC+YOLO格式

無人機航拍飛機船舶小車數據集1306張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：1306 Annotations文件夾中xml文件總計：1306 labels文件夾中txt文件總計：1

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , 航拍飛機船舶小車 , txt文件 , Python

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u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - 多模態對齊的表示學習：統一對比散度框架詳解

多模態對齊的表示學習：統一對比散度框架詳解 1. 引言：多模態對齊的核心挑戰 多模態表示學習作為人工智能領域的前沿方向，旨在使機器能夠像人類一樣理解和處理文本、圖像、音頻等不同模態的信息。其核心挑戰在於如何構建一個共享的語義空間，使得異構數據在這個空間中可以相互對齊和理解。 不同模態數據之間存在三大根本矛盾：符號系統的異構性（自然語言基於離散符號系統，而視覺、聽

yyds乾貨盤點 , 錨點 , 相似度 , 後端開發 , JAVA , 模態

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 香蕉葉子病害分類數據集898張4類別

數據集類型：圖像分類用，不可用於目標檢測無標註文件 數據集格式：僅僅包含jpg圖片，每個類別文件夾下面存放着對應圖片 圖片數量(jpg文件個數)：898 分類類別數：4 類別名稱:['cordana','healthy','pestalotiopsis','sigatoka']=['棒孢黴葉斑病','健康','擬盤多毛孢葉斑病','香蕉葉斑病'] 每

數據集 , 圖像分類 , 後端開發 , JAVA , 目標檢測

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mb686fbcc4efbd6 - 香蕉葉子病害檢測數據集VOC+YOLO格式6113張3類別

注意數據集大約1/4是原圖剩餘為增強圖片 數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：6113 標註數量(xml文件個數)：6113 標註數量(txt文件個數)：6113 標註類別數：3 所在倉庫：firc

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

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mb686fbcc4efbd6 - 香蕉葉子病害識別分割數據集labelme格式904張3類別

數據集格式：labelme格式(不包含mask文件，僅僅包含jpg圖片和對應的json文件) 圖片數量(jpg文件個數)：904 標註數量(json文件個數)：904 標註類別數：3 標註類別名稱:["Cordana (柯達那葉斑病)", "Healthy (健康葉片)", "Sigatoka (葉斑病)"] 每個類別標註的框數： Cordan

數據集 , json數據 , 後端開發 , JAVA , Json

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大道至理 - 《重生之我成為世界頂級黑客》第一章：懊悔的從前

胸口像是被浸透了水的棉花死死堵住，每一次喘息都帶着鏽蝕鐵片刮過喉嚨的腥甜。耳朵裏是永無止境的“嘀嘀”聲，不是心跳監護，是手機裏十幾個網貸APP交替響起的催債提醒，尖鋭得能刺穿顱骨。視野裏一片模糊，只有天花板上那盞沾滿油灰的舊吸頂燈，散發着昏黃、將熄未熄的光。 三十五歲，滲透測試工程師。名頭聽着像那麼回事，可龍傲天自己清楚，混跡網絡安全行業十年，他乾的始終是最底層、最沒有技術含量的活——用現成的工具

網絡安全

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lying7 頭像

躺柒 - 讀社會工程：安全體系中的人性漏洞（第2版）03構建你的藝術

1.對他人施加影響 1.1.讓他人願意按照你的意願行事 1.1.1.對方願意去做你想讓他們做的事，或者至少會以某種方式記住你想讓他們做的事 1.1.2.當一個人把這個想法當作他自己的意願，並且覺得這個想法很棒時，他才願意為之全力以赴 1.2.影響原則奏效的方式樸實而又簡單，它能作用於你的目標，同樣也能作用於你 1.2.1.無論你怎麼努力，都無法阻止影響對你起作用

企業信息化

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longronglang 頭像

久曲健 - 某豪豬發的 “跑通了！Deepseek 自動生成測試用例，太牛了！”，看起來好像很厲害的樣子！

寫在前面 昨天刷手機，偶然刷到篇文章——《跑通了！Deepseek自動生成測試用例，太牛了！》，標題看着就很抓人，立馬點進去瞅了瞅。 裏面配了好幾張圖，風格先不説，單説文件的類名，居然是中文的…… 這風格，怎麼看都像機構號出品。沒見過哪個同事寫代碼這麼隨意的，中文類名也太齣戲了，哈哈。 想表達什麼 估計有朋友要問了，六哥，説這些，你到底想表達啥？ 沒啥特別的，就是看了之後手癢。順着文章裏給

