全国ip地址省市级分区，精心处理数据，全国33个省级，339个市级数据一一对应，无重复无杂乱数据； mysql数据库表格式与数据，可直接导入； 全国ip共计3亿多个ip地址

Photoshop将杂乱的人像图片简化处理

matlab_snakeplanner 该代码提出了在杂乱环境中的蛇形机器人的规划算法

深度学习入门挑战 几年来，野生生物中的动物检测一直是生物学家非常感兴趣的领域。 他们经常研究动物的行为以预测其行为。 由于存在大量不同的动物，因此手动识别它们可能是一项艰巨的任务。 因此，可以根据动物的图像对动物进行分类的算法可以帮助研究人员更有效地监视动物。 此外，动物检测和分类还可以帮助防止动物车辆事故，追踪动物设施，防止盗窃并确保动物园中动物的安全。 深度学习的应用在计算机视觉领域正在Swift增长，并正在帮助构建强大的分类和识别模型。 我们可以利用深度学习的这种力量来构建可以对不同种类的动物进行分类和区分的模型。 在此数据集中，我们提供了30种不同动物的19,000张图像。 在接下来的90天内，我们将向您挑战以建立模型，以便在给定图像的情况下，该模型将预测每种动物类别的概率。 具有最高概率的动物类别将表示该图像属于该动物类别。 这是一个入门文件，可供初学者通过此挑战进入深度学

神经网络可视化 神经网络架构和参数的可视化。 描述 这个项目是为我的硕士论文完成的。 可以从论文中获得一般描述： 抽象的 人工神经网络是人工智能研究的热门领域。 大型模型的大小和复杂性的增加带来了某些问题。 神经网络内部工作缺乏透明度，因此很难为不同任务选择有效的架构。 事实证明，解决这些问题具有挑战性，并且由于缺乏对神经网络的深入了解，这种情况变得根深蒂固。 考虑到这些困难，介绍了一种新颖的3D可视化技术。 通过使用来自神经网络优化领域的既定方法，可以估算出经过训练的神经网络的属性。 批处理规范化与微调和特征提取一起使用，以估计神经网络不同部分的重要性。 重要值与各种方法（如边缘捆绑，光线跟踪，3D冒名顶替者和特殊的透明技术）的组合产生了代表神经网络的3D模型。 证明了所提取的重要性估计的有效性，并探索了开发的可视化的潜力。 如何使用 使用描述的参数准备configs/processi

ATK-SIM900A GSM(GPRS)模块用户手册

个人收集的各类智能算法，共有20多个源代码，包括：遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，微分进化算法，遗传神经网络算法，粒子群SVM算法，粒子群神经网络算法等混合算法。。。

文件类型分类器.xlsm，文件分类，把杂乱文件分配到不同的文件夹里，源码可见

三轴加速度adxl345 stm32 程序

杂乱环境中的分布式多机器人编队和跟踪控制