python学习 train_code

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。 BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小。 1．网络状态初始化 2．前向计算过程

yolov5-pad检测train权重文件

数据集分割train和test程序

1、YOLO车辆检测数据集 2、车辆目标检测, 包括训练集train-dataset13339 张和val-dataset7183 张 3、calsses: car，van，others，bus 共四个类别 4、标签格式;txt和xml两种格式

Train_Controller_(Railroad_System)_v3.4.1 铁路，列车系统

官方示例CPU版，显卡不行的可以参考参考，修改自己的训练图像位置和图片分辨率、识别种类就可开始训练

TT-Toolbox (TT=Tensor Train) 2.2 版TT(Tensor Train) 格式是一种有效的低参数方式高维张量的表示。 TT-工具箱是基本操作的 MATLAB 实现TT 格式的张量。 这包括： * tt_tensor 和 tt_matrix 类用于存储向量和运算符* 基本线性代数子程序（加法、矩阵乘向量积、 元素乘法和许多其他）使用标准 MATLAB 语法， 尺寸的线性复杂度，整形函数*快速的舍入程序，具有规定的精度* 高级逼近和求解技术： * 线性系统和特征值问题的近似解*交叉方法来近似“黑盒”张量* 小波张量训练分解* 基本运算符和函数的构建（拉普拉斯运算符，TT-张量的函数） *计算张量的最大和最小元素* 和其他几个 2.2 版的新功能*更好的文档* 混合 QTT-Tucker 格式（qtt_tucker 类） * TT-张量/TT-矩阵的重塑函数* d

对汽车电子软件开发的单元测试及Vcast使用手册有一定的指导

可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox