中国行政区划(更新至2018-10-31),数据采集于2019年采集。 采集网址:http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2018/index.html
2024-04-18 11:36:35 9.16MB 中国行政区划
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vc运行库合集(9、10、11、12、14)x86&x64;:共有vc9(2008)、vc10(2010),vc11(2012),vc12(2013),vc14(2015)的x86和x64十个版本。
2024-04-17 18:25:49 70.68MB VC运行库 vc11 vc14 vc12
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altium designer 10.391.22084 破解文件
2024-04-17 18:00:53 28KB altium designer
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triton在win10的python3.10环境使用正常
2024-04-16 19:29:50 12.35MB windows
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ASTM D1002 - 10(2019).pdf
2024-04-15 21:03:00 1.33MB astm
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2024年将是AI的产业年,我们将看到越来越多的创新应用场景和产品形态不断涌现。中国是网络大国,也将是AI应用大国。然而,我们也应清醒地认识到AIGC的发展并非一帆风顺。数据隐私、安全问题、伦理挑战以及法规适应性等问题都需要被予以充分的关注和妥善的解决。这需要政府部门、科研机构、产业界以及各行各业的用户共同参与到AIGC健康发展进程中来。我们要秉持开放创新的精神,加强跨领域、跨行业的合作,共同构建一个包容、公平、可持续的生态环境。展望未来,AIGC技术必将成为推动我国科技产业变革、提升企业效能、促进实体经济高质量发展的重要引擎。中国有望在人工智能领域实现跨越式发展。《2024AIGC应用层十大趋势》白皮书是对当下最热门的AI研究方向一个很好的呼应,从AI Agent、专属模型、超级入口、多模态大模型、AI原生等维度定义了未来AIGC应用的走向,期望这份白皮书能给读者以启示。
2024-04-14 17:24:29 7.72MB 人工智能 2024
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SM2 证书请求 通过裸公钥数据和使用者信息,生成相应的P10请求 根据GMT0010-2012标准 补全SubjectPublickeyInfo OBJECT IDENTIFIER 1.2.840.10045.2.1 ecPublicKey OBJECT IDENTIFIER 1.2.156.10197.1.301 SM2
2024-04-13 13:01:51 4.18MB Java
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不想拿低工资?挑战大厂offer,月薪50k,最潇洒的爬虫工程师都在学它,IT入门教程大放送,python基础全套学习资源,远离内耗,有效提升10倍工作效率,IT职场必备技能。 自学python,往往会因为缺乏专业的指导而苦恼,或者一根筋的盯着一本书啃,不仅见效慢,还容易放弃,自学python的有福啦,这套python教程资源非常稀缺,基础知识讲解全面,不要错过这套python基础系统学习教程。学会后你也是职场中的NO.1,不用羡慕别人用python爬文献,爬资源,自己都能搞定。 Python超越Java,成为最受欢迎的语言的原因:1、Python最适用人工智能和大数据的语言,在这个以人工智为趋势的时代,python可以说是掌握了绝对的优势。2、Python拥有着许多优质的文档和丰富的库,对于科学用途的广泛编程任务都是非常用用的。3、Python本身,快速、坚固、可移植、可扩展。4、开源,而且拥有一个健康、活泼且支持度高的社区。数据分析处理方面,Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。
2024-04-12 02:23:00 168.34MB python 测试工程师 爬虫
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软件介绍: tiny pxe serverk虽然体积不大但功能很强大,作为一款专业的PXE服务端工具,支持安装在windows和linux系统上,网友分享过来的,据说能成功安装。更新日期为2017.3.19.
2024-04-12 01:43:08 4.38MB 其他资源
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BDD100K数据集。BDD100K(Berkley DeepDrive 100K)是一个大规模的自动驾驶数据集,由加州大学伯克利分校的Berkley DeepDrive项目团队创建。该数据集旨在为自动驾驶研究提供大量的真实世界驾驶场景数据。 BDD100K数据集包含超过10万个视频序列,涵盖了不同地点、不同天气条件、不同场景的驾驶情况。每个视频序列都配备了高分辨率的前置摄像头记录的图像和对应的传感器数据,如GPS位置、车辆速度、车辆加速度等。这使得研究人员可以在真实世界的多样化驾驶场景中进行算法和模型的测试和评估。 BDD100K数据集主要关注场景理解和目标检测任务。它提供了包括车辆、行人、自行车、交通标志等多个类别的标注边界框。此外,数据集还提供了语义分割标注,用于对图像进行像素级别的分类。这使得研究人员可以进行更细粒度的场景理解和分析。 BDD100K数据集的规模和多样性使得它成为自动驾驶研究和算法开发的重要资源。研究人员可以利用该数据集进行目标检测、语义分割、行为预测等任务的训练和评估。一共上传的是7万张图片以及对应的标签(json格式),需要进行格式转换。图片过大传不了
2024-04-10 22:34:39 146.95MB 目标检测 交通物流
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