【计算机视觉】YOLO 入门：训练 COCO128 数据集
一、COCO128 数据集
我们以最近大热的YOLOv8为例，回顾一下之前的安装过程：
%pip install ultralytics
import ultralytics
ultralytics.checks()
这里选择训练的数据集为：COCO128
COCO128是一个小型教程数据集，由COCOtrain2017中的前128个图像组成。
在YOLO中自带的coco128.yaml文件：
1）可选的用于自动下载的下载命令/URL，
2）指向培训图像目录的路径（或指向带有培训图像列表的*.txt文件的路径），
3）与验证图像相同，
4）类数，
5）类名列表：
# download command/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip# train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/]
train: ../coco128/images/train2017/
val: ../coco128/images/train2017/# number of classes
nc: 80# class names
names: ['person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light','fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow','elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee','skis', 'snowboard', 'sports ball', 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard', 'surfboard','tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple','sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza', 'donut', 'cake', 'chair', 'couch','potted plant', 'bed', 'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors', 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']
二、训练过程
!yolo train model = yolov8n.pt data = coco128.yaml epochs = 10 imgsz = 640
训练过程为：
from n params module arguments 0 -1 1 464 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [3, 16, 3, 2] 1 -1 1 4672 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [16, 32, 3, 2] 2 -1 1 7360 ultralytics.nn.modules.block.C2f [32, 32, 1, True] 3 -1 1 18560 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [32, 64, 3, 2] 4 -1 2 49664 ultralytics.nn.modules.block.C2f [64, 64, 2, Tr
ue] 5 -1 1 73984 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 128, 3, 2] 6 -1 2 197632 ultralytics.nn.modules.block.C2f [128, 128, 2, True] 7 -1 1 295424 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 256, 3, 2] 8 -1 1 460288 ultralytics.nn.modules.block.C2f [256, 256, 1, True] 9 -1 1 164608 ultralytics.nn.modules.block.SPPF [256, 256, 5] 10 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 11 [-1, 6] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 12 -1 1 148224 ultralytics.nn.modules.block.C2f [384, 128, 1] 13 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest'] 14 [-1, 4] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 15 -1 1 37248 ultralytics.nn.modules.block.C2f [192, 64, 1] 16 -1 1 36992 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 64, 3, 2] 17 [-1, 12] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 18 -1 1 123648 ultralytics.nn.modules.block.C2f [192, 128, 1] 19 -1 1 147712 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 128, 3, 2] 20 [-1, 9] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 21 -1 1 493056 ultralytics.nn.modules.block.C2f [384, 256, 1] 22 [15, 18, 21] 1 897664 ultralytics.nn.modules.head.Detect [80, [64, 128, 256]]
Model summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients
Transferred 355/355 items from pretrained weights
TensorBoard: Start with 'tensorboard --logdir runs/detect/train', view at http://localhost:6006/
AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks with YOLOv8n...
AMP: checks passed ✅
train: Scanning /kaggle/working/datasets/coco128/labels/train2017.cache... 126 i
albumentations: Blur(p=0.01, blur_limit=(3, 7)), MedianBlur(p=0.01, blur_limit=(3, 7)), ToGray(p=0.01), CLAHE(p=0.01, clip_limit=(1, 4.0), tile_grid_size=(8, 8))
val: Scanning /kaggle/working/datasets/coco128/labels/train2017.cache... 126 ima
Plotting labels to runs/detect/train/labels.jpg...
optimizer: AdamW(lr=0.000119, momentum=0.9) with parameter groups 57 weight(decay=0.0), 64 weight(decay=0.0005), 63 bias(decay=0.0)
Image sizes 640 train, 640 val
Using 2 dataloader workers
Logging results to runs/detect/train
Starting training for 10 epochs...
Closing dataloader mosaic
albumentations: Blur(p=0.01, blur_limit=(3, 7)), MedianBlur(p=0.01, blur_limit=(3, 7)), ToGray(p=0.01), CLAHE(p=0.01, clip_limit=(1, 4.0), tile_grid_size=(8, 8))
Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size1/10 2.61G 1.153 1.398 1.192 81 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.688 0.506 0.61 0.446Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size2/10 2.56G 1.142 1.345 1.202 121 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.678 0.525 0.63 0.456Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size3/10 2.57G 1.147 1.25 1.175 108 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.656 0.548 0.64 0.466Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size4/10 2.57G 1.149 1.287 1.177 116 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.684 0.568 0.654 0.482Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size5/10 2.57G 1.169 1.233 1.207 68 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.664 0.586 0.668 0.491Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size6/10 2.57G 1.139 1.231 1.177 95 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.66 0.613 0.677 0.5Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size7/10 2.57G 1.134 1.211 1.181 115 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.649 0.631 0.683 0.504Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size8/10 2.57G 1.114 1.194 1.178 71 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.664 0.634 0.69 0.513Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size9/10 2.57G 1.117 1.127 1.148 142 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.624 0.671 0.697 0.52Epoch GPU_mem box_loss cls_loss dfl_loss Instances Size10/10 2.57G 1.085 1.133 1.172 104 640: 1Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.631 0.676 0.704 0.522
10 epochs completed in 0.018 hours.
