本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用YOLOV10做海上船只红外目标检测的训练、测试和界面封装，包含了YOLOV10原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成海上红外图像的预测。 在这里，我们用一个红外海洋目标检测的数据集，里面包含了7类海洋目标 `['liner', 'sailboat', 'warship', 'canoe', 'bulk carrier', 'container ship', 'fishing boat']` YOLOv10模型于24年5月份正式提出，对过去YOLOs的结构设计、优化目标和数据增强策略进行了深入的了解和探索，并对YOLO模型中的各个组件进行了rethink，从后处理和模型结构入手进行了新的设计，在速度和精度上进行提升。 博客地址为：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/139223999

这个项目涉及人脸识别在机器学习中的应用。在这个项目中，我将探索一些现有的人脸识别方法。 "Image_proc"是一个简单的示例，展示了如何处理图像。 我选择的用于人脸识别的数据集是Yalefaces_A数据库。该数据库包含15个主题（subject01，subject02等）的165个GIF图像。每个主题有11张图像，分别对应以下面部表情或配置：中央光线、戴眼镜、开心、左侧光线、不戴眼镜、正常、右侧光线、悲伤、瞌睡、惊讶和眨眼。 首先，我需要进行特征选择。我将尝试两种不同的人脸特征选择方法：主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）。 然后，我将使用支持向量机（SVM）和神经网络（NN）以不同的参数对这些人脸进行分类。 "PCA_SVM_ANN"文件夹中展示了使用PCA特征选择与SVM和ANN分类的代码。 "ICA_SVM_ANN"文件夹中展示了使用ICA特征选择与SVM和ANN分类的代码。

用VB，写的一个隐藏文件的东西，可以达到一些效果： 1.可以隐藏任何类型文件并不修改被隐藏文件的任何信息，包括文件名。 2.用户无法在电脑上搜索到被隐藏的文件。 即使藏的是病毒，杀毒软件也无法查杀已隐藏的文件。 3.无法通过查看磁盘大小来判断文件被隐藏在什么位置。 隐藏文件的目录原来是多大，不管藏了多少东西，还是多大 4.隐藏文件达到无显示效果。 即使知道藏在哪个文件夹，打开也不会看到任何被隐藏文件。并不是加个隐藏属性那么简单。 5.不生成任何垃圾文件。 不能说不生成，只能说生成后会马上删除。

《船说：算法与数据结构》是B站上由胡船长主讲的一门课程，致力于帮助大学生深入理解和掌握C/C++/JAVA/Python等编程语言中的数据结构知识。这门课程不仅涵盖了基础的数据结构类型，如数组、链表、栈、队列，还深入探讨了树形结构、图论、哈希表以及排序和查找算法等核心主题。通过学习这些内容，学生可以提升编程能力，为解决复杂问题打下坚实基础。 在提供的压缩包文件"胡船长，B 站《船说：算法与数据结构》课程讲义和代码.zip"中，我们可以找到一系列的学习资源，包括讲义和实际的代码示例。这些资料对于初学者和进阶者都非常有价值，因为理论与实践的结合是理解数据结构的关键。 让我们来详细了解一下数据结构这个概念。数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科，它研究如何在计算机中组织和存储数据，以便高效地进行访问和修改。数据结构的选择直接影响到程序的效率和设计。常见的数据结构有以下几种： 1. **数组**：最基础的数据结构，它是一个元素类型相同的集合，可以通过索引快速访问任一元素。但是插入和删除操作通常比较低效。 2. **链表**：每个节点包含数据和指向下一个节点的引用，适合频繁的插入和删除操作。根据链表的指向，可分为单向链表和双向链表。 3. **栈**：遵循“后进先出”（LIFO）原则的数据结构，常用于表达式求值、递归调用等场景。 4. **队列**：遵循“先进先出”（FIFO）原则，常用于任务调度、消息传递等场景。 5. **树**：一种非线性的数据结构，每个节点可有零个或多个子节点，如二叉树、平衡树（AVL树、红黑树）等，广泛应用于搜索和排序问题。 6. **图**：由节点（顶点）和边组成，表示对象间的关系，可用于网络路由、社交网络分析等问题。 7. **哈希表**：通过哈希函数将数据映射到固定大小的桶中，实现快速查找、插入和删除，但可能产生冲突问题。 8. **堆**：一种特殊的树形数据结构，满足堆性质（最大堆或最小堆），常用于优先队列和优化算法（如堆排序）。 9. **排序算法**：如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等，用于对数据进行升序或降序排列。 10. **查找算法**：如线性查找、二分查找、哈希查找等，用于在数据中寻找特定元素。 学习这些数据结构的同时，配合实际的代码示例尤为重要。胡船长的课程讲义和代码将帮助学生深入理解每种数据结构的实现细节和应用场景。通过阅读和运行代码，学生可以亲手实践，增强对数据结构的理解，并能提高编程技能。 《船长的算法与数据结构》课程提供了丰富的学习资源，不仅包括理论知识，还有实践案例。对于想要提升编程能力和算法水平的学子来说，这是一个不可多得的宝藏。利用这些资源，相信你将在数据结构的世界里游刃有余，为未来的技术之路铺就坚实的基石。

