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资源包含102种花卉的分类图片数据集，共8189张图片，可用于深度学习模型的训练。

1、YOLO红外车辆行人检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 　　目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 　　（1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中； 　　（2）间接法，主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。

这个资源是一个包含了使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，可以单独运行并测试相应算法在不同环境中的性能。以下是资源中包含的算法： 1、Q-learning 2、SARSA 3、DQN (Deep Q-Network) 4、Double-DQN 5、Dueling-DQN 6、PG (Policy Gradient) 7、AC (Actor-Critic) 8、PPO (Proximal Policy Optimization) 9、DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 10、TD3 (Twin Delayed DDPG) 11、SAC (Soft Actor-Critic)

主要为大家详细介绍了23种设计模式之java原型模式，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

该文章讲述了C#与Matlab混合编程的几种方式.

pb9下经过美化的按钮控件，图标按钮控件，newstylebutton 使用时只需要继承如下类即可 u_newstyle_button_flat 扁平按钮 u_newstyle_button_gradient 渐变按钮 u_newstyle_button_xp xp风格按钮

复杂性思考 值得阅读的一本书 这里我写了几章的笔记：https://blog.csdn.net/qq_38672855/article/details/86502617

S-对偶域墙是超对称规范理论中的扩展对象，具有一些丰富的物理属性。 本文重点研究具有2N种风味的4d N $$ \ mathcal {N} $$ = 2 SU（N）规范理论中与S-对偶墙相关的3d N $$ \ mathcal {N} $$ = 2规范理论。 与多个双重性墙关联的理论是通过将基本构造块粘合在一起而构建的，这是与单个双重性墙关联的理论。 我们提出了将许多这种基本构件粘合在一起的处方，并提出了自我粘合的处方。 使用超对称索引发现并研究了这些理论之间的许多对偶性。 这项工作将S折叠理论的概念推广到了具有较低超对称量的理论，而S折叠理论到目前为止已在4d超级杨米尔斯理论的对偶壁中进行了广泛研究。