全国省市区镇,4级级联的mysql数据库文件,region.sql,直接导入即可用

android 之Spinner下拉菜单实现级联，需要的朋友可以参考一下

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包含博文中涉及的图的仿真代码，以及实验方案、实验数据、数据解析和分析的代码。为防止乱码代码都备份了.txt格式

为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实，采用改进后的 Cascade rcnt网络对温室内的番茄果实进行目标检测。将 Cascade rann网络中的非极大值抑制算法替换为Sof-NMS（ soft non- maximum suppression）算法，采用适合番茄形状的锚框，增强网络对重叠果实的识别能力，与原 Cascade rann网络相比，目标识别的准确率提高了近2%，在识别番茄果实的同时，该网络对番茄的成熟度进行了简单分类。为进一步验证网络性能，将改进网络与经典的 Faster rann网络和YOO3网络进行对比。实验结果表明，改进网络能够准确地识别岀番茄果实，并对成熟番茄与未成熟番茄做出区分。该方法可为温室内番茄果实的采摘提供技术支持。

数据是从mySql数据库中动态读取，运行sql文件即可，经测试是没问题的……

Asp.net+Js实现的全国最新省市区级联

级联分类器 人脸识别 + 车辆识别 训练模型，样本数据采集比较完善，想要学习人脸识别的朋友们自己在博主资源里下载领取哦！

自己做城市级联菜单的数据库，共47497条数据，包含字段（ id-表id；name-地区名称；level-地区等级 分省市县区；parent_id-父id；list_order-排序；status-显示:0不显示;1显示） 可以直接拿来做城市四级联动菜单的数据库，可拓展：根据父类id添加相应的子类数据即可，这样可以将数据精确到村级别，做成五级城市级联菜单

PyConcat 一个用于执行级联综合任务的Python库。 文献资料 参考文档在这里： example.py显示了如何使用它的示例。 工作流程 使用此工具执行级联综合的基本管道如下。 分割无，逐帧FFT，起跳，节拍 特征分析MFCC，频谱矩，响度，f0，HPCP 单位选择蛮力线性搜索，kDTree，维特比，k最佳维特比解码