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颜色分类leetcode Matterport3D Matterport3D V1.0 数据集包含使用 Matterport Pro 相机在 90 个属性中捕获的数据。 该存储库包括数据集的原始数据以及派生数据、带注释的数据和用于多个场景理解任务的脚本/模型。 访问主要更新和浏览数据。 纸 如果您使用 Matterport3D 数据或代码，请引用： @article{Matterport3D, title={{Matterport3D}: Learning from {RGB-D} Data in Indoor Environments}, author={Chang, Angel and Dai, Angela and Funkhouser, Thomas and Halber, Maciej and Niessner, Matthias and Savva, Manolis and Song, Shuran and Zeng, Andy and Zhang, Yinda}, journal={International Conference on 3D Vision (3DV)},

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%SHUFFLE 随机播放元素。 % 对于向量，SHUFFLE(X) 将 X 的元素打乱。 % 对于矩阵，SHUFFLE(X) 将 X 的行打乱。 % 对于 ND 数组，SHUFFLE(X) 沿着第一个非单例随机排列X 的 % 维数。 % % SHUFFLE(X,DIM) 沿维度 DIM 随机播放。 如果 DIM 为 0， % 那么 X 的所有元素都被线性打乱（独立于% 任何维度）。 % % [Y,I] = SHUFFLE(X,DIM) 也返回索引向量 I。 % 如果 X 是向量，则 Y = X(I)。 % 如果 X 是矩阵且 DIM=1，则 Y = X(I,:)。 % ％ 例子： % X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] % X = 3 E6 x9 % % [Y,I] = shuffle(X) % Y = x9 E6 %

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本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的VIT图像分类模型实现分类任务。 通过本文你和学到： 1、如何构建VIT模型？ 2、如何生成数据集？ 3、如何使用Cutout数据增强？ 4、如何使用Mixup数据增强。 5、如何实现训练和验证。 6、如何使用余弦退火调整学习率？ 7、预测的两种写法。 这篇文章的代码没有做过多的修饰，比较简单，容易理解。 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/123049220

这是移动接收板小游戏，是我用C#编写的一个窗体应用程序WindowsFormsApplication，程序简介：左右方向键控制最下方接收板的移动方向，上方会随机下落各种物品，接收板触碰到不同物品分别会产生不同作用，这些物品分别可以不同程度地增加或减少接收板的生命值、移动速度、自身长度、物品下落速度以及获得分数；按下空格可以暂停或继续游戏，按下ESC键则退出游戏；上方会显示各种物品的具体作用以及接收板当前各项属性的实时数据，游戏目标是得分，在移动接收板生命值耗尽之前获得尽最大可能获得分数；接收板生命值耗尽之后，游戏会自动结束并弹出界面展示详细的本局游戏数据，包括各种物品的出现次数、接收次数、接收率以及最终得分等数据。