数据集是一个大规模的虹膜图像数据集，由中国科学院自动化研究所（CASIA）创建。该数据集包含来自 1000 名受试者的 20000 幅虹膜图像，每名受试者提供 20 幅图像。这些图像使用IKEMB-100 双眼虹膜相机采集，分辨率为 640×480 像素。数据集的特点：规模大：包含 1000 名受试者的虹膜图像，是首个公开的千人级虹膜数据集。图像质量高：使用先进的 IKEMB-100 相机采集，图像清晰，适合用于虹膜特征提取。多样性丰富：图像中存在多种类内变化，如眼镜佩戴、镜面反射等，增加了数据集的复杂性和实用性。虹膜识别算法研究：可用于开发和验证虹膜识别算法，包括图像预处理、特征提取、特征匹配等。分类与索引方法开发：适合用于研究虹膜特征的独特性，开发新的分类和索引方法。机器学习与深度学习：为深度学习模型（如卷积神经网络）提供丰富的训练数据，提升模型的准确性和鲁棒性。数据集为虹膜识别研究提供了宝贵的资源，帮助研究者深入探究虹膜特征的独特性和多样性，推动虹膜识别技术在生物特征识别领域的应用和发展。

文件名：MapMagic 2 Bundle v2.1.14.unitypackage MapMagic 2 Bundle 是一个强大且灵活的Unity插件，用于生成和管理大型、动态的地形和游戏世界。它特别适合那些需要在运行时生成无限或大规模地形的项目，如开放世界游戏、MMORPG、模拟游戏等。以下是对MapMagic 2 Bundle主要功能的介绍： 1. 节点式地形生成器 MapMagic 2 使用节点（Nodes）系统来创建地形。通过将不同的节点组合起来，开发者可以生成各种高度图、纹理、物体分布、草地、植被、建筑等元素。每个节点都可以定义一部分地形特性，比如噪声图、平滑度、地形坡度等，极大提升了生成地形的可定制性。 2. 无限地形生成 MapMagic 2 支持在游戏运行时无限地生成地形。玩家可以在一个看似无尽的世界中探索，地形会根据玩家的视野动态加载和卸载。这对于开放世界类型的游戏来说非常有用，能够减少内存占用并优化性能。 3. 多线程和性能优化 为确保在大型场景中保持流畅的运行，MapMagic 2 支持多线程地形生成。这意味着可以在后台生成地形......

Learning-based methods are believed to work well for unconstrained gaze estimation, i.e. gaze estimation from a monocular RGB camera without assumptions regarding user, environment, or camera. However, current gaze datasets were collected under laboratory conditions and methods were not evaluated across multiple datasets. Our work makes three contributions towards addressing these limitations. First, we present the MPIIGaze dataset, which contains 213,659 full face images and corresponding ground-truth gaze positions collected from 15 users during everyday laptop use over several months. An experience sampling approach ensured continuous gaze and head poses and realistic variation in eye appearance and illumination. To facilitate cross-dataset evaluations, 37,667 images were manually annotated with eye corners, mouth corners, and pupil centres. Second, we present an extensive evaluation of state-of-the-art gaze estimation methods on three current datasets, including MPIIGaze. We study key challenges including target gaze range, illumination conditions, and facial appearance variation. We show that image resolution and the use of both eyes affect gaze estimation performance, while head pose and pupil centre information are less informative. Finally, we propose GazeNet, the first deep appearance-based gaze estimation method. GazeNet improves on the state of the art by 22% (from a mean error of 13.9 degrees to 10.8 degrees) for the most challenging cross-dataset evaluation

内容概要：本文详细介绍了街景主观感知模型的训练与大规模预测方法。首先，文章阐述了街景主观感知模型的基本概念及其重要性，强调了‘beautiful’和‘safer’等主观感知维度。接着，文中提到使用自定义数据集（420张图片）进行模型训练的基础，确保数据集的质量和丰富性。然后，文章对多个深度学习模型（如ResNet50、ResNet101、EfficientNet等）进行了对比训练，记录并分析了各模型的表现。最终，通过大量训练和优化，模型在测试集上取得了0.89的高精度。此外，文章还讨论了如何利用训练好的模型进行大规模预测，为城市规划和改造提供有价值的数据支持。 适合人群：从事计算机视觉领域的研究人员和技术人员，尤其是对街景感知模型感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解街景主观感知模型训练和预测的研究人员，旨在帮助他们掌握多模型对比的方法，提升模型精度，应用于实际的城市规划和改造项目。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还分享了具体的实践经验，使读者能够在实践中更好地理解和应用相关技术。

