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d3.js，将获取到的数据进行处理，将不同数据可视化成各种图形，折线图，饼状图，条形等，将各个年份的数据与图形对应起来分别是受教育情况、年龄组成、性别比例和户籍比例，并且将数据与图形相结合进行交互。

人脸识别特征构建，内含数据集以及代码实例可以直接运行

2022年美赛赛题A-F（含数据）

基于改造的tacotron算法训练中文语音合成系统,内含数据集连接以及环境搭建教程

包含教程、数据集、算法、预训练模型；可以直接下载运行。

Csdn上上传的代码都是完整的，可以看我对应的博客都是有效果图的。也可以看演示视频，防治踩坑。 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是油画风格迁移，数据集分别是真实图片和油画图片， 分别放在data文件夹的white和color文件夹下。 代码属于傻瓜式简单操作，简单易上手 代码依次运行 python 01train_cyclegan.py 会训练模型，并保存在weights文件夹下。 训练epoch越多效果越好， 训练的一些参数设置在01demo的开头，可以自行修改。 python 02detector_simple.py 调用训练好的模型对图片进行风格迁移，在代码的最后一行修改图片路径即可对其他图片进行识别。

代码可运行，内含数据集 训练图片是第一类15张，测试图片第一类5张 训练图片是第二类15张，测试图片第二类5张 训练图片是第三类15张，测试图片第三类5张 图片集共60张，训练集图片45张，测试集图片15张 第一类图片、第二类图片、第三类图片可以缺陷识别分类，差、良、优。

全球植被覆盖率TIF栅格数据-精度1Km（含数据源信息）；数据有数据源网址信息，可以公开发文章使用。