HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中） 使用Tensorflow 1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。 该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点： 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口） 基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口） 培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的） 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训，分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU（进行中）的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意：数据集文件太

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（Light Detection and Ranging）数据，以实现更精确的图像分类。 高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。 LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。 这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。 数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。 在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。 "高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

绿色软件无需安装。 1、支持录话筒声音、录电脑声音、也可同时录制； 2、自定义桌面范围或全屏、以及可设置摄像头画面； 3、多屏幕可选择不同显示器； 4、录制好的文件为mp4,文件比较小，画面清晰； 5、支持定时任务录制； 6、F7 开始/停止，F11暂停/恢复

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这段代码似乎是针对SGM58031芯片的ADC（模数转换器）功能进行了驱动程序的编写。这段代码包含了对三个ADC通道（IASGMADC、IBSGMADC和ICSGMADC）的初始化和读取功能。 通过I2C接口进行通信，初始化ADC的配置寄存器，并实现了从转换寄存器中读取ADC转换值的功能。 提供了设置控制初始化函数sgm_set_control_init()，用于初始化ADC的配置寄存器。 提供了分别读取三个通道ADC值的函数：i2c1_read_adc_value()、i2c2_read_adc_value()、i2c3_read_adc_value()。对于ADC转换值的处理使用了固定的电压范围（2.048V），需要根据具体应用场景进行调整。 这份代码提供了一种基本的方式来与SGM58031芯片的ADC功能进行交互，但仍需结合具体应用场景进行适当修改和完善。/* * sgm_adc.c * * Created on: Jul 30, 2023 * Author: 黎 */ #include "main.h" CCMRAM float I2C1_IASGMADC

华为简历-求职简历-word-文件-简历模版免费分享-应届生-高颜值简历模版-个人简历模版-简约大气-大学生在校生-求职-实习 简历是展示个人经历、技能和能力的重要文档，以下是一个常见的简历格式和内容模板，供您参考： 简历格式： 头部信息：包括姓名、联系方式（电话号码、电子邮件等）、地址等个人基本信息。 求职目标（可选）：简短描述您的求职意向和目标。 教育背景：列出您的教育经历，包括学校名称、所学专业、就读时间等。 工作经验：按时间顺序列出您的工作经历，包括公司名称、职位、工作时间、工作职责和成就等。 技能和能力：列出您的专业技能、语言能力、计算机技能等与职位相关的能力。 实习经验/项目经验（可选）：如果您有相关实习或项目经验，可以列出相关信息。 获奖和荣誉（可选）：列出您在学术、工作或其他领域获得的奖项和荣誉。 自我评价（可选）：简要描述您的个人特点、能力和职业目标。 兴趣爱好（可选）：列出您的兴趣爱好，展示您的多样性和个人素质。 参考人（可选）：如果您有可提供推荐的人员，可以在简历中提供其联系信息。 简历内容模板： 姓名: 联系方式: 地址: 求职目标: （简短描述您的求

<项目介绍> 基于Python+Django+PSO-LSTM电力负荷预测系统源码+文档说明 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