大规模图数据划分算法是处理大规模图数据的重要技术手段，随着大数据时代的到来，图数据的规模越来越庞大，如何高效地处理这些数据成为了研究热点。本文综述了大规模图数据划分算法，包括并行环境下图计算模型以及大规模静态图划分算法和动态图划分算法。下面详细探讨这些算法的核心知识点。 1. 并行环境下图计算模型 在并行计算环境中，图计算模型是分析和处理大规模图数据的基础。其中， Bulk Synchronous Parallel (BSP) 模型和 MapReduce 是常用的两种模型。 - BSP模型：定义了并行计算的一个同步周期，每个周期包括局部计算、全局通信和屏障同步三个阶段。BSP模型适用于需要大规模并行计算的图处理问题。 - MapReduce模型：由Google提出，分为Map和Reduce两个阶段。Map阶段处理输入数据，产生中间结果；Reduce阶段对中间结果进行合并。MapReduce模型易于理解，可扩展性好，适合于各种图计算任务。 2. 静态图划分算法 静态图划分是将图预先划分为若干个子图，以适应不同的计算任务。常用的静态图划分算法如下： - 散列划分：利用散列函数将顶点随机分配到各个分区中。简单快速，但容易造成划分不平衡。 - BHP算法：根据顶点的连接情况，采用贪心策略划分图数据，目的是最小化不同分区间的边数。 - 静态Mizan算法：类似于BHP，但提供了迭代优化过程，以达到更好的负载均衡。 - BLP算法：基于块划分的图划分算法，能够考虑图的局部性，平衡划分质量与计算复杂度。 3. 动态图划分算法 动态图划分是指在图结构发生变化时能够适应变化并重新划分图数据的算法。动态图划分算法包括： - 动态Mizan算法：扩展了静态Mizan算法，能够处理图边的动态变化。 - xDGP算法：主要处理稀疏图的动态划分，提高了算法的可扩展性和实时性。 4. 算法的优缺点与适应性 - 优点：有效的图划分能够减少通信开销、提升并行效率，使得原本无法处理的大规模图数据得以分布式计算。 - 缺点：静态划分算法在面对大规模、高度不均匀的数据时效率较低，动态划分算法的计算复杂度较高。 - 适应性：不同的算法适应于不同的图结构和应用场景。比如，对于大规模社交网络图，需要选择能够适应幂律分布的高效划分策略。 5. 研究课题的未来探索方向 尽管已有算法在理论和实践中取得了一定成就，但仍存在以下有意义的探索方向： - 实现高效的大规模图划分算法，减少计算复杂度和存储需求。 - 针对不同图结构特征，研究并开发能够自适应的图划分策略。 - 考虑实际应用中图数据的动态变化，设计更灵活的动态图划分算法。 - 对比分析不同图划分算法在分布式计算平台上的性能，寻找最优解决方案。 大规模图数据划分算法是图计算领域的核心问题之一，通过合理地划分图数据可以显著提高并行计算的效率和可扩展性。随着研究的深入和技术的发展，未来可能会出现更多高效、灵活的图划分策略，以满足日益增长的图计算需求。

BDD100K：大规模多样化驾驶视频数据集

matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。 Matlab（Matrix Laboratory）是一种专为数值计算和科学与工程应用而设计的高级编程语言和环境。在算法开发和实现方面，Matlab具有以下一些好处： 1. 丰富的数学和科学函数库：Matlab提供了广泛的数学、信号处理、图像处理、优化、统计等领域的函数库，这些函数库可以帮助开发者快速实现各种复杂的数值计算算法。这些函数库提供了许多常用的算法和工具，可以大大简化算法开发的过程。 2. 易于学习和使用：Matlab具有简单易用的语法和直观的编程环境，使得算法开发者可以更快速地实现和测试他们的算法。Matlab的语法与数学表达式和矩阵操作非常相似，这使得算法的表达更加简洁、清晰。 3. 快速原型开发：Matlab提供了一个交互式的开发环境，可以快速进行算法的原型开发和测试。开发者可以实时查看和修改变量、绘制图形、调试代码等，从而加快了算法的迭代和优化过程。这种快速原型开发的特性使得算法开发者可以更快地验证和修改他们的想法。 4. 可视化和绘图功能：Matlab具有强大的可视化和绘图功能，可以帮助开发者直观地展示和分析算法的结果。开发者可以使用Matlab绘制各种图形、曲线、图像，以及创建动画和交互式界面，从而更好地理解和传达算法的工作原理和效果。 5. 并行计算和加速：Matlab提供了并行计算和加速工具，如并行计算工具箱和GPU计算功能。这些工具可以帮助开发者利用多核处理器和图形处理器（GPU）来加速算法的计算过程，提高算法的性能和效率