AI

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yunpan-plus 頭像

雲棧開源日記 - 從Transformer到LLaMA：AI大模型工程化實踐完整路徑解析

大模型API調用會用，但不理解背後原理？微調訓練無從下手？本文從底層架構到工程實踐，拆解完整技術路徑。 大模型技術體系全景：從原理到工程實踐 隨着ChatGPT引發的AI浪潮，大模型技術已成為開發者必備技能。但從API調用到深入理解架構原理，再到企業級應用落地，中間存在明顯的知識斷層。本文整理了一套完整的學習資源，幫助開發者系統掌握大模型技術棧。 技術棧覆蓋範圍 基礎理論層 內容涵蓋必要的數

AI

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huangxincheng 頭像

一線碼農 - DotMemory系列：3. 堆碎片化引發的內存暴漲分析

一：背景 1. 講故事 前面兩篇我們講的都是通過掛引用根的方式導致的內存暴漲，在快速檢測台上能夠一眼就看出是什麼類型的Type導致的，分析難度稍微較低，在真實的dump分析場景下，也會存在對象偏小而內存暴漲的情況，一般的新手會被這種場景搞懵逼，這篇就來分享這種奇葩的情況。 二：內存暴漲分析 1. 問題代碼 為了方便演示，我們做這樣的一個案例，現在的 .NET8 的SOH一個segment是 4M，

.net , 後端

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ntksol 頭像

歐雷 - 在富陽銀湖成立地域化的軟件研發團隊

隨着 11 月的到來，銀湖創聯也已步入它生命進程中的第二階段。 與混沌初開，一切以「先跑起來再説」為主旋律的第一階段相比，當前階段的主旋律，或者説核心目標是——通過簡單的規則和治理單元，形成自組織、自生長的系統。 作為社區的發起人兼主理人，我這幾天在很適合移動辦公的瑞咖啡裏對之前一些較為零星散亂的想法進行梳理，有了一個初步的清單。 打算進一步討論完善後，召開一次宣講會，與心繫社區的人之間來一場即時

獨立開發者 , 創業者 , 社區建設 , 前端工程師 , 職業選擇

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tangyikejun 頭像

tangyikejun - RimWorld NPC AI 系統深度解析

引言：AI系統概述 RimWorld 的 NPC AI 系統是一個多層次、模塊化的智能決策框架。與傳統的單一 AI 系統不同，RimWorld 將 AI 功能分解為五個相互協作的層次，每一層負責不同的職責，共同實現 NPC 的複雜行為。 系統架構概覽 ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 第五層：戰鬥決策層 (

遊戲

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rzc666 - 記錄一次K8S個人測試環境的部署過程

部署環境：Ubuntu 24.04 前置條件： 開啓ipv4轉發 # 設置所需的 sysctl 參數，參數在重新啓動後保持不變 cat EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf net.ipv4.ip_forward = 1 EOF # 應用 sysctl 參數而不重新啓動 sudo sysctl --system # 驗證 sysctl net

kubernetes , 運維

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OpenBuild - Agent 創作者社區召集令 | Sense Space 黑客鬆開啓！

Sense Space 正在找熱愛 AI Agent 的創作者！無論你是研究LLM的開發者，還是熱衷探索 Agent 的愛好者，Sense Space 黑客鬆都為你準備了舞台。 本次黑客鬆由 Sense Space 主辦，OpenBuild 大力支持！作為深耕開源生態的開發者社區，我們始終致力於為 AI Agent 創作者搭建成長與變現的橋樑，與全球創新者共探 Agent 價值新可能！ 為什麼值

資訊 , 區塊鏈 , web3

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OpenBuild - Devconnect 活動報名中！dAI 路線圖、跨鏈 / 預言機創新新動態！Linera 實戰+Web3 安全公開課上線！