Optimizer stripped from runs/detect/train/weights/last.pt, 6.5MB
Optimizer stripped from runs/detect/train/weights/best.pt, 6.5MBValidating runs/detect/train/weights/best.pt...
Ultralytics YOLOv8.0.128 🚀 Python-3.10.10 torch-2.0.0 CUDA:0 (Tesla P100-PCIE-16GB, 16281MiB)
Model summary (fused): 168 layers, 3151904 parameters, 0 gradients
Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.629 0.677 0.704 0.523person 128 254 0.763 0.721 0.778 0.569bicycle 128 6 0.765 0.333 0.391 0.321car 128 46 0.487 0.217 0.322 0.192motorcycle 128 5 0.613 0.8 0.906 0.732airplane 128 6 0.842 1 0.972 0.809bus 128 7 0.832 0.714 0.712 0.61train 128 3 0.52 1 0.995 0.858truck 128 12 0.597 0.5 0.547 0.373boat 128 6 0.526 0.167 0.448 0.328traffic light 128 14 0.471 0.214 0.184 0.145stop sign 128 2 0.671 1 0.995 0.647bench 128 9 0.675 0.695 0.72 0.489bird 128 16 0.936 0.921 0.961 0.67cat 128 4 0.818 1 0.995 0.772dog 128 9 0.68 0.889 0.908 0.722horse 128 2 0.441 1 0.828 0.497elephant 128 17 0.742 0.848 0.933 0.71bear 128 1 0.461 1 0.995 0.995zebra 128 4 0.85 1 0.995 0.972giraffe 128 9 0.824 1 0.995 0.772backpack 128 6 0.596 0.333 0.394 0.257umbrella 128 18 0.564 0.722 0.681 0.429handbag 128 19 0.635 0.185 0.326 0.178tie 128 7 0.671 0.714 0.758 0.522suitcase 128 4 0.687 1 0.945 0.603frisbee 128 5 0.52 0.8 0.799 0.689skis 128 1 0.694 1 0.995 0.497snowboard 128 7 0.499 0.714 0.732 0.589sports ball 128 6 0.747 0.494 0.573 0.342kite 128 10 0.539 0.5 0.504 0.181baseball bat 128 4 0.595 0.5 0.509 0.253baseball glove 128 7 0.808 0.429 0.431 0.318skateboard 128 5 0.493 0.6 0.609 0.465tennis racket 128 7 0.451 0.286 0.446 0.274bottle 128 18 0.4 0.389 0.365 0.257wine glass 128 16 0.597 0.557 0.675 0.366cup 128 36 0.586 0.389 0.465 0.338fork 128 6 0.582 0.167 0.306 0.234knife 128 16 0.621 0.625 0.669 0.405spoon 128 22 0.525 0.364 0.41 0.227bowl 128 28 0.657 0.714 0.719 0.584banana 128 1 0.319 1 0.497 0.0622sandwich 128 2 0.812 1 0.995 0.995orange 128 4 0.784 1 0.895 0.594broccoli 128 11 0.431 0.273 0.339 0.26carrot 128 24 0.553 0.833 0.801 0.504hot dog 128 2 0.474 1 0.995 0.946pizza 128 5 0.736 1 0.995 0.882donut 128 14 0.574 1 0.929 0.85cake 128 4 0.769 1 0.995 0.89chair 128 35 0.503 0.571 0.542 0.307couch 128 6 0.526 0.667 0.805 0.612potted plant 128 14 0.479 0.786 0.784 0.545bed 128 3 0.714 1 0.995 0.83dining table 128 13 0.451 0.615 0.552 0.437toilet 128 2 1 0.942 0.995 0.946tv 128 2 0.622 1 0.995 0.846laptop 128 3 1 0.452 0.863 0.738mouse 128 2 1 0 0.0459 0.00459remote 128 8 0.736 0.5 0.62 0.527cell phone 128 8 0.0541 0.027 0.0731 0.043microwave 128 3 0.773 0.667 0.913 0.807oven 128 5 0.442 0.483 0.433 0.336sink 128 6 0.378 0.167 0.336 0.231refrigerator 128 5 0.662 0.786 0.778 0.616book 128 29 0.47 0.336 0.402 0.23clock 128 9 0.76 0.778 0.884 0.762vase 128 2 0.428 1 0.828 0.745scissors 128 1 0.911 1 0.995 0.256teddy bear 128 21 0.551 0.667 0.805 0.515toothbrush 128 5 0.768 1 0.995 0.65
Speed: 3.4ms preprocess, 1.9ms inference, 0.0ms loss, 2.4ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/train
