1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

该日志类优点： 1. 自动生成日志目录，以时间生成日志文件，避免重复； 2. 有临界排斥，多线程安全使用； 3. 日志分级别，控制输出等级； 4. 使用简单。

FolderDlg打开文件夹类 选择文件夹

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

GeoTools 笔记(https://blog.csdn.net/u010945668/article/details/123094210) 所使用的工具类。

我们讨论了在LHC观察到的125 GeV自旋奇偶校验0+希格斯样玻色子的判别，该玻色子衰减为两个光子H→γγ，这与最小耦合JP = 2 +窄双光子共振且质量相同且 在峰值下给出相同数量的信号事件。 作为分析的基本观察结果，我们将双光子静止框架中产生的光子的极角的余弦的中心-边缘不对称ACE应用于区分所测试的自旋假设。 我们表明，中心-边缘不对称ACE应该对自旋0和自旋2的引力子耦合可能性提供强有力的区分，这取决于自旋2信号的qq产生比例，达到CLs <10 fqq = 0时为-6。 实际上，对于fqq <0.4，ACE有潜力比现有分析做得更好。

Google Authenticator PHP类 版权所有（c）2012-2016， 作者：Michael Kliewe， 及其 根据BSD许可获得许可。 此类PHP类可用于与Google Authenticator移动应用程序进行交互，以进行两要素身份验证。 此类可以生成秘密，生成代码，验证代码并提供用于扫描秘密的QR码。 它根据实现 为了安全安装，您必须确保不能重用已使用的代码（重放攻击）。 您还需要限制验证次数，以对抗暴力攻击。 例如，您可以在10分钟内将一个IP地址（或IPv6块）的验证次数限制为10次尝试。 这取决于您的环境。 用法： 请参见以下示例： <?php require_once 'PHPGangsta/GoogleAuthenticator.php' ; $ ga = new PHPGangsta_GoogleAuthenticator (); $ se

在质量中心为13 TeV的LHC处收集的数据中，观察到质量为750 GeV的双光子共振的证据。 我们在两希格斯二重态模型及其超对称化身中探索了这种信号的希格斯样共振的几种解释，其中模型中存在的较重的CP奇数和CP奇数态是通过胶子聚变产生并衰变为 通过顶夸克环的两个光子。 我们表明，在这些模型的最小版本中无法容纳观察到的信号，并且需要额外的粒子含量。 然后，我们考虑了矢量状夸克或轻子可能会大大增强希格斯与光子以及最终胶子的沉重希格斯耦合的可能性，而不会改变已经观察到的125 GeV状态。

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自定义调试类，更加便捷的使发布后的程序，直接在主界面观看所自行输出的Log；右下角可一键清理输出内容，也可一键 开启/关闭 log滚动查看。开启可通过修改 常量：isOpenTheDebug = ture ，轻松便捷。解决了以往自行封装Log双击定位不准确问题。