在一维高距离分辨距离像的特性研究中，主要聚焦于一维高分辨率距离像的特性和分析，这对于雷达系统、图像处理以及遥感技术等领域具有重要意义。以下是对该主题的详细解析，涵盖了一维高距离分辨距离像的基本概念、形成原理、特性分析以及在实际应用中的关键技术。 ### 基本概念 一维高距离分辨距离像是通过雷达或类似传感器捕获的信号，在特定距离上形成的图像。与传统的二维图像不同，一维距离像仅沿距离轴显示目标的反射强度分布，能够提供关于目标距离和反射特性的详细信息。高分辨率则意味着能够区分更近的目标，提高探测精度和细节展现能力。 ### 形成原理 一维高距离分辨距离像的形成依赖于雷达或激光雷达（LiDAR）等传感器发射的脉冲信号。当这些信号遇到物体表面并反射回接收器时，根据信号往返时间计算目标距离，结合信号强度变化绘制出一维距离像。高分辨率距离像的实现通常需要较窄的脉冲宽度和高采样率，以确保精确的距离测量和细节捕捉。 ### 特性分析 #### 高分辨率优势 高分辨率一维距离像能够提供更精细的目标结构信息，对于区分相近目标、识别复杂场景中的细节至关重要。例如，在航空或航天遥感领域，高分辨率距离像可以用于区分地面的不同物体，如建筑物、植被和道路，从而支持精准的地形分析和监测。 #### 目标检测与识别 利用一维高分辨率距离像，可以更准确地检测和识别目标，尤其是在低信噪比环境中。通过分析反射信号的强度和频率特征，可以提取目标的形状、大小乃至材质信息，这对于军事侦察、安防监控以及自动驾驶车辆的障碍物检测等方面具有重要价值。 #### 动态目标跟踪 在动态环境中，一维高分辨率距离像还能有效跟踪移动目标。通过对连续帧之间的差异分析，可以确定目标的位置变化，实现对运动物体的实时监测和预测，适用于交通流量管理、无人机监控等应用场景。 ### 关键技术 #### 脉冲压缩技术 为了获得高分辨率距离像，需要采用脉冲压缩技术来提高信号的信噪比。这通常涉及到线性调频或相位编码脉冲的使用，通过匹配滤波器进行后处理，从而增强目标反射信号的分辨率。 #### 多普勒处理 对于动态场景，多普勒处理技术可以分离和分析不同速度的运动目标，进一步提升一维距离像的实用性。通过分析反射信号的频率变化，可以识别和分类移动目标，实现有效的目标跟踪和识别。 #### 成像算法优化 针对不同的应用需求，开发和优化成像算法是提高一维高分辨率距离像质量的关键。这包括去噪、边缘检测、特征提取等一系列图像处理技术，旨在增强图像的清晰度和目标辨识能力。 ### 实际应用 一维高距离分辨距离像的应用领域广泛，涵盖了军事、科研、工业等多个方面： - **军事侦察**：在军事领域，高分辨率距离像可用于远程侦察，识别敌方目标，评估战场环境。 - **遥感监测**：在地球科学中，一维距离像可用于监测地质灾害、森林火灾、气候变化等自然现象，为环境保护和资源管理提供数据支持。 - **工业检测**：在制造业，高分辨率距离像可用于非接触式测量，如零件尺寸检查、表面缺陷检测，提高生产效率和产品质量。 一维高距离分辨距离像的研究不仅推动了雷达技术和图像处理领域的进步，也为多个行业的技术创新和应用拓展提供了坚实的基础。随着技术的不断演进，未来的一维高分辨率距离像将展现出更高的精度、更广的应用范围以及更强的智能化处理能力，成为推动科技进步和社会发展的重要力量。

