常用运行库合集(VB+VC运行库)(32+64位) 2016.04.07 中文官方版

canvas可以实现不同动画效果，本文主要记录几种不同节日烟花效果实现。   实现一 html css body { background: #000; margin: 0; } canvas { cursor: crosshair; display: block; } js // when animating on canvas, it is best to use requestAnimationFrame instead of setTimeout or setInterval // n

创建爬虫 feapder create -s first_spider 创建后的爬虫代码如下： import feapder class FirstSpider(feapder.AirSpider): def start_requests(self): yield feapder.Request("https://www.baidu.com") def parse(self, request, response): print(response) if __name__ == "__main__": FirstSpider().start() 直接运行，打印如下： Thread-2|2021-02-09 14:55:11,373|request.py|get_response|line:283|DEBUG| -------------- FirstSpider.parse request for ---------------- url = http

在深度学习领域，视觉识别一直是一项重要而活跃的研究课题，其中图像分类任务又是视觉识别中最基础也是最重要的组成部分。图像分类是指对图像进行分析，然后将图像中的主体内容归类到一个或多个类别中的过程。随着技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的模型如AlexNet、VGG、ResNet等已经在图像分类任务上取得了巨大的成功，但模型的设计和参数调整通常比较复杂。 为了克服传统CNN模型在图像分类中的一些局限性，研究人员开始探索新的架构，比如Transformer模型。Transformer最初被设计用于处理序列数据，其在自然语言处理（NLP）领域大放异彩，特别是在机器翻译任务中取得了突破性的成果。Vision Transformer（ViT）是将Transformer架构应用于图像识别领域的一种尝试，它将图像划分为序列化的图像块（patches），从而将图像转化为序列数据，再通过Transformer编码器进行处理。ViT模型在一些图像识别任务中表现出了优越的性能，尤其是在大规模数据集上，其性能超过了许多传统的卷积网络模型。 CIFAR10数据集是图像识别和分类研究中经常使用的标准数据集之一，它包含了60000张32x32的彩色图像，这些图像分为10个类别，每个类别有6000张图像。CIFAR10数据集的规模不大不小，既不像某些大型数据集那样处理起来计算资源消耗巨大，也不像小型数据集那样缺乏代表性，因此成为了研究模型泛化能力和比较不同算法优劣的理想选择。 预训练模型是指在一个大型数据集上训练好的模型，这些模型通常已经学习到了数据中的复杂特征和模式，具有较高的泛化能力。在实际应用中，通过使用预训练模型，研究人员和工程师可以将训练好的模型应用到其他类似任务中，通过微调（fine-tuning）的方式快速适应新的任务，而不是从头开始训练模型。预训练模型的使用大大提高了模型训练的效率，降低了对计算资源的要求。 根据提供的压缩包文件信息，我们可以得知该压缩包内包含的内容是与视觉识别和图像分类相关的，特别是使用了Vision Transformer模型和CIFAR10数据集进行预训练的模型。文件名称列表中的“Vision-Transformer-ViT-master”可能是该预训练模型的源代码或训练后的模型文件，而“简介.txt”则可能包含对模型训练过程、性能评估以及如何使用模型的说明。这些文件对于研究图像分类的学者和工程师来说具有较高的参考价值。 总结而言，Vision Transformer模型在图像识别领域中展现出不同于传统卷积神经网络的潜力，通过将预训练模型应用于CIFAR10数据集，研究人员可以加速模型在具体任务中的部署和应用，同时对模型进行进一步的优化和调整，以适应特定的图像识别需求。

使用Python进行MNIST手写数字识别 源代码与数据集 Python-Project-Handwritten-digit-recognizer MNIST 数据集 这可能是机器学习和深度学习爱好者中最受欢迎的数据集之一。MNIST 数据集包含 60,000 张手写数字的训练图像（从 0 到 9）和 10,000 张测试图像。因此，MNIST 数据集共有 10 个不同的类别。手写数字图像以 28×28 的矩阵表示，其中每个单元格包含灰度像素值。 MNIST数据集是机器学习领域一个非常经典的数据集，它被广泛用于训练各种图像处理系统。数据集中的图像均为手写数字，从0到9，共有60,000张作为训练样本，10,000张作为测试样本，总计70,000张图像。这些图像均为灰度图像，大小为28×28像素，每个像素对应一个介于0到255的灰度值，其中0代表纯黑色，255代表纯白色。MNIST数据集的10个类别对应于10个数字。 在机器学习和深度学习的研究与应用中，MNIST数据集扮演着极为重要的角色。由于其规模适中、特征明确，它成为了许多算法验证自身性能的理想选择。尤其对于初学者而言，通过接触MNIST数据集可以更快地理解并实践各种机器学习算法和深度神经网络模型。 使用Python进行MNIST手写数字识别通常会涉及以下几个步骤：首先是数据的导入和预处理，接着是模型的设计，然后是训练模型，最后是模型的评估和预测。在这个过程中，数据预处理包括对图像进行归一化处理，使所有像素值介于0到1之间，以减少计算量和避免过拟合。模型设计方面，可以采用经典的机器学习算法，如支持向量机(SVM)，K近邻(KNN)算法，也可以采用更为复杂和强大的深度学习模型，例如卷积神经网络(CNN)。 在实际编程实现中，可能会用到一些流行的Python库，如NumPy、Matplotlib用于数据处理和可视化，Pandas用于数据管理，Scikit-learn和TensorFlow或PyTorch等深度学习框架用于模型构建和训练。源代码会包含构建、训练模型的函数，以及数据预处理的步骤。通过运行这些代码，开发者可以训练出一个能够对MNIST数据集中的手写数字进行识别的模型。 此外，该Python项目还会包括一个数据集，这个数据集就是MNIST手写数字图像及其对应标签的集合。标签即为每个图像中手写数字的真实值。这个数据集是项目的核心，它允许开发者利用机器学习算法训练出一个分类器，并用测试集评估这个分类器的性能。 使用Python进行MNIST手写数字识别是一个极佳的入门级机器学习和深度学习项目。它不仅可以帮助初学者理解机器学习的基本概念，还可以通过实际操作加深对复杂算法的理解。通过这个项目，学习者可以构建出一个能够识别手写数字的模型，并在实践中掌握如何处理图像数据和训练神经网络。

