手工标注睡岗检测数据集是一套为机器学习模型，尤其是深度学习中的目标检测算法进行训练而准备的图像数据集。这个数据集包含1407张图像，图像内容围绕着睡岗这一特定场景进行采集和标注。具体来说，这些图像中的人或物体被标记为睡岗状态，这样的标注工作通常需要人工进行，因为自动化的算法难以准确捕捉到人类的睡岗行为。数据集的构建是为了让训练的模型能够识别和分析在监控视频或图像中出现的睡岗行为。 使用该数据集的目的主要是为了训练一种称为yolov7的物体检测模型。YOLO（You Only Look Once）是一种先进的实时目标检测系统，而yolov7作为该系列的最新版本，具备快速准确地识别和定位图像中多个物体的能力，尤其适用于安全监控、智能交通等领域。通过这种数据集的训练，yolov7模型能够提高在检测睡岗行为上的准确性和效率。 yolov7在训练过程中需要大量的带有标签的图像数据来学习和识别睡岗这一行为特征。数据集中的每张图片都需经过手工标注，标注的内容包括睡岗人员的位置、姿态以及睡岗的判定等关键信息。这些信息对于模型训练至关重要，因为它们为模型提供了学习的目标和反馈。 此外，此数据集可以被广泛应用于监控系统中，以提高安全性和效率，尤其在那些需要长时间监控人员行为的场合。例如，在工作场所可以监控工人是否在岗位上入睡，或者在交通控制中心可以检测工作人员是否在工作时间内出现疲劳驾驶的情况。 手工标注睡岗检测数据集是一个包含1407张经过精心标注的图像集，为训练高性能的yolov7模型提供了基础。通过使用这套数据集，可以提高模型在特定应用场景，如安全监控中，对睡岗行为的识别能力。这套数据集的应用不仅限于特定行业，它为各种监控系统提供了技术上的支持，有助于提前预防和减少因睡岗带来的各种安全风险。

米哈游笔试题目### 内容概要 本博客为初学者提供了一个关于2024年米哈游笔试题目的全面指南。从米哈游的简介开始，逐步介绍了笔试题目的类型，包括编程题和数据结构与算法题。博客还提供了准备建议，如学习编程语言、掌握数据结构和算法、练习编程题和参加模拟笔试。此外，博客还涵盖了面试流程和注意事项，以及面试后的跟进。通过这个教程，读者可以对米哈游的招聘流程有一个全面的理解，并为未来的笔试和面试做好准备。 ### 适用人群 本博客适合对游戏开发和米哈游招聘流程感兴趣的初学者。无论你是编程小白，还是已经有一定编程基础的读者，都可以从本博客中找到适合自己的学习内容。 ### 使用场景及目标 本博客适用于在家、学校或任何学习环境中自学米哈游笔试题目和面试准备。通过跟随博客，读者可以了解米哈游笔试题目的类型和特点，学会如何准备笔试和面试，参与相关社区，并为未来的深入学习打下坚实的基础。 ### 其他说明 本博客注重实用性和易懂性，尽量避免使用复杂的专业术语。博客中包含的建议和资源可以帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时，博客还强调了学习编程需要持续的努力和实践，鼓励读者积极参与社区和比赛，提高编程技

