matlab alexnet图像识别代码可见热力人员重新识别（交叉方式人员Re-ID） AAAI 2018和IJCAI 2018中的演示代码。 AAAI 18论文的框架：两阶段框架（特征学习+公制学习） IJCAI 18论文的框架：端到端学习 1.准备数据集。 可以通过提交版权表格从中下载RegDB数据集。 （其名称为“东国基于身体的人的识别数据库（DBPerson-Recog-DB1）”。） 2. AAAI中的两流CNN网络功能学习（TONE） 所有代码都在用Python编写的文件夹“ TONE /”中。 该演示代码已在Python 2.7和Tensorflow v0.11上进行了测试。 一种。 准备数据集和训练/测试列表，如TONE/dataset.py所示。 列表格式为image_path label 。 b。 下载预训练的alexnet模型并修改TONE/model.py 。 C。 运行python TONE/tone_train.py训练网络。 d。 运行python TONE/tone_eval.py评估学习的功能并提取功能以供以后的度量学习。 （您还可以修改脚本以获取不同

VASPMO aims at visualizing wavefunctions (or molecular orbitals) from VASP calculations. It reads VASP's output files PROCAR and CONTCAR, and exports an *.out file in Gaussian's output format, which can be visualized by many popular visualization tools, such as JMol, Molekel, Chemcraft, Gabedit and Molden, etc. These tools can further generate *.cube files, which can be visualized by an even wider range of softwares. 读入VASP计算得到的PROCAR和CONTCAR文件，输出Gaussian结果文件。该文件能够被常用的量子化学可视化软件（如Molekel、Chemcra

信息可视化第三版，英文版，含目录。作者Colin Ware。

MobaXterm 是一款增强型终端、X服务器和Unix命令集(GNU/ Cygwin)封装在一个单一的便携式exe文件

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为研究深部非充分采动条件下地表移动变形规律,指导矿井安全生产,义煤集团某大型煤矿建立了地表移动观测站,根据地表移动实测数据进行参数的拟合解算,采用概率积分法进行地表移动和变形预计。结合MATLAB仿真技术,实现了煤矿深部非充分采动条件下地表沉陷可视化预计,并实现了地表变形图绘制,为煤矿深部开采地表移动规律研究提供了重要参考。

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