三、验证过程
!yolo val model = yolov8n.pt data = coco128.yaml
输出的结果为：
Class Images Instances Box(P R mAP50 mall 128 929 0.64 0.537 0.605 0.446person 128 254 0.797 0.677 0.764 0.538bicycle 128 6 0.514 0.333 0.315 0.264car 128 46 0.813 0.217 0.273 0.168motorcycle 128 5 0.687 0.887 0.898 0.685airplane 128 6 0.82 0.833 0.927 0.675bus 128 7 0.491 0.714 0.728 0.671train 128 3 0.534 0.667 0.706 0.604truck 128 12 1 0.332 0.473 0.297boat 128 6 0.226 0.167 0.316 0.134traffic light 128 14 0.734 0.2 0.202 0.139stop sign 128 2 1 0.992 0.995 0.701bench 128 9 0.839 0.582 0.62 0.365bird 128 16 0.921 0.728 0.864 0.51cat 128 4 0.875 1 0.995 0.791dog 128 9 0.603 0.889 0.785 0.585horse 128 2 0.597 1 0.995 0.518elephant 128 17 0.849 0.765 0.9 0.679bear 128 1 0.593 1 0.995 0.995zebra 128 4 0.848 1 0.995 0.965giraffe 128 9 0.72 1 0.951 0.722backpack 128 6 0.589 0.333 0.376 0.232umbrella 128 18 0.804 0.5 0.643 0.414handbag 128 19 0.424 0.0526 0.165 0.0889tie 128 7 0.804 0.714 0.674 0.476suitcase 128 4 0.635 0.883 0.745 0.534frisbee 128 5 0.675 0.8 0.759 0.688skis 128 1 0.567 1 0.995 0.497snowboard 128 7 0.742 0.714 0.747 0.5sports ball 128 6 0.716 0.433 0.485 0.278kite 128 10 0.817 0.45 0.569 0.184baseball bat 128 4 0.551 0.25 0.353 0.175baseball glove 128 7 0.624 0.429 0.429 0.293skateboard 128 5 0.846 0.6 0.6 0.41tennis racket 128 7 0.726 0.387 0.487 0.33bottle 128 18 0.448 0.389 0.376 0.208wine glass 128 16 0.743 0.362 0.584 0.333cup 128 36 0.58 0.278 0.404 0.29fork 128 6 0.527 0.167 0.246 0.184knife 128 16 0.564 0.5 0.59 0.36spoon 128 22 0.597 0.182 0.328 0.19bowl 128 28 0.648 0.643 0.618 0.491banana 128 1 0 0 0.124 0.0379sandwich 128 2 0.249 0.5 0.308 0.308orange 128 4 1 0.31 0.995 0.623broccoli 128 11 0.374 0.182 0.249 0.203carrot 128 24 0.648 0.458 0.572 0.362hot dog 128 2 0.351 0.553 0.745 0.721pizza 128 5 0.644 1 0.995 0.843donut 128 14 0.657 1 0.94 0.864cake 128 4 0.618 1 0.945 0.845chair 128 35 0.506 0.514 0.442 0.239couch 128 6 0.463 0.5 0.706 0.555potted plant 128 14 0.65 0.643 0.711 0.472bed 128 3 0.698 0.667 0.789 0.625dining table 128 13 0.432 0.615 0.485 0.366toilet 128 2 0.615 0.5 0.695 0.676tv 128 2 0.373 0.62 0.745 0.696laptop 128 3 1 0 0.451 0.361mouse 128 2 1 0 0.0625 0.00625remote 128 8 0.843 0.5 0.605 0.529cell phone 128 8 0 0 0.0549 0.0393microwave 128 3 0.435 0.667 0.806 0.718oven 128 5 0.412 0.4 0.339 0.27sink 128 6 0.35 0.167 0.182 0.129refrigerator 128 5 0.589 0.4 0.604 0.452book 128 29 0.629 0.103 0.346 0.178clock 128 9 0.788 0.83 0.875 0.74vase 128 2 0.376 1 0.828 0.795scissors 128 1 1 0 0.249 0.0746teddy bear 128 21 0.877 0.333 0.591 0.394toothbrush 128 5 0.743 0.6 0.638 0.374
Speed: 1.0ms preprocess, 8.5ms inference, 0.0ms loss, 1.6ms postprocess per image
Results saved to runs/detect/val
可视化的结果为：
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FreeSWITCH 1.10.10 简单图形化界面5 - 使用百度TTS 0、 界面预览1、注册百度AI开放平台，开通语音识别服务2、获取AppID/API Key/Secret Key3、 安装百度语音合成sdk4、合成代码5、在PBX中使用百度TTS6、音乐文件-TTS7、拨号规则-tts_command 0、 界面预览 http://…...
