1. 项目使用的数据集是PASCAL VOC语义分割数据集 2. 通过自定义 dataset 实现对 VOC 数据集的处理 3. 使用学习率衰减，根据训练的 epoch 按照cos自动衰减学习率 4. 损失函数为交叉熵损失，对填充的灰度值为255的忽略损失计算 5. 通过混淆矩阵对网络性能进行评估，计算分割像素的准确率和各个像素点的iou，以及mean iou 。并将训练损失和测试精度绘制成曲线形式 6. 由于VOC的填充方式独特，所以预测代码可以根据得到的VOC调色板进行填充

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在不进行任何配置的情况下，就可以在全系统范围内进行划词查询。 下载后，将 ZIP 归档解包，将得到的 .dictionary 文件（实际上是文件夹）移动到下列目录：~/Library/Dictionaries发现很多评论都提到找不到这个目录，这里讲一下怎么办。首先打开 Finder（访达），而后在 Finder 当中按下快捷键「Command + Shift + G」，接着在弹出的输入框中键入「~/Library」，点击「前往」即可打开你「个人目录下的资源库」。在资源库中，寻找名为「Dictionaries」的目录。若目录不存在，则新建一个。而后我们在 Finder 中进入 ~/Library/Dictionaries 目录。 将 ZIP 解包归档得到的 .dictionary 文件，拷贝到 ~/Library/Dictionaries 目录。 打开系统里的词典程序，在配置中，就能看到新增的词典了。

粗糙集工具rosetta,有效处理数据挖掘，数据分割等问题

显著性目标检测相当于语义分割中的二分类任务(包含背景) 项目里包含了DUTS数据集，对预处理transform的重新实现，利用混淆矩阵计算网络的性能，对预训练权重的迁移学习等等 对dataset的init方法重新编写的话，可以完成别的u2net的二分类任务

希腊电力负荷预测IPTO 此存储库包含我研究生论文的代码，该论文涉及短期负荷预测，使用希腊独立电力公司提供的每日负荷数据集，在R，RStudio，R-markdown和R-Shiny中开发了预测希腊每小时的电力负荷需求传输运营商（IPTO）-（希腊的AΔΜHΕ） 可以在亚里斯多德大学的论文库中找到我的论文的文档： : ln= ，请原谅我文档中的错误，如果发现任何错误，请通知我 ：） 库-依赖关系 数据预处理库 xlsx软件包：install.packages（'xlsx'） JSONLite ：install.packages（“ jsonlite”） lubridate ：install.packages（'lubridate'） 标题：install.packages（“标题”） 功能选择，库：install.package（“ Boruta”） 机器学习图书馆 SV

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