在IT行业中，路由技术是构建和管理大型网络的基础，尤其对于企业网络而言，高效、稳定且灵活的路由方案至关重要。H3CSE（H3C Certified Senior Engineer）认证旨在培养具备高级网络技术知识的专业人士，其中大规模路由技术是重要的学习模块。本教程将深入探讨这些关键技术，帮助网络工程师提升技能，优化企业网络架构。 1. **企业网模型**：企业网模型通常由接入层、汇聚层和核心层构成，各层承担不同的功能，如接入层负责终端设备的接入，汇聚层实现区域间的聚合，核心层则负责高速数据传输和整个网络的互联。理解这些层次的作用和设计原则，有助于构建高效的企业网络。 2. **大规模网络路由技术**：随着网络规模的扩大，路由技术需要处理更多的路由条目和更复杂的网络拓扑。这包括路由表的管理和优化、路由收敛速度的提升以及对带宽资源的有效利用。 3. **路由控制与转发**：路由控制决定了数据包如何在不同网络之间传递，而转发则是根据路由选择的结果将数据包送至目标网络。这两者是路由过程的核心，理解和掌握其工作原理对于网络性能至关重要。 4. **路由协议基础**：路由协议如RIP、EIGRP、OSPF和BGP等，用于交换路由信息，构建网络的路由表。基础理论包括距离矢量和链路状态两种路由算法，以及AD（Administrative Distance）和AS（ Autonomous System）的概念。 5. **OSPF**：开放最短路径优先（OSPF）是一种内部网关协议（IGP），基于链路状态算法，适用于大型、复杂的企业网络。它支持VLSM（Variable Length Subnet Masking）和CIDR（Classless Inter-Domain Routing），能快速收敛并提供高效的路由。 6. **IS-IS**：中间系统到中间系统（IS-IS）同样是一种链路状态协议，广泛应用于电信网络。它在路由信息传播上具有优势，适用于大规模、多区域的网络环境。 7. **路由过滤**：通过配置访问控制列表（ACL）或路由策略，可以过滤不必要或有害的路由信息，保护网络稳定性，避免路由环路和资源浪费。 8. **路由策略**：路由策略用于控制路由的导入和导出，实现路由的精细化管理，如根据网络需求设置路由优先级，实现流量工程或安全策略。 9. **路由引入**：在不同路由域间引入路由信息，允许不同协议或域的路由信息共享，但需谨慎操作以防止路由环路。 10. **BGP**：边界网关协议（BGP）是自治系统之间的外部网关协议（EGP），主要用于互联网上的路由。它支持路由策略和路径选择，是互联网上的核心路由协议。 11. **IPv6**：作为IPv4的升级，IPv6提供了几乎无限的地址空间，解决了IPv4地址耗尽的问题。同时，IPv6还增强了安全性、移动性和QoS（Quality of Service）支持。 了解和掌握以上知识点，对于从事H3CSE认证或网络规划、运维工作的专业人士来说，能够有效地提升网络设计和故障排查能力，确保企业网络的稳定运行和高效扩展。通过深入学习和实践，可以应对不断发展的网络技术和挑战。

大规模语言模型：从理论到实践 (张奇,桂韬,郑锐,⻩萱菁) (Z-Library)

文件名：MapMagic 2 Bundle v2.1.14.unitypackage MapMagic 2 Bundle 是一个强大且灵活的Unity插件，用于生成和管理大型、动态的地形和游戏世界。它特别适合那些需要在运行时生成无限或大规模地形的项目，如开放世界游戏、MMORPG、模拟游戏等。以下是对MapMagic 2 Bundle主要功能的介绍： 1. 节点式地形生成器 MapMagic 2 使用节点（Nodes）系统来创建地形。通过将不同的节点组合起来，开发者可以生成各种高度图、纹理、物体分布、草地、植被、建筑等元素。每个节点都可以定义一部分地形特性，比如噪声图、平滑度、地形坡度等，极大提升了生成地形的可定制性。 2. 无限地形生成 MapMagic 2 支持在游戏运行时无限地生成地形。玩家可以在一个看似无尽的世界中探索，地形会根据玩家的视野动态加载和卸载。这对于开放世界类型的游戏来说非常有用，能够减少内存占用并优化性能。 3. 多线程和性能优化 为确保在大型场景中保持流畅的运行，MapMagic 2 支持多线程地形生成。这意味着可以在后台生成地形，不影响游戏主线程的运行