主要是不同对图像进行矢量化的小网站

vector公司做的课件，详细介绍AUTOSAR，简单易懂，非常适合于汽车行业人员和想了解学习开发AUTOSAR的工程师。

案例-评委打分 有5名选手：选手12345，10个评委分别对每一名选手打分，去除最高分，去除评委中最低分，取平均分。 实现步骤： 创建五名选手，放到vector中 遍历vector容器，取出来每一个选手，执行for循环，可以把10个评分打分存到deque容器中 sort算法对deque容器中分数排序，去除最高和最低分 deque容器遍历一遍，累加总分 获取平均分

High-Performance Function Library for Reading and Writing MDF4 Files

Vector AI是一个框架，旨在使构建基于生产级矢量的应用程序的过程尽可能快速，轻松地进行。 与json文档一起创建，存储，操纵，搜索和分析向量，以增强诸如神经搜索，语义搜索，个性化推荐建议等应用程序。 访问我们的网站并注册一个api-key： : 对于Python文档： : 对于REST API文档： : 加入我们的不和： : 有关比较我们功能的更温和的介绍，请阅读 特征 多媒体数据矢量化：Image2Vec，Audio2Vec等（任何数据都可以通过机器学习转换为矢量） 面向文档的存储：将向量与文档一起存储，而无需对向量的元数据进行数据库查找。 向量相似度搜索：可以使用向量相似度搜索来搜索向量和丰富的多媒体。 许多流行的AI用例的中坚力量，例如反向图像搜索，推荐，个性化等。 混合搜索：在某些情况下，矢量搜索不如传统搜索有效，例如搜索skus。 Vector AI

训练支持向量机（SVM）需要解决非常大的二次规划（QP）优化问题。 传统方法（例如，牛顿法）用于解决此问题，这可能导致训练缓慢并占用大量内存，尤其是对于大型训练集。 这些缺点限制了SVM的应用。 为了提高支持向量机的训练速度并减少存储需求内存，本文提出了一种通过从原始集合中提取边界样本来减少训练数据量的新方法。 人工集和UCI集用于测试我们方法的性能。 当训练集是线性可分离的时（例如LS-600和LS-1600），压缩率可以达到93.8％和98.7％，而准确性都达到100.0％。 该方法在非线性情况下的性能仍然很好。 实验结果表明，该方法可以减少训练数据的数量，保证分类的准确性。

Canstress是Vector的一款总线测试工具，汽车行业从业者都使用过

使用GDAL生成Mapbox Vector Tiles矢量切片，个人觉得比tippecanoe更加强大。已使用leaflet测试加载成功。其实tippecanoe本质上也是调用ogr2ogr。使用GDAL可完全取代tippecanoe，同时可以克服tippecanoe 只能支持geojson格式的问题。大爱GDAL。这里只贴出c#核心部分代码，若需要编译好的GDAL库(C# x86版本),请移步至https://download.csdn.net/download/qq_28561931/15544041

C++课程设计，采用vector实现对学生对象的添加、删除以及成绩统计排行，文件读写

其实所有matlab都有，只不过新版本的比较难找，这里方便一下大家。 其实所有matlab都有，只不过新版本的比较难找，这里方便一下大家。