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SAM卫星图像分类 该项目旨在说明SAM算法在卫星图像分类中的用途。 高光谱图像提供像素光谱，可获取有关表面的详细信息，以识别和区分光谱相似（但独特）的材料。 放置在遥感卫星上的高光谱图像传感器可捕获具有各种光谱带的高光谱图像。 进行了实验，以在高光谱图像上实现光谱角度映射器（SAM），以对表面上的像素进行分类。 还可以获得图像的假彩色合成，以便更好地可视化表面差异。 各个波段的高光谱图像彼此堆叠，以形成用于SAM实现的三维图像立方体。 SAM是一种监督分类算法，可基于光谱角的计算来识别图像中的各种类别。 在为每个像素建立的测试向量与为用户选择的每个参考类别建立的参考向量之间计算光谱角。 获得了将多个2D数据集读取并重组到一个紧凑的3D数据集多维数据集中的结果。 构建参考向量以执行SAM分类，并计算参考向量和像素向量之间的角度以与确定的阈值角度值进行比较。 然后应用颜色编码来区分已被SAM

约洛夫5 来自原始代码。 我修改了yololayer并集成了批处理的NMSPlugin。 提供了yolov5s.wts可以进行快速演示。 如何生成.wts可以参考 。 如何运行，以yolov5s为例 建立并运行 mkdir build cd build cmake .. make sudo ./yolov5 -s // serialize model to plan file i.e. 'yolov5s.engine' sudo ./yolov5 -d ../samples // deserialize plan file and run inference, the images in samples will be processed. 检查生成的图像，如下所示。 _zidane.jpg和_bus.jpg 运行Python示例，请安装Python ten

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图书馆管理系统 概述 主要功能包括：图书查询，图书管理，图书编辑，读者管理，图书的借阅与归还以及借还日志记录等。 环境配置 开发环境：Windows 10，IntelliJ IDEA 2018.3 运行配置 首先安装Mysql5.7，设置用户称为root，密码为123456，并保证其在运行状态，并执行library.sql文件导入数据。 然后再配置Maven到环境变量中，在源代码目录下运行 # mvn jetty:run 使用浏览器访问 概念设计 用户分为两类：读者，图书馆管理员。图书馆管理员可以修改读者信息，修改书目信息，查看所有借还日志等；读者仅可以修改个人信息，借阅或归还书籍和查看自己的借还日志。 数据库ER图 逻辑设计 共有6个表： 1.图书 名 类型 长度 小数点 空值 用途 键 book_id 比金特 20 0 否 图书号 :check_mark: 姓名 varchar 20 0 否 书

IBM数据科学专业证书 关于此专业证书 数据科学是近十年来最热门的行业之一，对于能够分析数据并传达结果以告知数据驱动决策的数据科学家的需求从未如此高涨。 IBM的此专业证书将帮助有兴趣从事数据科学或机器学习职业的任何人发展与职业相关的技能和经验。 成为一名数据科学家需要博士学位，这是一个神话。任何对学习充满热情的人都可以获得此专业证书-无需具备计算机科学或编程语言的先验知识-并开发技能，工具和产品组合，以入门级数据科学家的身份在工作市场上具有竞争优势。 该计划包含9个在线课程，这些课程将为您提供最新的工作就绪工具和技能，包括开源工具和库，Python，数据库，SQL，数据可视化，数据分析，统计分析，预测建模和机器学习算法。您将通过使用真实数据科学工具和真实世界数据集的IBM Cloud中的动手实践来学习数据科学。 成功完成这些课程后，您将建立一个数据科学项目组合，以使您充满信心地涉足数据科

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