DP读书：不知道干什么就和我一起读书吧
DP读书：不知道干什么就和我一起读书吧 为啥写博客：好处一：记录自己的学习过程优点二：让自己在各大社群里不那么尴尬推荐三：坚持下去，找到一个能支持自己的伙伴 虽然清楚知识需要靠时间沉淀，但在…...
【Linux】进程通信 — 信号（上篇）
文章目录 📖 前言1. 什么是信号1.1 认识信号：1.2 信号的产生：1.3 信号的异步：1.4 信号的处理： 2. 前后台进程3. 系统接口3.1 signal：3.1 - 1 不能被捕捉的信号 3.2 kill：3.2 - 1 killall 3.3 ra…...
JS弃之可惜食之无味的代码冷知识
JS代码冷知识大全 1. 变量提升与暂死 在JavaScript中，变量提升是一个有趣且容易让人误解的概念。在代码中，变量和函数声明会在其所在作用域的顶部被提升，但是初始化并不会被提升。这可能导致在声明之前就使用变量，结果为undefin…...
数据结构初阶--排序
目录 一.排序的基本概念 1.1.什么是排序 1.2.排序算法的评价指标 1.3.排序的分类 二.插入排序 2.1.直接插入排序 2.2.希尔排序 三.选择排序 3.1.直接选择排序 3.2.堆排序 重建堆 建堆 排序 四.交换排序 4.1.冒泡排序 4.2.快速排序 快速排序的递归实现 法一&a…...
赴日IT 如何提高去日本做程序员的几率？
其实想去日本做IT工作只要满足学历、日语、技术三个必要条件，具备这些条件应聘就好，不具备条件你就想办法具备这些条件，在不具备条件之前不要轻易到日本去，日本IT行业虽然要求技术没有国内那么高，但也不是随便好进入的…...
c# 使用了 await、asnync task.run 三者结合使用
在 C# 异步编程中，await 和 async 关键字结合使用可以让你更方便地编写异步代码，而无需直接使用 Task.Run。然而，有时候你可能仍然需要使用 Task.Run 来在后台线程上执行某些工作，这取决于你的代码逻辑和需求。 await 和 async 关…...
C#获取屏幕缩放比例
现在1920x1080以上分辨率的高分屏电脑渐渐普及了。我们会在Windows的显示设置里看到缩放比例的设置。在Windows桌面客户端的开发中，有时会想要精确计算窗口的面积或位置。然而在默认情况下，无论WinForms的Screen.Bounds.Width属性还是WPF中SystemParamet…...
Rn实现省市区三级联动
省市区三级联动选择是个很频繁的需求，但是查看了市面上很多插件不是太老不维护就是不满足需求，就试着实现一个 这个功能无任何依赖插件 功能略简单，但能实现需求 核心代码也尽力控制在了60行左右 pca-code.json树型数据来源 Administrative-d…...
SpringCloud学习笔记(十)_SpringCloud监控
今天我们来学习一下actuator这个组件，它不是SpringCloud之后才有的，而是SpringBoot的一个starter，Spring Boot Actuator。我们使用SpringCloud的时候需要使用这个组件对应用程序进行监控与管理 在SpringBoot2.0版本中，actuator可以…...
