（ansys数据导出利用matlab脚本）-代码附件，节点坐标、位移信息、应力信息等 文章地址：https://blog.csdn.net/weixin_44363881/article/details/100599167

在IT行业中，高德地图是领先的在线地图服务平台之一，提供了丰富的地理信息数据，包括地点（Point of Interest，简称POI）数据。POI数据是指地图上具有特定功能或信息的点，如餐馆、酒店、加油站等。这些数据对于开发者来说非常有价值，可以用于导航、位置分析、商业智能等多种应用。 文件中包含POI数据、坐标转换工具、POI数据筛选工具等。

数据集-目标检测系列- 消防车 检测数据集 fire_truck ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

本资源包括线性表、树、图、排序等数据结构的代码和报告

"快递包裹YOLO训练数据集"指的是一个专门针对快递包裹识别的深度学习模型训练数据集。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，它在计算机视觉领域广泛应用，尤其在物体识别方面表现出色。这个数据集是在COCO（Common Objects in Context）数据集的基础上进行了扩展和定制，以适应快递包裹的特定识别需求。 COCO数据集是一个广泛使用的多类别物体检测、分割和关键点定位的数据集，包含大量的图像和详细的注解，涉及80个不同的物体类别。而"快递包裹YOLO训练数据集"则更专注于快递包裹这一单一对象，这意味着它可能包含了大量不同形状、大小、颜色和背景的包裹图像，以确保模型能够处理各种实际场景中的包裹检测任务。 中提到的"已经打好YOLO格式的标签"意味着每个图像都配有一份YOLO的标注文件。YOLO的标签格式是每行包含四个部分：边界框的中心坐标(x, y)，边界框的宽度和高度(w, h)，以及该边界框内物体的类别概率。这种格式使得数据可以直接用于训练YOLO模型，无需进行额外的预处理。 "数据集 包裹YOLO数据集集 深度学习"进一步强调了这个资源的关键特征。数据集是深度学习模型训练的基础，特别是对于目标检测任务，高质量、丰富多样且标注准确的数据至关重要。包裹YOLO数据集集意味着这是一个专门针对包裹检测定制的集合，可以为开发者提供训练和优化YOLO模型的材料。深度学习是实现这一目标的核心技术，通过神经网络模型学习包裹的特征，从而实现高精度的检测。 在【压缩包子文件的文件名称列表】"train80"中，我们可以推测这可能是训练集的一部分，包含80个子文件或者80类包裹的样本。通常，训练集用于模型的学习，它将教会模型如何识别包裹，并通过不断的调整权重来优化性能。在实际应用中，还会有一个验证集和测试集用于评估模型的泛化能力和避免过拟合。 "快递包裹YOLO训练数据集"是一个专门为快递包裹目标检测设计的深度学习训练资源。它基于COCO数据集并进行了针对性的增强，提供了符合YOLO模型训练要求的标注，是开发高效包裹检测系统的理想起点。使用这个数据集，开发者可以训练出能够在物流自动化、无人配送等领域发挥重要作用的模型。

算法与数据结构（python版）（北大内部教材）

OpencvSharp资料，采用C#加Winform编写，包含接近50个Demo,直接运行即可。 例程包含：模板匹配、边缘识别、人脸识别，灰度变化、标定等。

分类瞎选的，因为我读文件的方式导致我站名的首字符不能为数字，所以我稍稍对文件进行了“预处理”，无伤大雅。

山东大学计算机学院2023-2024第一学期信息技术与数据挖掘期末考试回忆版

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