Support data enhancement when there are few data sets（支持数据集较少的情况进行数据增强，包含随机的多种变化） 这是数据集扩增的一个小工具，在您想使用yolo等目标检测算法时数据集较少的情况下能够进行变化增强图片，丰富您的数据集。 (支持LabelIMg和LabelMe标注的文件) 包括3个python文件 rename_file.py能实现文件的重命名,注意修改文件的路径 DataAugmentforLabelImg.py能实现LabelImg标注后的图片的增强（包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化） DataAugmentforLabelMe.py能实现LabelMe标注后的图片的增强（包括模糊、亮度、平移、镜像等变化） 注意：一些包的安装是必要的，比如Opencv_python等 ##将您需要增强的图片放在对应的文件夹即可，具体可参考demo给出的图片和xml文件存放路径，您放入即可

本书是Java语言的经典教材，多年来畅销不衰- 本书全面整合了Java 8的特性，采用 ‘‘基础优先，问 题驱动” 的教学方式，循序渐进地介绍了程序设计基础、解决问题的方法、面向对象程序设计、图形用户 界面设计、异常处理、I/O和递归等内容。此外，本书还全面且深入地覆盖了一些高级主题，包括算法和数 据结构、多线程、网络、国际化、高级GUI等内容。

我在学习玩C++后想进一步学习Qt方面的开发，就需用的这本教材。本书内容全面、实用,讲解通俗易懂,适合没有Qt编程基础、有Qt编程基础但是没有形成知识框架以及想学习Qt某一方面应用的读者,也适合想从Qt4跨入Qt5编程的读者。

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（2） 信号间互模糊函数分析 MIMO 雷达的接收端收到的回波信号包含所有的正交发射信号分量。我们可以采 用匹配滤波进行分离。但是匹配滤波实际上是对接收信号滑动相关的过程，因而其它 信号分量也将对匹配滤波产生影响，等效为信号间的互相关性能，因而可以用雷达互 相关函数来表示。因此，本节我们首先对信号互模糊函数进行分析。 设两个正交信号 ( )ms t ， ( )ns t 分别为 2 0 1 2 ( ) 2() )( pj f t t m f t ms t eu t       2-19 2 0 1 2 ( ) 2() )( pj f t t n f t ns t eu t       2-20 则 ( )ms t 与 ( )ns t 的互模糊函数为： * 2( , ) ( ) ( ) j tc m ns t s t e dt          2-21 由  2-19 ，  2-20 式可以得到 2 0 1 2 ( ) 2 ( ) 202 1 ( , ) p b bj f nf j t j t c a a p p c e e dt e dt T T                  2-22 其中 2 0 1 2 ( ) 2 0 pj f nf c e        2-23 ( ) pm n f     2-24 ( ) pm n f       2-25 确定积分限后，可以化解得到

作者介绍 　　Josiah L. Carlson博士既是一位经验丰富的数据库专家，也是一位活跃的Redis社区贡献者。 本书深入浅出地介绍了Redis的5种数据类型，并通过多个实用示例展示了Redis的用法。除此之外，书中还讲述了Redis的优化方法以及扩展方法，是一本对于学习和使用 Redis 来说不可多得的参考书籍。 　　本书一共由三个部分组成。首部分对Redis进行了介绍，说明了Redis的基本使用方法、它拥有的5种数据结构以及操作这5种数据结构的命令，并讲解了如何使用Redis去构建文章展示网站、cookie、购物车、网页缓存、数据库行缓存等一系列程序。第二部分对Redis命令进行了更详细的介绍，并展示了如何使用Redis去构建更为复杂的辅助工具和应用程序，并在结尾展示了如何使用Redis去构建一个简单的社交网站。第三部分对Redis用户经常会遇到的一些问题进行了介绍，讲解了降低Redis内存占用的方法、扩展Redis性能的方法以及使用Lua语言进行脚本编程的方法。

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CIFAR-10 数据集包含 60,000 张 32x32 彩色图片，分为 10 个类别，每个类别 6,000 张。分为训练图片 50,000 张，测试图片 10,000 张。 该数据集分为 5 个训练 batch 和 1 个测试 batch，每个 batch 包含 10,000 张图片。测试 batch 包含从每个类中随机选择的 1000 张图片。剩余的图片以随机的顺序出现在 5 个续联 batch 中。由于是随机的，所以不同 batch 中包含的不同类别图片数目可能不相等。 下图是数据集包含的 10 个类别，以及随机选择的该类别的 10 张图片： 在这里插入图片描述 这些类别是完全互斥的，即一张图片只属于一个类别。