测试理论与方法----测试流程的第二个环节：测试计划
二、软件测试分类与测试计划 1、软件测试的分类(理解掌握) 根绝需求规格说明书，在设计阶段会产出的两个文档： 概要设计(HLD)：设计软件的结构，包含软件的组成，模块之间的层次关系，模块与模块之间的调用关系…...
postgresql-子查询
postgresql-子查询 简介派生表IN 操作符ALL 操作符ANY 操作符关联子查询横向子查询EXISTS 操作符 简介 子查询（Subquery）是指嵌套在其他 SELECT、INSERT、UPDATE 以及 DELETE 语句中的 查询语句。 子查询的作用与多表连接查询有点类似，也是为…...
Linux 系统运维工具之 OpenLMI
一、前要 OpenLMI（全称 Open Linux Management Infrastructure）即开放式的 Linux 管理基础架构。OpenLMI 是一个开源项目，用于管理 Linux 系统管理的通用基础架构。它建立在现有工具基础上，充当抽象层，以便向系统管理…...
8天长假快来了，Python分析【去哪儿旅游攻略】数据，制作可视化图表
目录 前言环境使用模块使用数据来源分析 代码实现导入模块请求数据解析保存 数据可视化导入模块、数据年份分布情况月份分布情况出行时间情况费用分布情况人员分布情况 前言 2023年的中秋节和国庆节即将来临，好消息是，它们将连休8天！这个长假…...
全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3
一，概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本：2014.07； Kernel版本：Linux-3.10； 二，Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01)，并让boo…...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同，结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句： from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后： from tensorflow.python.keras.lay…...
浪潮交换机配置track检测实现高速公路收费网络主备切换NQA
浪潮交换机track配置 项目背景高速网络拓扑网络情况分析通信线路收费网络路由 收费汇聚交换机相应配置收费汇聚track配置 项目背景 在实施省内一条高速公路时遇到的需求，本次涉及的主要是收费汇聚交换机的配置，浪潮网络设备在高速项目很少，通…...
Kubernetes 节点自动伸缩（Cluster Autoscaler）原理与实践
在 Kubernetes 集群中，如何在保障应用高可用的同时有效地管理资源，一直是运维人员和开发者关注的重点。随着微服务架构的普及，集群内各个服务的负载波动日趋明显，传统的手动扩缩容方式已无法满足实时性和弹性需求。 Cluster Auto…...
echarts使用graphic强行给图增加一个边框（边框根据自己的图形大小设置）- 适用于无法使用dom的样式
pdf-lib https://blog.csdn.net/Shi_haoliu/article/details/148157624?spm1001.2014.3001.5501 为了完成在pdf中导出echarts图，如果边框加在dom上面，pdf-lib导出svg的时候并不会导出边框，所以只能在echarts图上面加边框 grid的边框是在图里…...
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41道Django高频题整理(附答案背诵版)
解释一下 Django 和 Tornado 的关系？ Django和Tornado都是Python的web框架，但它们的设计哲学和应用场景有所不同。 Django是一个高级的Python Web框架，鼓励快速开发和干净、实用的设计。它遵循MVC设计，并强调代码复用。Django有…...
项目进度管理软件是什么？项目进度管理软件有哪些核心功能？
无论是建筑施工、软件开发，还是市场营销活动，项目往往涉及多个团队、大量资源和严格的时间表。如果没有一个系统化的工具来跟踪和管理这些元素，项目很容易陷入混乱，导致进度延误、成本超支，甚至失败。 项目进度管理软…...
Oracle实用参考（13）——Oracle for Linux物理DG环境搭建（2）
13.2. Oracle for Linux物理DG环境搭建 Oracle 数据库的DataGuard技术方案，业界也称为DG，其在数据库高可用、容灾及负载分离等方面，都有着非常广泛的应用，对此，前面相关章节已做过较为详尽的讲解，此处不再赘述。 需要说明的是， DG方案又分为物理DG和逻辑DG，两者的搭建…...
MyBatis-Plus 常用条件构造方法
1.常用条件方法 方法 说明eq等于 ne不等于 <>gt大于 >ge大于等于 >lt小于 <le小于等于 <betweenBETWEEN 值1 AND 值2notBetweenNOT BETWEEN 值1 AND 值2likeLIKE %值%notLikeNOT LIKE %值%likeLeftLIKE %值likeRightLIKE 值%isNull字段 IS NULLisNotNull字段…...
联邦学习带宽资源分配
带宽资源分配是指在网络中如何合理分配有限的带宽资源，以满足各个通信任务和用户的需求，尤其是在多用户共享带宽的情况下，如何确保各个设备或用户的通信需求得到高效且公平的满足。带宽是网络中的一个重要资源，通常指的是单位时间…...