合规解决Unity游戏素材、模型、UI和音频等游戏资源的两种方法-附件资源

这是Trigram语言模型的实现。 用法： （先决条件：您需要在计算机上安装python版本3才能运行此程序） 将corpus.zip解压缩（使用“在此处提取”）到项目结构的根目录。 使用python3执行main.py。 （例如：python /main.py） 请按照控制台上的说明进行操作。

根据多商品网络流理论构建铁路车流分配及径路优化模型，模型中设置0-1型决策变量表示该股车流是否通过路网中的弧段，使优化结果既能体现各个弧段的车流构成情况，又能反映每股车流的走行径路．模型的约束除了考虑传统模型中的弧段通过能力限制和车流不可拆散的原则外，将路径的合理绕行纳入约束体系，使结果更加符合铁路运输实际．最后，在MATLAB软件中调用 CPLEX优化器，采用模拟车流0D数据在我国某地区局部路网中对模型进行验证．结果表明该模型能得出比较理想的车流分配的优化方案，验证了模型的合理有效性．

烟火检测数据集包含的场景类型: 大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火、室内-室外起火； 烟雾同火场景一致！ 数据集详细情况说明 烟火检测数据集(按照Pascal VOC格式排列): --VOC2020 --Annotations (xml_num: 2059) --ImageSets(Main) --JPEGImages (image_num: 2059) --label_name: fire 解压压缩文件命令 tar -xzvf ***.tar (win or linux: Git Bash) or 7zip (win: 7zip; 360zip 需要解压2次) 将VOC格式转成yolo格式: 调用yolov4 -> scripts -> voc_label.py

将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合，提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型，并在TensorFlow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F₁测度等衡量指标，与现有的方案对比表明，提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络方法有明显的优势。

yolov8n.pt模型文件

介绍隐马尔科夫模型中的前向后向、维特比和分段K-均值算法

中科院_SWAT模型结构与软件. SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型可用于预测土地管理措施对于具有多种土壤类型、土地利用和管理措施的大面积复杂流域中径流、泥沙负荷及营养物质流失的长期影响。

TensorFlow中的深度学习模型 该存储库包含使用实现几种深度学习模型的jupyter笔记本。 每个笔记本均包含有关每种型号的详细说明，希望可以简化所有步骤。 笔记本在Python 3.6，Tensorflow 1.8中运行 楷模：

2轴齿轮齿条桁架机械手3D模型，2轴齿轮齿条桁架机械手3D模型 SOLIDWORKS设计，全部零件，总装图纸，