CasRel项目所需的NYT数据集

KITTI数据集基准、转换成tum以及十个groundtruth对应图的文章链接：https://blog.csdn.net/haner27/article/details/121158911 跑vins-fusion的时候，不知道使用的kitti数据集的基准，并且不知道怎么使用 这个资源整理了kitti数据集raw data的基准groundtruth，并且给出了kitti转tum的结果，方便进行对比。 1、poses（00-10） 2、times（00-10） 3、转成tum（00-10） 4、对应数据集轨迹图（00-10） 5、数据集sequence对应

视频图matlab代码KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射 这是我们针对EECS 568：移动机器人：方法和算法的最终项目git存储库。 我们的项目是在KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射。 您可以观看我们的程序的最终演示视频，该程序是使用KITTI本地化和构建地图的。 您可以找到我们的最终报告。 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 左InEKF本地化 点击查看完整视频 先决条件 的MATLAB 由于我们的代码是用MATLAB编写的，因此您可以在任何OS平台上运行我们的程序。 运行本地化程序 首先，您需要使用我们的左不变EKF生成轨迹。 为此，请编辑InEKF_Main.m第5行，以将其输入输入数据集文件夹名称。 例如，对于数据集0009 ，代码行应如下所示： filename = '2011_09_26_drive_0079_sync'; 之后，只需运行InEKF_Main.m ，它将在SE3中的姿势保存为.txt文件中的12乘1矢量。 文件的名称将是“ poses.txt”附加的数据集的名称。 例如，由文件夹2011_09_26_drive_00

配合博客（https://blog.csdn.net/zhiyuan411/article/details/128485707）使用，请勿单独下载！

数据分析案例--红酒数据集分析 介绍： 这篇⽂章主分析了红酒的通⽤数据集，这个数据集⼀共有1600个样本，11个红酒的理化性质，以及红酒的品质（评分从0到10）。这⾥主 要⽤python进⾏分析，主要内容分为：单变量，双变量，和多变量分析。 注意：我们在分析数据之前，⼀定要先了解数据。 1.导⼊python中相关的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns # 颜⾊ color = sns.color_palette() # 数据print精度 pd.set_option('precision',3) 2.读取数据 注意：读取数据之前应该先看⼀下数据⽂件的格式，再进⾏读取 我们看到这个数据使⽤';'进⾏分隔的，所以我们⽤';'进⾏分隔读取 pandas.read_csv(filepath, sep=', ' ,header='infer', names=None) filepath:⽂本⽂件路径；sep:分隔符；header默认使⽤第⼀⾏作为列名，如果header=None则pandas为其分配默认的列名；也可使⽤ names传⼊列表指定列名 data=pd.read_csv(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red.csv',sep=';') data.head() 先读取数据的前五⾏ 然后我们也可以把这个整理好的数据，再另存为csv⽂件或者excel⽂件 data.to_csv(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red2.csv') data.to_excel(r'H:\阿⾥云\红酒数据集分析\winequality-red3.xlsx') winequality-red2.csv如图： winequality-red3.xlsx如图： 这样呢，我们就保存好了⽂件。这也是整理⽂件的⼀种⽅式 3.查看数据集的数据类型和空值情况等 可以看出没有缺失值，数据整齐 4.单变量分析 #简单的数据统计 data.describe() 5.绘图 # 获取所有的⾃带样式 plt.style.available # 使⽤⾃带的样式进⾏美化 plt.style.use('ggplot') #获取所有列索引，并且转化成列表格式 colnm = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize = (10, 6)) for i in range(12): #绘制成2⾏6列的图 plt.subplot(2,6,i+1) #绘制箱型图 #Y轴标题 sns.boxplot(data[colnm[i]], orient="v", width = 0.5, color = color[0]) plt.ylabel(colnm[i],fontsize = 12) #plt.subplots_adjust(left=0.2, wspace=0.8, top=0.9) plt.tight_layout() print('\nFigure 1: Univariate Boxplots') colnm = data.columns.tolist() plt.figure(figsize = (10, 8)) for i in range(12): plt.subplot(4,3,i+1) #data.hist绘制直⽅图 data[colnm[i]].hist(bins = 100, color = color[0]) plt.xlabel(colnm[i],fontsize = 12) plt.ylabel('Frequency') plt.tight_layout() print('\nFigure 2: Univariate Histograms') 品质 这个数据集的⽬的是研究红酒品质和理化性质之间的关系，品质的评价范围是0-10，这个数据集中的范围是3到8，有82%的红酒品质是5 或6 酸度相关的特征 这个数据集有7个酸度相关的特征:fixed acidity, volatile acidity, citric acid, free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, sulphates, pH。前6个特征都与红酒的pH的相关。pH是在对数的尺度，下⾯对前6个特征取对数然后作histogram。另外，pH值主要是与fixed acidity有关fixed acidity⽐volatile acidity和citric acid⾼1到2个数量级(Fi

对追龙2前15页短评词频分析（截止6.9） out.csv

使用 keras 做深度学习探索的人群，可以不通过keras 下载数据集（太慢），直接把这些数据集下载下来，放到 .keras/datasets 下，就可以直接调用了

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文本生成 只需几行代码，即可在任何文本数据集上轻松训练您自己的任意大小和复杂度的文本生成神经网络，或使用预先训练的模型快速训练文本。 textgenrnn是上的顶部一个Python 3模块 / 用于创建 S，与许多凉爽特性： 一种现代神经网络体系结构，利用新技术进行注意力加权和跳过嵌入，以加快训练速度并提高模型质量。 在字符级别或单词级别上训练并生成文本。 配置RNN大小，RNN层数以及是否使用双向RNN。 训练任何通用输入文本文件，包括大文件。 在GPU上训练模型，然后使用它们与CPU生成文本。 在GPU上进行训练时，利用功能强大的RNN的CuDNN实现，与典型的LSTM实现相比，可大大缩短训练时间。 使用上下文标签训练模型，从而使其在某些情况下可以更快地学习并产生更好的结果。 您可以在此免费玩textgenrnn并使用GPU训练任何文本文件！ 阅读或以获取更多信息！

原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator，数据有真实数据groundtruth，还有需要网络生成的“fake”数据，目的是网络生成的fake数据可以“骗过”判别器，让判别器认不出来，就是让判别器分不清进入的数据是真实数据还是fake数据。总的来说是：判别器区分真实数据和fake数据的能力越强越好；生成器生成的数据骗过判别器的能力越强越好，这个是矛盾的，所以只能交替训练网络。 需要搭建生成器网络和判别器网络，训练的时候交替训练。 首先训练判别器的参数，固定生成器的参数，让判别器判断生成器生