JSP的标准测试数据集，包含40个算例（la01~40）。数据来源：S. Lawrence. "Resource constrained project scheduling: an experimental investigation of heuristic scheduling techniques (Supplement).", Graduate School of Industrial Administration. Pittsburgh, Pennsylvania, Carnegie-Mellon University, 1984.

《图像去雨模型训练：深度解析Rain100H测试数据集》 在计算机视觉领域，图像去雨是一项重要的技术，其目标是清除图像中的雨水干扰，恢复清晰的视觉效果。Rain100H测试数据集是专为图像去雨模型训练而设计的，它在该领域的研究中扮演着至关重要的角色。本文将详细阐述Rain100H数据集的特性和应用场景，以及如何利用它来提升图像去雨模型的性能。 Rain100H数据集的核心在于其丰富的雨滴干扰样本，这些样本涵盖了不同雨量、角度和光照条件下的图像。数据集的创建旨在模拟真实世界中的复杂降雨情况，使训练出的模型具备更广泛的泛化能力。数据集中的每个样本通常包括两部分：带有雨滴的原始图像（ rainy image）和对应的无雨干净图像（clean image）。这样的配对设计使得模型可以学习到去除雨滴的具体特征和模式。 在训练过程中，数据集的划分至关重要。Rain100H可能包括训练集和测试集，其中训练集用于模型参数的优化，而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的表现。通过交叉验证等技术，我们可以确保模型不会过拟合或欠拟合，从而达到理想的去雨效果。 在利用Rain100H进行模型训练时，常采用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）。CNN能够自动学习图像中的特征，对于复杂的雨滴模式识别具有显著优势。常见的CNN架构有U-Net、ResNet、GANs等，它们在图像去雨任务中都有不俗的表现。训练过程中，损失函数的选择也会影响最终结果，如均方误差（MSE）、结构相似度指数（SSIM）或者结合两者的设计，可以帮助优化模型在保留图像细节和去除雨水之间的平衡。 此外，Rain100H数据集的使用不仅限于单一模型的训练，还可以用于模型性能的比较和新算法的验证。通过与其他公开数据集（如Rain100L、Rain12等）的对比，研究人员可以更好地评估其算法在不同条件下的性能差异，从而推动图像去雨技术的进步。 Rain100H测试数据集是图像去雨模型开发的关键资源，它为研究人员提供了一个标准化的平台，以测试和优化他们的算法。通过深入理解和充分利用这个数据集，我们有望开发出更高效、更具鲁棒性的去雨模型，进一步提升在雨天环境下的人工智能视觉应用的质量。

FJSP的标准测试数据集，包含18个算例。数据来源：S. Dauzère-Pérès and J. Paulli. Solving the General Multiprocessor Job-Shop Scheduling Problem. Technical report, Rotterdam School of Management, Erasmus Universiteit Rotterdam, 1994.

车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是运筹学中的一个重要研究领域，它涉及到如何在满足特定约束条件下，如车辆容量、行驶距离等，最有效地规划一系列配送点的访问路径。CVRP（ Capacitated Vehicle Routing Problem）是VRP的一个变种，其中考虑了车辆的载货能力限制。在这个问题中，目标是找到最小化总行驶距离的路线方案，同时确保每辆车的载货量不超过其容量。 "Christofides&Eilon Set-E（1969）" 是一个经典的数据集，用于测试和评估CVRP的解决方案。这个数据集是由两位学者，Nicos Christofides和Yehuda Eilon，在1969年提出的。他们对这个问题进行了深入研究，并提出了相关的算法和解决方案，为后续的研究提供了基准。 数据文件的命名遵循了一种特定的格式：“E-n32-k5”，其中： - "E" 表示这是Christofides和Eilon的数据集。 - "n" 后面的数字表示问题中的节点数量，即需要服务的客户点或配送点的数量。 - "k" 后面的数字代表问题允许的最大车辆数。这意味着至少需要k辆车辆来完成所有的配送任务。 这些数据集通常包含每个节点的位置信息（如坐标），以及每个节点的需求量（即货物量）。通过这些数据，我们可以构建出问题的实例，然后运用不同的算法，如贪心算法、遗传算法、模拟退火算法或者现代的深度学习方法，来寻找最优解。 在解决CVRP时，常常会用到Christofides算法，这是一种混合整数线性规划（MILP）的近似算法，它结合了图的最小生成树和最小费用最大流的思想，可以保证找到的解不劣于问题最优解的3/2倍。Eilon算法可能指的是Yehuda Eilon提出的一些早期启发式算法，它们旨在快速找到可行的解决方案，尽管可能不是全局最优解。 在实际应用中，CVRP问题广泛存在于物流配送、城市交通规划、垃圾收集等领域。通过对Christofides&Eilon Set-E-1969数据集的研究，我们可以更好地理解CVRP的复杂性，检验各种算法的性能，并进一步优化物流系统的效率。这个数据集不仅对于学术研究有价值，也是优化实践中不可或缺的工具。

CVRP问题下的VRPTW变体的测试数据集，常用来测试验证算法性能

VRPTW问题Solomon标准测试数据集

基于图像DIC方法的应力应变测试数据集

FJSP的标准测试数据集，内部包含4个子数据集（edata/rdata/sdata/vdata），每个子数据集分别包含66个算例，这些子数据集由JSP标准测试数据集修改而来（ABZ/FT/LA/ORB）。数据来源：Hurink, B. Jurisch, and M. Thole, “Tabu search for the job-shop scheduling problem with multi-purpose machines,” Operations-Research-Spektrum, vol. 15, no. 4, pp. 205–215, 1994. 其中，sdata算例中每个工序只能分配一台机器；edata算例中有少量工序可以分配给多台机器；rdata算例中许多工序都可以分配给多台机器；vdata算例中每个工序都可以分配给多台机器。

1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。 2.项目运行环境：Python环境、OpenCV环境、图像处理工具包、requests、 base64和xlwt模块。 3.项目包括4个模块：信息识别、Excel导出、图形用户界面和手写识别。其中基于OpenCV算法，实现对图片中选项信息、学生身份信息的检测；利用Python标准GUI库Tkinter实现图形用户界面功能；针对个人信息部分，调用智能识别API对学院、姓名进行手写文字识别，对班级、学号进行数字识别。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132598680

我的练习时自己做的yolov5测试数据集，用来检测人、猫、狗。