Axure RP 8是一款强大的原型设计工具，专用于创建高保真和低保真的交互式原型，被广泛应用于UI/UX设计师和产品经理的工作流程中。本资源包含25套精心制作的高保真原型图，涵盖了多种应用类型的界面设计，如化妆类、智能家居类、子弹短信、宠物类、服装搭配类、校园应用、个人日记类、游戏类以及智能硬件控制等，这些原型图是设计者们宝贵的参考资料。 1. **化妆类APP**：这一原型可能包括各种功能，如产品浏览、用户评价、购买流程、个人美妆教程、化妆技巧分享等，展示了如何在移动设备上为用户提供便捷的化妆品选购和学习平台。 2. **智能家居类APP**：设计可能涵盖设备连接、远程控制、场景模式设置、能耗监测等功能，旨在展示如何通过手机应用来实现对智能家居系统的全面管理。 3. **子弹短信_高低保真交互原型**：子弹短信是一种高效的即时通讯工具，原型图将展示消息发送、接收、撤回、引用等功能的交互细节，以及不同保真度的设计对比。 4. **宠物类APP**：可能包含宠物信息查询、喂养指南、社区交流、预约服务等功能，为宠物爱好者提供全方位的养宠助手。 5. **服装搭配类APP**：设计可能包括服装搜索、搭配建议、购物车、用户分享等，帮助用户打造个性化的穿搭风格。 6. **校园APP_交互图**：此原型可能涉及课程表、成绩查询、校园新闻、社交功能等，为学生和教师提供便捷的校园生活服务。 7. **My Dairy（我的日记）APP**：这可能是一个集文字、图片、音频于一体的日记应用，提供私人记录和情感表达的空间。 8. **游戏类APP**：涵盖了游戏介绍、下载、内购、成就系统、排行榜等元素，展示了如何构建一个吸引人的移动游戏平台。 9. **MT原型图_交互图**：可能是一个多功能的应用，MT可能代表多用途或特定品牌，原型图会详细展示其各项功能的交互逻辑。 10. **享乐智控APP**：这类应用可能与娱乐和智能设备控制相关，包括音乐播放、视频流媒体、智能设备操控等。 这些原型图不仅展示了Axure RP 8的强大功能，还为设计者提供了丰富的设计思路和案例参考。通过研究这些原型，可以学习到如何利用Axure创建复杂的交互效果，理解不同应用领域的用户需求，以及优化用户体验的策略。同时，高保真原型图对于团队沟通、项目演示和用户测试也非常有帮助，它们能够清晰地展示产品的最终形态，减少开发过程中的误解和返工。

"简单的OSG高亮选择"涉及的是在OpenSceneGraph (OSG) 中实现对象高亮选择的技术。OpenSceneGraph是一个开源的3D图形库，广泛用于实时三维图形应用，如游戏开发、虚拟现实和科学可视化。在这个场景中，开发者使用Visual Studio 2008进行了调试，并提供了实现高亮选择的代码。 提到的“调试通过”意味着开发者已经解决了编程过程中可能遇到的问题，使得OSG中的高亮选择功能可以正常运行。在3D图形应用中，高亮选择通常用于突出显示用户交互时的对象，以便用户能够清晰地看到他们正在操作或查看的是哪个元素。这种功能在交互式应用中尤为重要，因为它提高了用户的操作反馈和体验。 实现OSG的高亮选择，一般会涉及到以下几个关键知识点： 1. **Pick机制**：OSG提供了一种叫做"拾取"（Pick）的技术，用于确定鼠标点击或者触碰的位置对应的3D场景中的对象。这通常通过射线投射（Ray Casting）来实现，即从相机位置出发，沿视线方向投射一条射线，与场景中的几何体相交，找到最近的交点，从而确定被选中的对象。 2. **Geometry Node和StateSet**：在OSG中，每个3D对象都是由一个或多个Geometry节点表示，而每个节点都可以有自己的StateSet，用于存储渲染状态，如颜色、纹理、透明度等。当需要高亮一个对象时，可以通过修改其StateSet的属性，比如改变颜色或添加发光效果，来实现高亮。 3. **Shader编程**：为了实现更复杂的高亮效果，开发者可能需要编写GLSL（OpenGL Shading Language）着色器。例如，通过着色器控制物体表面的光照，使得被选中的对象具有独特的光泽或颜色变化。 4. **事件处理**：在VS2008中，开发者需要编写事件处理函数来响应用户的鼠标点击。这些函数通常会调用OSG的Pick机制，获取被选中的对象，然后更新该对象的渲染状态以实现高亮。 5. **Update Callbacks**：为了确保每次选择更改时都能正确更新高亮，开发者可能会使用OSG的UpdateCallback机制。在回调函数中，可以检查当前选择状态并相应地更新高亮效果。 6. **优化**：在大型场景中，高效的拾取算法和缓存策略是必不可少的，以避免频繁的计算和更新操作影响性能。 "osg pick 选择 高亮"概括了这个话题的主要技术点，包括使用OSG进行拾取操作，实现选择功能以及高亮显示。 "简单的OSG高亮选择"是一个涵盖3D图形交互、几何体选择和视觉反馈的重要主题。通过理解和掌握这些知识点，开发者可以创建出更加用户友好且互动性强的3D应用程序。