mars老师Android视频第一季PPT和源码

横河CS3000中文组态教程，硬件部份有点过时，其它部份都可以。

分两个压缩包，都下载才能正确解压！----------分两个压缩包，都下载才能正确解压！----------分两个压缩包，都下载才能正确解压！-----------这个是完整版，有一个227M的扫描版，有几页有缺失，这个也是扫描版的，清晰度也还好，不影响阅读！

木薯叶病分类 目录 我的木薯叶病比赛学习历程。我花了整整3周的时间参加这项比赛。 目标： 对木薯叶上呈现的疾病类型进行分类。有五个不同的标签：木薯细菌枯萎病（CBB），木薯褐斑病（CBSD），木薯绿斑驳病（CGM），木薯花叶病（CMD）和健康。 挑战： 这项比赛有一些挑战。 每个班级之间的分配不平衡。标签3 CMD与其他类别之间存在巨大差异。这可能会对预测产生偏差。因此，必须采用加权损失函数或过采样。 嘈杂的标签。一幅图像中有很多错误标记的图像和多种疾病，可能会影响模型预测。为了解决这个问题，可以实现多种技术，例如标签平滑，混合，剪切混合增强。 我在截止日期前参加了比赛，因此就如何处理嘈杂的标签以及哪种模型在本次比赛中效果最好，进行了很多讨论。大多数竞争对手都采用了Efficientnet和视觉变压器（ViT），因此在尝试其他模型（例如ViT，DeiT，Hybrid Resnet和ViT）

@参考Python 机器学习基础教程 鸢尾花分类 一个简单的机器学习应用，构建第一个模型。 对鸢尾花的分类，根据测量数据进行，该测量数据则为特征。测量数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位为cm 我们的目标是构建一个机器学习模型 因为有已知品种的鸢尾花的测试数据，所以这是一个监督学习问题。我们要在多个选项中预测其中一个（品种）。这是一个分类（classsification）问题。可能的输出（鸢尾花的不同品种）叫做类别（class）。数据集中共有三个类别（setosa、versicolor、virginica）。对于一个数据点来说，它的品种叫做标签（label）。 1、初识

linux代码分析需要看的。这个是最初的版本。适合做研究。 代码总量11万行。内核分析的书可以做为读代码时的参考

颜色分类leetcode xview2 第一名解决方案 “xView2：评估建筑损坏”挑战的第一名解决方案。 解决方案介绍 使用此环境开发的解决方案： Python 3（基于Anaconda安装） Pytorch 1.1.0+ 和 torchvision 0.3.0+ 英伟达顶点 硬件：当前的训练批量大小至少需要 2 个 GPU，每个 GPU 为 12GB。 （最初在 Titan V GPU 上训练）。 对于 1 GPU 批量大小和学习率应该在实践中找到并相应地改变。 竞赛数据集中的“train”、“tier3”和“test”文件夹应放在当前文件夹中。 使用“train.sh”脚本来训练所有模型。 （在 2 个 GPU 上约 7 天）。 要生成预测/提交文件，请使用“predict.sh”。 “evaluation-docker-container”文件夹包含用于对保留集（CPU 版本）进行最终评估的 docker 容器的代码。 训练模型 此处提供经过训练的模型权重： （请注意：代码是在比赛期间开发的，旨在对不同的模型进行单独的实验。因此，按原样发布，没有额外的重构以提供完全的训练重现

1. 激光发展史概述 2. 激光的基本特点 3. 激光基本原理简介 4. 激光的应用

第一类边界条件下扩散方程稳态近似分析，王成善，穆小静，反应器内层状液、液界面两侧内扩散，团块、气泡、粉粒或液滴内的扩散都是有限长度区间上的传质问题；获得有限长度区间上的扩散方

Unity Ultimate Character Controller 2.1.5最新版_一/三人称角色控制_武器大师_带动作/控制器，链接：https://pan.baidu.com/s/12mArb9OOSyOeIvjjdevS0A，资源仅供大家学习交流，下载的文件很小，是因为这是网盘的资源链接的密码，资源在网盘中，请大家确认链接有效后，放心下载。