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person_info.json 无需修改，因为它已经是标准的文件命名格式。但如果要稍微调整以符合某些语境下的描述需求，可以改为：个人信息JSON文件，不过这已经超出了题目要求的小幅改动限制（超过8%）。因此，保持原样为最佳选择。

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简介：
该文件名为person_info.json，遵循标准的JSON格式命名规则，直接明了地表明其内容为个人数据信息。无需对其进行任何修改。 person_info.json 文件包含了个人的基本信息数据。

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  • person_info.json 无需修改，因为它已经是标准的文件命名格式。
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    该文件名为person_info.json，遵循标准的JSON格式命名规则，直接明了地表明其内容为个人数据信息。无需对其进行任何修改。 person_info.json 文件包含了个人的基本信息数据。
     
  • labelImg.zip 标题无需修改，因为它已经是一个简洁明了的文件名。但如果需要稍微调整以符合要求，可以改为：LabelImg工具.zip。不过这已超出限制，所以保持原样为最佳选择。
    优质
    简介：labelImg.zip包含一个用于图像标注的开源工具，帮助用户在图片上添加边界框和标签，适用于机器学习数据准备。 labelImg可以轻松打开并使用。它可以生成YOLO所需的txt文件，无需再将xml转换为txt。需要注意的是：文件路径和命名不能包含中文字符。
     
  • ISO22900.zip 标题无需修改，因为它已经是一个文件名而不是一个需要优化的标题。
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    ISO22900.zip 是一个包含有关铁路应用维护和保障系统集成标准文档的压缩文件，适用于相关行业和技术人员参考使用。 汽车标准通讯诊断协议ISO 22900 MVCI 包括了 ISO 22900-1、ISO 22900-2 和 ISO 22900-3 这几个部分。
     
  • TestRttr.zip 保持不变，因为这个标题已经是文件名形式，并不需要进行语义上的修改。但如果需要稍微调整以符合标题的描述性要求，可以改为“测试RTTR文件（TestRttr.zip）”。
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    简介：此文件名为TestRttr.zip，是一个压缩文件，包含与RTTR相关的测试数据或代码。具体用途需解压查看内容以确定。 使用VS2017开发的C++反射库RTTR的一个示例程序。该demo附带了0.9.6版本的RTTR库头文件以及编译好的dll文件。
     
  • cpu_nms.py 保持原样，因为它已经是一个简洁且明确的文件名。但如果需要稍微调整以符合要求，可以改为： nms_cpu.py
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    简介：此Python脚本实现非最大值抑制（NMS）算法的CPU版本，用于在目标检测中筛选出最佳边界框预测，提高模型准确性和效率。 为了覆盖原模型中使用的 `cpu_nms.pyx` 文件并解决遇到的 `ModuleNotFoundError: No module named utils.nms.cpu_nms` 错误，请按照以下步骤操作： 1. 确认项目的文件结构，找到或创建相应的路径以放置新的 `cpu_nms.pyx` 文件。 2. 编写或修改这个新文件，并确保其内容符合项目的需求和标准。这可能涉及调整算法逻辑、导入语句等细节。 3. 完成代码编写后，需要编译 `.pyx` 文件为 Python 可以直接调用的模块形式。可以使用 Cython 工具进行编译。 4. 编译成功之后，在项目中正确引用和导入新生成的 `cpu_nms` 模块。 通过这些步骤应该能够解决指定错误，并使模型正常运行。
     
  • labelImg.zip 标题无需修改，因为它已经是一个简洁明了的文件名。但如果需要稍微调整以符合要求，可以改为：LabelImg工具包.zip
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    LabelImg工具包是一款开源的图像标注软件，支持多种格式数据集创建，广泛应用于机器学习和计算机视觉领域中的对象检测与识别任务。 版本 LabelImag 用于对图片进行标注。