基于Keras+python实现的声纹识别系统完整源码(可训练和测试)+带数据集+训练好的模型+项目说明.7z 【项目】基于深度学习的声纹识别 【主要功能】 通过声音识别人物 实现原理（流程）： 音频 → 提取语音特征（FFT、Mel过滤、MFCC）→ CNN&GRU → Triplet loss损失函数训练 + 预训练 + 训练得结果

利用APRIORI算法找出频繁集，计算置信度与支持度，支持多种格式的数据

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UWB_TOA_带数据集——python实现

深度学习cifar_10代码带数据集,框架代码有LeNet框架，Vgg框架，inception_net框架，resnet框架，代码已调通，修改路径即可，随下随用，随下随用，随下随用!!!

能源矿产是国家安全和经济发展的战略资源，加强我国及周边地区油气和煤等能源资源的研究和开发利用意义重大。依据板块构造和大陆动力学以及油气与煤成藏地质学理论，以深部构造控制盆–山发育、盆–山耦合和热动力系统控制成矿的研究工作思路，应用70个油气田、471个煤田的基础地质资料，从沉积盆地发育的区域地质特征、成矿地质条件和成矿单元诸多方面，在地理信息系统（GIS）平台上提示了该区板块构造格局与能源资源的时空分布规律。中国南部及邻区能源资源可划分为3个成矿域，每个成矿域又可进一步划分为成矿省、含矿区（盆地）、矿田聚集区带、矿田（油气田）五个级别的成矿区域。数据集由构造带（断裂带和造山带）类型和时代、盆地类型和时代、能源矿产资源类型和丰度、成矿区带等元数据组成。该数据集是在区域大地构造研究的基础上，结合沉积盆地能源矿产（石油、天然气、煤）资源评价资料，综合分析成矿区带特征，利用地理信息系统（GIS）建立的一套完整的数据库，不仅是对中国南部及邻区区域地质认识和沉积盆地能源资源勘查工作成果的集成，而且为国家科学地引导地质找矿工作部署提供理论基础。

东北亚南部地区成矿区带数据集 东北亚南部地区成矿区带数据集是以研究区最新地学资料为基础，根据区域地质构造特征及成矿特 点，综合区内 1590 个境内外矿产地信息资料，依据区内主要金属矿床的分布特征、矿床类型、成矿时代 及成矿规律，将东北亚南部地区划分为 3 大成矿域、9 个成矿省、43 个成矿带及 11 个成矿亚带。包括成 矿省、成矿带及成矿亚带名称，成矿带及成矿亚带的主要成矿元素、主要成矿期、主要构造单元及主要矿 产地信息等数据。该数据集将为开展中国与俄罗斯、蒙古国和朝鲜毗邻地区跨境成矿带的成矿对比研究提 供基础地质资料，对东北亚南部地区地质找矿工作具有指导意义。

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