歡迎回到 Web3 開發者週刊第 76 期！ 本期週刊內所有黑客鬆活動、新聞和賞金任務，請大家點擊查看原文以獲取完整信息。如果您喜歡我們的內容，也歡迎大家訂閲OpenBuild Substack，獲取最新最全開發者資訊！ 本週，我們將關注以太坊基金會的 dAI 團隊2026年路線圖制定進展，探討 DeFi 借貸中預言機的核心作用與故障/優化帶來的不同影響，以及 EigenCloud 與Layer

觀點 , 資訊 , 區塊鏈 , web3

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OpenBuild - 2025 Virtuals Hackathon 獲獎結果公佈：聚焦 AI 智能體協作，探索技術新前沿

由 Virtuals 及 OpenBuild 聯合主辦的 Virtuals Hackathon 圓滿落幕，本次 Hackathon 專注於 AI Agents 協作協議這一前沿領域，旨在鼓勵開發者探索和構建能夠高效協同工作的智能體應用。 AI 代理正逐漸進化為專業工具，在以太坊等區塊鏈網絡上驅動經濟價值與創新。 但其真正潛力在於協作：專業代理必須聯合起來彌補短板，超越僵化的基於規則的體系。通過利

資訊 , 區塊鏈 , 以太坊 , web3

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OpenBuild - AI × Crypto 的布宜諾斯艾利斯午後之約！ChainOpera 邀你共話去中心化 AI 新可能！

當探戈舞曲在布宜諾斯艾利斯的街頭奏響，Devconnect 的熱浪裹挾着代碼與創想席捲全城。 11月20日，ChainOpera 攜手 OpenBuild 打造的「AI Agent x Crypto Afternoon」即將登陸阿根廷，這將是一場圍繞去中心化 AI 網絡、AI Agent 開發及數字孿生應用的深度思維碰撞。 歡迎所有對 AI Agent ×Crypto**充滿熱情的朋友加入，共啓

資訊 , 區塊鏈 , web3

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OpenBuild - Web3 安全必學！基礎 + 實戰全覆蓋，從漏洞解析到攻擊復現，小白也能學會！

隨着 Web3 生態系統的快速發展，區塊鏈安全已成為保障去中心化未來的核心支柱。無論是智能合約開發者、DApp 架構師，還是普通區塊鏈用户，對安全知識的掌握都至關重要。 為幫助初學者全面瞭解區塊鏈安全的理論與實踐，OpenBuild × Exvul 聯手，特別設計了一套系統的公開課系列——Web3 安全基礎與實戰課程。這個系列課程將逐步帶領大家從基礎安全理論到實際案例分析，開啓您的區塊鏈安全之路！

資訊 , 區塊鏈 , 教程 , 知識 , web3

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程序員阿偉 - 《Unity優化指南：直擊引擎本質的非典型技術路徑》

Unity開發的核心進階，不在於掌握多少表層API，而在於能否穿透引擎封裝的表象，觸及資源流轉、渲染協同、內存調度的底層本質。多數開發者在面對性能瓶頸、兼容性故障時，習慣沿用常規優化手段，卻陷入“優化效果有限”“問題反覆出現”的困境，根源在於未能理解引擎各模塊的隱性關聯與運行規律。真正的高效開發，需要跳出“單點優化”的思維定式，從資源導入到邏輯架構，從平台適配到監控調試，建立一套貼合引擎本質的系統

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程序員阿偉 - 《 Unity開發秘籍：6個決定遊戲成敗的底層細節》

多數Unity開發者在項目推進中，往往聚焦於功能實現與玩法落地，卻容易忽略那些藏在引擎底層的隱性技術細節，表面無法直觀感知，卻直接決定了遊戲的運行效率、體驗質感與迭代空間，更是區分普通開發者與資深從業者的核心標誌。很多項目在測試階段看似流暢，上線後卻頻繁出現幀率波動、兼容性故障、續航消耗過快等問題，甚至部分項目因底層細節缺失，後期需要投入數倍於開發的時間重構，得不償失。更關鍵的是，不同平台的隱性差

遊戲開發

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