2024年全国铁路矢量数据集涵盖了铁路、高铁和地铁的矢量数据，这些数据经过了2024年10月的更新，对于铁路运输行业以及地理信息系统（GIS）研究来说，具有极高的实用价值和时效性。该数据集对于规划铁路线路、进行交通流量分析、模拟和预测交通模式以及绘制精确的交通地图等方面都极为重要。通过矢量数据的特性，用户可以轻松地进行数据的编辑、查询、分析和显示，以满足不同的需求。 矢量数据集通常包括点、线和多边形等地理要素，这些要素通过坐标来定义，可以准确地表示地图上的各种要素。在这个数据集中，不仅包含了铁路、高铁和地铁的线路走向、站点位置等基本信息，还可能包括线路的等级、线路特性、车站的属性信息以及与其他交通方式的连接点等详细数据。 这些数据对于城市规划、交通管理和紧急情况响应等方面都有重要帮助。城市规划者可以通过这些数据来优化交通网络，减少交通拥堵，提高运输效率。交通管理者可以利用这些数据来监控交通状况，制定应急预案，确保乘客安全和交通顺畅。紧急情况响应团队可以快速定位问题区域，制定疏散计划和救援路线。 此外，矢量数据集还对学术研究有着不可忽视的价值。研究人员可以利用这些数据来分析铁路网络的发展趋势、评估交通效率和环境影响，以及预测未来的交通需求。通过对历史数据的对比分析，还可以评估政策调整或新线路开通对交通网络的影响。 需要注意的是，矢量数据集的准确性对于其应用效果至关重要。因此，数据的定期更新和校验是必不可少的。数据提供方应当采用先进的数据采集和处理技术，确保数据的质量和精度。 随着GIS技术的不断发展，矢量数据集在各种平台和应用程序中的应用变得更加广泛。从简单的地图显示到复杂的模拟分析，矢量数据集都能够提供强大的支持。然而，这也要求使用者具备一定的地理信息系统知识，以便正确地处理和分析数据。 2024年全国铁路矢量数据集是一个具有丰富信息的宝贵资源，无论是在商业、科研还是公共服务领域，都拥有广阔的应用前景。随着技术的进一步发展和数据处理能力的提升，我们有理由相信这些数据将被更广泛地应用于各个领域，为社会发展带来积极的影响。

Yolov7训练自己的数据集（超详细教程）对应python源码，将数据集随机按比例分为训练集、验证集和测试集。并生成yolo系列训练时需要的.txt文件。适用于yolo全系列

基于YOLOv8的URPC2021水下目标检测实验：海参、海胆、扇贝与海星的精准识别,基于YOLOv8的水下多目标检测系统：以URPC2021数据集的多种海产动物为研究对象,基于YOLOv8的水下目标检测 实验使用URPC2021数据集。 该数据集包含：海参“holothurian”，海胆“echinus”，扇贝“scallop”和海星“starfish”等四类。 检测数据集包含YOLO txt格式。 图片数量如下: train(6468张) val(1617张) 项目采用yolov8s进行训练，使用pyqt5设计了界面，可直接检测。 ,核心关键词： 1. YOLOv8 2. 水下目标检测 3. URPC2021数据集 4. 海参、海胆、扇贝、海星 5. 检测数据集（YOLO txt格式） 6. 训练 7. 图片数量（train/val） 8. yolov8s 9. pyqt5 10. 界面检测,基于YOLOv8的URPC2021水下目标检测实验

字段名称 字段类型 字段说明 ph 浮点型 水的pH值 Hardness 浮点型 水使肥皂沉淀的能力（mg \/ L） Solids 浮点型 总溶解固体（ppm） Chloramines 浮点型 氯胺含量（ppm） Sulfate 浮点型 硫酸盐溶解量，mg\/L Conductivity 浮点型 水的电导率，μS\/ cm Organic_carbon 浮点型 有机碳含量（ppm） Trihalomethanes 浮点型 三卤甲烷的含量，μg\/L Turbidity 浮点型 NTU（比浊法浊度单位）中水的发光特性的量度 Potability 整型 指示水是否可以安全地供人类饮用，1=可用，0=不可用

数据集-目标检测系列- 大熊猫 检测数据集 panda＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 样本量： 150 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501