：“海上旅游网站模板”是一个专门针对海洋旅行主题设计的网页模板，适用于搭建旅行社、游轮公司或水上活动中心等与海洋旅游相关的在线平台。这个模板以其独特的设计风格和功能布局，能够吸引游客的眼球，提升用户体验，进而促进业务发展。 ：“海上旅游套餐”这一旅游模板，融合了蓝色和紫色调，展现出海洋的深邃与神秘，同时也带有一定的娱乐元素。作为一款HTML模板，它具备响应式设计，能在不同设备上呈现良好的视觉效果。此外，它还集成了多种网页功能，如导航菜单、图片展示、服务介绍、预订系统等，旨在为用户提供一站式旅游信息浏览和服务购买的便利。 【网页模版】：网页模板是预先设计好的页面结构，包括HTML代码、CSS样式表、JavaScript脚本以及可能的图像和其他媒体资源。它们通常被开发者用于快速构建网站，减少从零开始设计的时间和工作量。海上旅游网站模板作为网页模版，具有可定制性，可以根据具体需求进行调整，如更改颜色方案、添加或删除模块，以满足不同客户的品牌形象和功能需求。 【模板特点】： 1. **响应式布局**：该模板采用响应式设计，可以适应各种屏幕尺寸，无论是桌面电脑、平板还是手机，都能保持良好的显示效果。 2. **蓝紫配色**：蓝紫色调既符合海洋的主题，又营造出优雅舒适的氛围，有助于提升用户在浏览网站时的体验。 3. **娱乐元素**：模板中可能包含与海洋娱乐活动相关的元素，如潜水、冲浪、游轮等图标或背景，增加网站的吸引力。 4. **导航清晰**：清晰的导航菜单帮助用户快速找到所需信息，如旅游套餐、目的地介绍、联系方式等。 5. **多媒体支持**：支持高质量图片和视频的展示，使用户能够更直观地了解旅游项目。 6. **预订系统**：集成预订功能，用户可以直接在网站上预订旅游服务，提高转化率。 7. **SEO优化**：符合搜索引擎优化标准，有助于提高网站在搜索结果中的排名，增加流量。 在实际应用中，开发人员需要根据自己的技术栈和服务器环境对模板进行适当的配置和调整。同时，考虑到用户体验和数据安全，还需要确保模板的加载速度和安全性，例如通过优化图片大小、使用HTTPS协议等措施。“海上旅游网站模板”是一个高效、美观且功能丰富的工具，能帮助快速构建专业且吸引人的海洋旅游网站。

海上丝绸之路，作为古代连接亚洲、非洲和欧洲的海上贸易路线，不仅在历史上促进了东西方的物质文化交流，而且在今天也成为了研究历史地理、海洋经济、古代贸易和文化交流的重要课题。此数据集为这一历史遗产的研究和教学提供了现代化的工具和视角。 本数据集包含多个文件，每一种文件格式都承载着不同的信息和功能。“海上丝绸之路.shp”文件为地理信息系统（GIS）中的主文件，它包含了所有空间位置信息，用于在GIS软件中显示地图。与之配合的“海上丝绸之路.shx”文件是一个空间索引文件，用于提高地理数据的检索速度和处理效率。 “海上丝绸之路.dbf”文件则存储了地图要素的属性信息，如各个点、线、面等矢量图形的数据，这些数据包括了与海上丝绸之路相关的各种信息，例如历史时期的贸易港口、航线、以及与之相关的文化和经济活动等。而“海上丝绸之路.prj”文件则包含了地图的空间参考信息，这使得GIS软件能够正确地将地图的坐标系统投影到实际的地理位置上。 另外，“海上丝绸之路.cpg”文件是字符集编码的定义文件，用于指定.dbf文件使用的字符编码格式。这样可以保证数据在不同软件和不同国家的计算机系统中能够正确显示。而“海上丝绸之路.sbn”和“海上丝绸之路.sbx”文件则是用于快速显示地图数据的扩展文件，它们分别存储了地图数据的索引和扩展信息，优化了地图的浏览体验。 这套海上丝绸之路的矢量数据集，是基于官方地图资料的数字化处理成果，它不仅为历史学家、地理学家、经济学家以及教育工作者提供了宝贵的教学与研究资源，而且也为公众了解和传承这一重要的历史文化遗产提供了便捷的工具。通过这些精确的地理数据，人们可以更加直观地探索和学习海上丝绸之路的历史脉络，从而更深入地认识人类文明的发展和交流。 此外，随着GIS技术的广泛应用，这套数据集在未来的研究、规划、管理等方面也具有不可忽视的实用价值，尤其是在历史地理信息系统的构建、海洋资源的合理利用和文化遗产的保护等领域。

