VeRi-776数据集, 用于智慧交通系统中车辆的REID重识别模型，减少跟踪ID的switch切换次数。

各个版本Microsoft Visual C++运行库下载 下载后直接安装即可 Win7和Win10都可以安装（Win7安装时会出现部分运行库版本过高导致无法安装，到时取消安装不能安装的运行库即可）

手写数字识别，解压后进行加载： from scipy.io import loadmat mnist = loadmat('/app/datasets/mnist-original.mat') mnist.keys()

Giant Golem AnimSet 巨型傀儡动画集Unity游戏动画插件资源unitypackage 版本1.0 支持Unity版本2020.3.38或更高 巨型傀儡动画集包含超过 32 个动画 描述 推荐 该资源包适用于巨型傀儡等怪物。 舞台大老板。 特征 动态关键帧动画 包括通用和人形版本 包括根部运动和就地运动 包括 T 形姿势（人形文件夹） 动画列表 空闲1 攻击12 防御3 死亡2 下降 1 击中 6 上升1 眩晕开始/眩晕循环/眩晕结束 前走/左走/右走

Giant Golem动画集包含32+个动画, 这个资产包是为巨人这样的怪物准备的。 关卡大Boss。 特点 动态关键帧动画 Generic和Humanoid版本 包括Root运动和Inplace运动 包括T-pose（人形文件夹） 动画列表 Idle 1 Attack 12 defence 3 Dead 2 Down 1 hit 6 Rise 1 Stun_Start / Stun_Loop / Stun_End Walk_Front / Walk_Left / Walk_Right

ultralytics yolo 训练及推理自定义人脸关键点数据 - python 实现 ultralytics yolo 训练自定义人脸关键点训练和验证数据集 数据集格式：yolo 训练集数量：3295 验证集数量：120 类别：人脸，1类 类别号：0 关键点：5个，包括左眼，右眼，鼻尖，左嘴唇边界点，右嘴唇边界点。

加州房价数据集，可以用于数据分析、机器学习和深度学习的学习使用

标题 "Intel UHD Graphics 630 Win7 X64 驱动" 指的是适用于Windows 7 64位操作系统的一个图形处理器驱动程序，该驱动是为Intel的UHD Graphics 630集成显卡设计的。Intel UHD Graphics 630是Intel第七代酷睿（Kaby Lake）处理器家族中的一部分，它提供了高清图形处理能力，适用于日常办公、娱乐以及轻度游戏。 描述中提到"I3 7代cpu集成的显卡驱动"，意味着这个驱动程序是为第七代Intel Core i3处理器中的集成显卡——Intel UHD Graphics 630准备的。描述还指出，该驱动在联想扬天M4000系列电脑上进行了测试，并且在Windows 7 SP1 x64系统环境下能够正常安装和运行。通常情况下，直接从官方下载的驱动可能会因为系统兼容性问题而无法安装，但这个版本已经过验证，可以解决这个问题。 标签 "集显驱动 Intel WIn7x64" 进一步强调了这是一个针对Intel集成显卡的驱动程序，适用于Windows 7 64位系统。集成显卡是内建在处理器内部的图形处理单元，相较于独立显卡，它们通常功耗更低，成本更经济，适合不追求高性能图形运算的用户。 压缩包内的文件名 "intel 8100 UHD630 Win64" 可能指的是一个特定的驱动版本，8100可能代表某个产品型号或版本编号，与Intel UHD Graphics 630相匹配，而Win64再次确认这是64位Windows系统的驱动。 安装这个驱动程序的重要性在于，它可以优化Intel UHD Graphics 630的性能，确保图形显示的流畅性和稳定性，同时提供必要的功能更新和错误修复。对于那些使用集成显卡的用户，安装正确的驱动可以提高系统整体效率，提升视频播放、游戏体验和其他图形密集型应用的性能。安装步骤一般包括下载驱动文件，解压，然后通过设备管理器或驱动安装向导进行安装。如果遇到像描述中所述的官方驱动无法安装的情况，用户可以尝试寻找第三方验证过的兼容版本来解决问题。

基于该数据集（672条数据）可以回答的问题包括以下高级挑战: 自动跟踪链接发现 需求（类型）的识别，例如特性或质量需求 知识提取（例如词汇表术语、隐含数据模型） 分析需求（例如提取隐含目标模型、歧义分析） 这是公开可用的 PROMISE 软件工程存储库数据集，以鼓励可重复、可验证、可反驳和/或可改进的软件工程预测模型。如果您发布基于 PROMISE 数据集的材料，请遵循 PROMISE 存储库网页 http://promisedata.org/repository 上发布的确认指南。

在IT领域，目标检测是一项关键的技术，特别是在遥感图像分析中。遥感图像数据集是进行这类任务的基础，它提供大量的图像以及相应的标注信息，帮助机器学习算法学习和理解目标的特征，进而实现准确的定位和识别。在这个特定的数据集中，我们看到它专为yolov5模型进行了优化，yolov5是一款高效且流行的深度学习目标检测框架。 我们需要了解目标检测的基本概念。目标检测是计算机视觉领域的一个子任务，它的目的是在图像中找出特定对象并确定它们的位置。这涉及到分类（识别是什么）和定位（确定在哪里）两个步骤。遥感图像目标检测则更具有挑战性，因为这些图像通常包含广阔的地理区域，图像中的目标可能有各种大小和形状，且受到光照、云层、遮挡等因素的影响。 接着，我们来看这个数据集的结构。它分为训练集、验证集和测试集，这是机器学习中常见的数据划分方式。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和防止过拟合，而测试集则用于评估模型的泛化能力。1400张图像的数量对于训练深度学习模型来说是相当可观的，能提供足够的样本来学习复杂的特征。 数据集已经处理为适用于yolov5的格式。yolov5是一个基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型，它以其快速的推理速度和良好的检测性能而闻名。YOLO系列模型采用了一种单阶段的检测方法，直接从图像中预测边界框和类别概率，简化了传统两阶段检测器的复杂流程。对于遥感图像，yolov5可能已经针对小目标检测进行了优化，因为遥感图像中的物体往往比普通相机图像中的小得多。 在使用这个数据集时，你需要将`datasets`这个压缩包解压，里面应包含训练、验证和测试集的图像及其对应的标注文件。标注文件通常是以XML或JSON格式，记录了每个目标的边界框坐标和类别信息。这些信息将与yolov5的训练流程相结合，通过反向传播更新网络权重，以最小化预测结果与真实标注之间的差异。 在训练过程中，你可以使用yolov5提供的工具和脚本，如`train.py`，设置超参数如学习率、批大小、训练轮数等。同时，验证集上的性能可以用来决定何时停止训练，避免过拟合。使用测试集评估模型的最终性能，衡量指标可能包括平均精度（mAP）、召回率、精确率等。 这个"用于目标检测的遥感图像数据集"提供了丰富的资源，适合研究和开发遥感图像目标检测的应用。结合强大的yolov5框架，可以构建出高效且准确的目标检测系统，应用于城市规划、灾害监测、环境监控等多个领域。