该数据集包含4个不同类别的877张图像，用于道路标志检测。 Road Sign Detection_datasets.txt Road Sign Detection.zip

从ECG检测Q，R和S 这是在ECG上进行Q，R，S检测的通用原型，其中包括受“ Pan-Tompkins”算法启发的Q和S点标签。 依存关系 脾气暴躁的 Matplotlib 运行示例 ~$ git clone https://github.com/KChen89/QRS-detection.git ~$ cd /your folder ~$ python3 QRS.py ECG_sample.dat 测试数据必须以单列格式存储在数据文件夹中。 更多的 R峰检测。 Q，S点标签 处理异常拍子 实时检测。 其他平台（移动版）。 参考 [1] K. Chen，W。Fink，JM Roveda等人，“使用可集成呼吸和ECG波形的可穿戴传感器应力管理”，IEEE第12届可穿戴和可植入人体传感器网络国际会议（BSN），2015年。 [2] K. Chen，LS Powers，JMRo

作者：安德烈·维特（Andre Veit） 领英（LinkedIn）： : 电子邮件： 信用卡欺诈检查 不平衡数据的分类和异常检测 关于本笔记本 欺诈并不是什么新鲜事物，事实上，据《您的钱》网站称，第一个欺诈记录发生在公元前300年。 如今，在互联网和数字化以惊人的速度增长的世界中，每天都通过网络实现数百万笔交易和其他操作。 这意味着欺诈者有很多机会。 幸运的是，相对而言很少。 不幸的是……这个事实使他们很难被抓住。 本笔记本的目的是探索几种处理异常检测和高度不平衡的数据集的方法。 概述： 数据探索与准备 无监督学习-异常检测 2.1。 隔离林2.2。 局部离群因子 监督学习-分类 3.1。 逻辑回归3.2。 随机森林3.3。 支持向量机 自动编码器-无监督和半监督学习 4.1。 无监督学习4.2。 半监督学习 数据集 该数据集来自Kaggle网站，可以通过以下链接找到：

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此数据集包含YOLO格式的带足球问题的板球图像，作为玩具问题。注释的格式为：class_id, x_center, y_center, width, height。 Detection_FootballvsCricketBall_datasets..txt Detection_FootballvsCricketBall_datasets..zip

Oriented Edge Forests for Boundary Detection论文中文翻译，结论部分未翻译，翻译不好的请指教。

2.Deep Learning for Anomaly Detection A Review 论文分享（中）.pdf

这是一篇关于CRC原理解析的英文论文！对CRC算法进行了很详细的解释。

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