,,2023TRANS（顶刊） 基于人工势场和 MPC COLREG 的无人船复杂遭遇路径规划 MATLAB 源码+对应文献 船舶会遇避碰 船舶运动规划是海上自主水面舰艇（MASS）自主导航的核心问题。 本文提出了一种新颖的模型预测人工势场（MPAPF）运动规划方法，用于考虑防撞规则的复杂遭遇场景。 建立了新的船舶域，设计了闭区间势场函数来表示船舶域的不可侵犯性质。 采用在运动规划过程中具有预定义速度的Nomoto模型来生成符合船舶运动学的可跟随路径。 为了解决传统人工势场（APF）方法的局部最优问题，保证复杂遭遇场景下的避碰安全，提出一种基于模型预测策略和人工势场的运动规划方法，即MPAPF。 该方法将船舶运动规划问题转化为具有操纵性、航行规则、通航航道等多重约束的非线性优化问题。 4个案例的仿真结果表明，所提出的MPAPF算法可以解决上述问题 与 APF、A-star 和快速探索随机树 (RRT) 的变体相比，生成可行的运动路径，以避免在复杂的遭遇场景中发生船舶碰撞。 ,则性要求；基于TRANS（顶刊）；MPC；人工势场；COLREG；避碰规则；复杂遭遇场景路径规划；

在IT领域，尤其是人工智能和计算机视觉的研究中，数据集扮演着至关重要的角色。"海面海上各种数据集（数据说明及地址）" 提供了一组专门针对海洋环境的数据集，适用于图像分类和图像目标检测任务。这样的数据集是训练和评估机器学习模型，特别是深度学习模型的基础。 我们来看一下“海上船的分类.txt”。这个文件很可能是包含了一个分类数据集的信息，用于训练模型识别不同类型的船只。在图像分类任务中，模型需要学习区分不同的类别，例如货船、渔船、游轮等。数据集通常包括多个图像文件，每个文件代表一个特定类别的实例，并且每个图像都带有相应的标签，指示其所属类别。为了训练一个高效的模型，数据集需要具有多样性，涵盖各种光照条件、角度、天气状况下的船只图像，以便模型能够在现实世界中准确地进行分类。 “海上舰船检测识别.txt”可能是一个目标检测数据集的描述。与图像分类不同，目标检测不仅需要识别出图像中的对象，还要确定其在图像中的精确位置。这类数据集通常包含边界框标注，即对每个目标物体在图像中的位置用矩形框进行标记。模型在学习了这些标注后，可以预测新图像中舰船的位置并进行分类。这类任务在海洋监控、安全和导航等领域有着广泛的应用。 “readme.txt”通常是提供数据集详细信息的文档，包括数据集的来源、如何获取、如何使用、数据格式、类别数量、样本大小、版权信息等。阅读这份文档对于理解数据集的结构和正确使用至关重要。 使用这样的数据集，研究人员和开发者可以构建AI系统，帮助自动化海洋监测，比如识别海上交通情况、检测潜在的危险如漂浮物或非法捕鱼活动。同时，它也可以为学术研究提供基础，验证和改进计算机视觉算法的性能。 "海面海上各种数据集"为开发和研究提供了宝贵的资源，通过机器学习和深度学习技术，我们可以构建更加智能的系统，以更高效的方式处理和分析海洋领域的大量图像数据。在实践中，这些数据集可以被分割为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调优以及最终性能评估。同时，由于数据集是开源免费的，这极大地降低了进入该领域的门槛，鼓励更多的创新和合作。

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用YOLOV10做海上船只红外目标检测的训练、测试和界面封装，包含了YOLOV10原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成海上红外图像的预测。 在这里，我们用一个红外海洋目标检测的数据集，里面包含了7类海洋目标 `['liner', 'sailboat', 'warship', 'canoe', 'bulk carrier', 'container ship', 'fishing boat']` YOLOv10模型于24年5月份正式提出，对过去YOLOs的结构设计、优化目标和数据增强策略进行了深入的了解和探索，并对YOLO模型中的各个组件进行了rethink，从后处理和模型结构入手进行了新的设计，在速度和精度上进行提升。 博客地址为：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/139223999

海上船只和海岸图片数据集

搜救程序与规范

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国际搜救标准程序与规范

这是一款很好玩的scratch游戏，里面包含代码，类似于飞机大战。 里面运用了scratch里的多种知识，素材也很好。 代码较长，可以研究一下。希望大家下载。