中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

基于MPC的轨迹跟踪控制联合仿真：Simulink与Carsim参数设置详解及效果展示,基于MPC的模型预测轨迹跟踪控制联合仿真simulink模型＋carsim参数设置 效果如图 可选模型说明文件和操作说明 ,基于MPC的模型预测; 轨迹跟踪控制; 联合仿真; simulink模型; carsim参数设置; 效果图; 可选模型说明文件; 操作说明,基于MPC的轨迹跟踪控制：Simulink+Carsim联合仿真效果图解析及模型操作指南 在深入探讨基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的轨迹跟踪控制联合仿真技术时，我们有必要详细解析Simulink与Carsim这两种仿真软件在参数设置上的细节及其联合仿真效果。Simulink是一个广泛应用于多领域动态系统建模和仿真的软件，其强大的模块化设计能力和丰富的工具箱为复杂系统的分析和设计提供了便利。而Carsim则是专门针对汽车动力学性能仿真的一款软件，可以模拟车辆在各种工况下的动态响应和行为。 本文将详细探讨如何在Simulink与Carsim中进行参数设置，以便实现高效的轨迹跟踪控制联合仿真。我们需要理解MPC的基本原理。MPC是一种先进的控制策略，它通过在每个控制周期内优化未来一段时间内的控制输入，来满足性能指标并保证系统的约束得到满足。MPC在轨迹跟踪中的应用，尤其是在非线性和约束条件较为复杂的车辆控制系统中，展现出了显著的优势。 在Simulink中，MPC控制器的参数设置主要包括模型预测范围、控制范围、控制变量和状态变量的定义，以及预测模型的建立等。此外，控制器的优化算法选择、目标函数和约束条件的设定也是确保轨迹跟踪性能的关键。在Carsim中，我们需要设置车辆的物理参数、环境参数、路面条件等，以确保仿真的真实性和准确性。在两者的联合仿真中，需要确保Simulink中的MPC控制器能够接收Carsim提供的实时车辆状态数据，并进行正确的控制决策输出。 文档中提到的模型说明文件和操作说明可能包括了对仿真模型的详细介绍，以及如何在Simulink和Carsim中进行操作的具体步骤。这些文件对初学者来说尤为宝贵，因为它们可以减少学习曲线，加快仿真模型的搭建速度。联合仿真效果如图所示，意味着通过恰当的参数设置，仿真模型能够在Carsim中实现预定的轨迹跟踪任务，并且可以通过Simulink直观地展示出仿真结果。 联合仿真不仅能够验证MPC算法在车辆轨迹跟踪控制中的有效性，还能够提供一个直观的平台来分析和调整控制策略，以满足不同工况下的性能要求。同时，联合仿真的结果也可以用来指导实际的车辆控制系统的设计和优化，为智能交通系统的开发提供理论基础和实践参考。 在当前智能交通和自动驾驶技术的快速发展背景下，基于MPC的轨迹跟踪控制联合仿真技术显得尤为重要。它不仅有助于解决传统控制策略难以应对的复杂工况问题，还能在保证安全的前提下提高车辆的行驶性能和舒适性。未来，随着算法的不断完善和计算能力的提升，MPC在轨迹跟踪控制领域的应用将更加广泛，并将进一步推动智能交通技术的进步。

银行卡电信诈骗危险预测 一、包含以下实验： 使用机器学习算法（包含三个算法，分别为KNN、决策树、集成学习bagging），实现银行电信诈骗数据集实现二分类任务； 二、包含一个课程汇报PPT： 1、数据集介绍； 2、算法介绍； 3、实验步骤（包含数据分析探索+模型建立+融合模型）； 4、实验结果及分析； 运行平台：jupyter； 二分类准确率（acc）都是99%以上，对于小白上手学习机器学习，是一个非常不错的练手项目；对于正在上数据分析、数据挖掘、机器学习课程的同学来说，这也是一个非常不错的汇报项目，可以直接拿里面的课程ppt进行汇报；

基于Harry Potter的数据可视化数据集，内含2个工作簿，第一个的内容为人物关系的字段，第二个工作簿为人物名字以及他的传记的介绍。详细代码介绍参考https://blog.csdn.net/qq_57329395/article/details/127224354#comments_24427142。通过networkx进行关系图的绘制。 由于networkX是根据edge的关系来绘图，我们需要将关系整理成为元组格式，如('Sirius Black', 'Harry Potter')编号转名字将所有关系保存到列表里即可使用add_edges_from来绘制关系图。 我们拿到的数据有两个分页，分页character含有全部的哈利波特全部的人物姓名和id号及任务简介；分页relation含有带有id号的人物关系，但是该分页没有人物的姓名。我们需要整理数据为以下格式：('Sirius Black', 'Harry Potter')。

