excel数据透视表教程合集，免分下载。

十部经典的算法书合集，覆盖几乎算法的各个方面，但是就内容深度而言，比较适合初学者。本科生很好的参考书。

十本最经典的算法书合集，都是入门书籍，没有涉及太复杂的算法，适合本科生学习时候参考。

pytorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测源码+数据集.zip 第1步：轨迹数据滤波，将原始US101和I-80的原始数据放入下图文件夹，运行代码"trajectory_denoise.py"，结果如下： image 第2步：移除不必要特征以及添加新特征，运行代码"preprocess.py"，结果如下： image 第3步：根据需要添加横、纵向速度和加速度特征，运行代码"add_v_a.py"，结果如下： image 第4步：按照滑动窗口法提取所需8s轨迹序列，运行代码"final_DP.py"，结果如下： image 第5步：最终合并US101和I-80数据集，为保证数据的均衡性以及充分利用数据集，随机采样10组数据集，每组按照6:2:2的比例划分训练集、测试集和验证集；运行代码"merge_data.py". 模型训练及测试 MTF-LSTM模型训练，运行代码"MTF-LSTM.py" MTF-LSTM-SP模型训练，运行代码"MTF-LSTM-SP.py" 本文训练好的MTF-LSTM和MTF-LSTM-SP模型保存在文件夹/algorithm

基于yolov5的烟雾检测，含训好的模型和数据集

这一套DELPHI的源码合集，包括20多个delphi的例子程序，内容涵盖windows钩子、DAO、系统信息、透明窗口、文字档间异同比较、剪贴板 ( ClipBoard ) 检视、Windows NT Service以及WINDOWS一些未公开的函数。相信不仅对DELPHI程序员有用，对在WINDOWS平台上的开发人员也有参考价值。

Support data enhancement when there are few data sets（支持数据集较少的情况进行数据增强，包含随机的多种变化） 这是数据集扩增的一个小工具，在您想使用yolo等目标检测算法时数据集较少的情况下能够进行变化增强图片，丰富您的数据集。 (支持LabelIMg和LabelMe标注的文件) 包括3个python文件 rename_file.py能实现文件的重命名,注意修改文件的路径 DataAugmentforLabelImg.py能实现LabelImg标注后的图片的增强（包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化） DataAugmentforLabelMe.py能实现LabelMe标注后的图片的增强（包括模糊、亮度、平移、镜像等变化） 注意：一些包的安装是必要的，比如Opencv_python等 ##将您需要增强的图片放在对应的文件夹即可，具体可参考demo给出的图片和xml文件存放路径，您放入即可

S7-1200PLC（含安全F系列）固件_V4.6.0版本全套合集

内容概要：包含了2385张图片（图片中含有烟头）和split_data.py、xml2txt.py、data.yaml三个文件

该数据集用于进行无限制的人脸识别，包含 13000 张从互联网上获取的人脸图像，每张图片都标有该人的姓名，其中有 1680 个人的有超过2张图像。这些人脸图片均通过 Viola-Jones 人脸检测算法从互联网上检测到。 共有四个子数据集，分别为 原始数据集（lfw）、funneled images、LFW-a、deep funneled images 四组。