给出了从复位、查询信号、配置MQTT参数，建立TCP连接，开启MQTT会话、订阅和发送消息的示例代码

【CVE-2024-38077】深信服批量检测工具

标题中的"U-net脑肿瘤分割完整代码"是指一个基于U-Net网络的深度学习项目，用于脑肿瘤图像的自动分割。U-Net是由Ronneberger等人在2015年提出的一种卷积神经网络（CNN）架构，尤其适用于生物医学图像分析，因为它能够有效地处理小目标并且具有很好的定位能力。 描述中提到的"数据集"是这个项目的基础，通常包含多种类型的脑部MRI或CT扫描图像，每张图像都带有标注，指示肿瘤的位置和边界。这些数据用于训练和验证模型，确保其能准确地识别和分割肿瘤区域。 "网络"指的是U-Net网络结构，它由两个对称的部分组成：一个下采样路径和一个上采样路径。下采样路径用于捕获图像的全局上下文信息，而上采样路径则与下采样路径的特征图相结合，以实现精确的像素级分类，即肿瘤分割。 "训练"过程是将数据集输入到网络中，通过反向传播和优化算法（如Adam或SGD）调整网络权重，以最小化预测结果与实际标注之间的差异。"测试"是在模型训练完成后，使用未参与训练的数据评估模型性能，常用指标包括 Dice 相似系数、IoU（Intersection over Union）等。 "只跑了20个epoch"意味着模型在整个数据集上迭代了20次。通常，更多的epochs可以提升模型性能，但也要注意防止过拟合，即模型过度学习训练数据，导致对新数据的表现下降。 标签"软件/插件"可能表明此项目涉及到一些用于图像处理、数据预处理或模型训练的特定工具或库，例如Python的TensorFlow、Keras或者PyTorch框架，以及用于图像操作的OpenCV、Numpy等库。 在压缩包子文件的文件名称列表中，"Unet"可能是包含了该项目源代码、数据集、配置文件和其他相关资源的文件夹。用户可能需要解压并按照提供的指南运行代码，以便查看和复现实验结果。 总结来说，这个项目涉及了深度学习中的U-Net网络应用，特别是在脑肿瘤分割任务上的实践。通过训练和测试，模型学习从MRI或CT图像中识别肿瘤，并在新的图像上进行预测。开发者使用了特定的软件和工具来实现这一目标，并且提供了一个20个epoch的训练模型示例。对于想要深入理解U-Net网络或脑肿瘤分割技术的人来说，这是一个宝贵的资源。

OpenFOAM软件基础架构解析 OpenFOAM核心算法与数值方法 OpenFOAM源代码阅读与理解 OpenFOAM二次开发环境搭建 OpenFOAM物理模型扩展与自定义 OpenFOAM边界条件自定义与实现 OpenFOAM求解器原理与定制开发 OpenFOAM网格处理与自定义网格生成 OpenFOAM多相流模型二次开发实践 OpenFOAM燃烧模型二次开发与优化 OpenFOAM传热传质模型的自定义与应用 OpenFOAM软件性能优化与并行计算 OpenFOAM后处理技术与自定义可视化 OpenFOAM在CFD领域的高级应用案例分析 OpenFOAM软件二次开发项目实战

mybatis代码自动生成器，在generatorConfig.xml中配置好数据库连接和表名，进入解压后的目录运行如下命令：java -jar mybatis-generator-core-1.3.2.jar -configfile generatorConfig.xml -overwrite 即可自动生成对应的dao、mapper、pojo

资源描述 内容概要 本资源提供了基于LightGBM模型的贝叶斯优化过程的代码实现。通过使用贝叶斯优化算法，本代码可以高效地调整LightGBM模型的超参数，以达到优化模型性能的目的。同时，代码中还集成了k折交叉验证机制，以更准确地评估模型性能，并减少过拟合的风险。 适用人群 机器学习爱好者与从业者 数据科学家 数据分析师 对LightGBM模型和贝叶斯优化算法感兴趣的研究者 使用场景及目标 当需要使用LightGBM模型解决分类或回归问题时，可以使用本资源中的代码进行模型超参数的优化。 希望通过自动化手段调整模型参数，以提高模型预测精度或降低计算成本的场景。 在模型开发过程中，需要快速找到最优超参数组合，以加快模型开发进度。 其他说明 代码使用了Python编程语言，并依赖于LightGBM、Scikit-learn等机器学习库。 代码中提供了详细的注释和说明，方便用户理解和使用。 用户可以根据自身需求，修改代码中的参数和配置，以适应不同的应用场景。