博文http://blog.csdn.net/i_scream_/article/details/52714378 中的代码以及相关资料。

本文将深入探讨如何使用Pyboard、MicroPython编程语言以及NB-IoT通信模块BC26，结合DHT11温湿度传感器，通过MQTT协议发送数据。这些技术在物联网（IoT）应用中广泛使用，使得设备能够远程监控环境条件并进行数据交换。 Pyboard是一种基于微控制器的开发板，它搭载了STM32微处理器，具有丰富的GPIO接口，适用于各种硬件交互。MicroPython是Python编程语言的一个精简版，设计用于嵌入式系统，使得开发者可以在Pyboard这样的硬件平台上轻松编写程序。 DHT11是一款经济实惠的数字温湿度传感器，它集成了温度和湿度传感器，能提供精确的环境读数。传感器通过单线接口与Pyboard通信，发送温度和湿度值。在MicroPython代码中，我们需要正确配置这个接口，读取传感器的数据，并将其转化为可发送的格式。 接下来，我们要讨论的是NB-IoT（窄带物联网）技术。这是一种低功耗广域网（LPWAN）标准，专为大规模物联网设备设计，具有覆盖范围广、连接密度高和低功耗的特点。BC26是一款支持NB-IoT的模块，可以连接到蜂窝网络，从而实现远程数据传输。在MicroPython代码中，我们需要设置BC26模块的网络参数，连接到运营商的IoT网络，并确保其处于激活状态。 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的发布/订阅消息协议，特别适合于资源有限的设备和低带宽、高延迟的网络环境。在物联网应用中，MQTT协议常用于设备间的数据通信。Pyboard上的MicroPython程序需要实现MQTT客户端，连接到服务器（通常称为MQTT broker），并订阅或发布消息。对于本例，Pyboard将作为发布者，定期发送DHT11传感器读取的温湿度数据到预设的主题。 为了实现这个功能，你需要按照以下步骤编写代码： 1. 初始化Pyboard，设置DHT11传感器的GPIO接口，并读取温度和湿度值。 2. 配置BC26模块，包括SIM卡信息、APN设置以及连接到NB-IoT网络。 3. 实现MQTT客户端，连接到MQTT broker，并设置订阅和发布主题。 4. 将DHT11传感器的温湿度数据构建成MQTT消息，然后发布到指定主题。 5. 设置定时器，定期重复以上步骤，以便持续发送数据。 在实际应用中，可能还需要考虑错误处理、数据校验、网络连接丢失后的重连策略等。此外，为了安全和效率，通常会将数据加密后再发送，以及在服务器端设置相应的数据存储和分析机制。 这个项目展示了如何将Pyboard、MicroPython、NB-IoT通信模块和MQTT协议集成，构建一个远程监测环境温湿度的系统。这种技术方案在农业、气象、智能家居等领域有着广阔的应用前景。通过不断学习和实践，开发者可以掌握更多物联网技术，为现实世界的问题提供智能化解决方案。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144170814 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2195 标注数量(xml文件个数)：2195 标注数量(txt文件个数)：2195 标注类别数：4 标注类别名称:["1to2day","2to4day","4to7day","7plusday"] 每个类别标注的框数： 1to2day 框数 = 559 2to4day 框数 = 619 4to7day 框数 = 509 7plusday 框数 = 520 总框数：2207 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

matlab如何将代码和数据打包GA-AEM源代码存储库 澳大利亚地球科学公司机载电磁学计划 作者：澳大利亚地质科学局的Ross C Brodie（ga.gov.au上的ross.c.brodie） 语言：主要是C ++，一些matlab，一些python 发行版 发行编号20160606 - Added Python 3.x interface for simple forward modelling and derivatives only. - Added Matlab interface for simple forward modelling and derivatives only. - Changed how the PPM normalisation is carried out. Now PPM normalisation is by directional-component-wise with respect to the maximum primary dB/dt or B-field at the receiver for a reference system