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如何在Jetson Nano上使用YOLOv8实时检测和计数空白空间
YOLOv8(你只看一次，版本8)。是一种最先进的物体检测模型，以其速度和准确性而闻名。它能够快速准确地实时识别物体，使其成为空空间检测应用的理想选择。通过定制YOLOv8，我们可以训练模型专门识别Empty Space，增强其有效性。
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十大经典机器学习方法
在监督学习中，我们有一组带有标签的数据，其中包含了输入和输出的对应关系。我们的目标是通过训练模型，使其能够根据输入预测正确的输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)等。
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tensorflow 训练模型之目标检测入门知识与案例解析
Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构，大大降低了开发难度，利用现成的网络结构，无论fine-tuning还是重新训练方便了不少。而且T
