使用基于PyTorch框架的LSTM（长短期记忆）网络在Google Colab 上面来实现文本匹配任务，包括完整的代码实现和必要的训练数据文件。这个过程涉及构建一个深度学习模型，该模型能够理解并比较两段文本的含义，判断它们在语义上是否匹配或相关。实现这一功能需要详细的步骤，包括数据预处理、模型设计、训练过程以及最终的评估

该资源包含： 1.yolov7的代码 2.yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt等6个预训练权重文件

数字图像处理matlab——图像分割、 （1）解图像分割的基本概念与基本方法。 （2）掌握采用区域增长法和大津法, 实现图像分割。 （3）对比图像分割不同方法的生成结果的特点，总结归纳不同方法间的差异 针对cameraman.jpg 这幅测试图像，运用区域增长法进行分割并调整criterion的值 主函数、函数1. Region_grow1.m、函数2. get4ngb.m、函数3. get8ngb.m 针对rice.jpg这幅图像，运用大津法进行分割，并自动统计大米的数量 分割&计数.m

yolox-tiny的预训练文件，目前github上的有问题

常见的数字图像的几何变换包括平移、镜像、旋转、缩放和错切等，是图像处理软件必须具备的操作手段。本次实验的目的是要求掌握各种变换的基本原理和方法，能够运用Matlab编写程序，实现这些变换。其中，由于变化产生的空穴、马赛克和锯齿现象，希望能够采用适当的插值算法，消除它们的影响，改善图像质量。 图像平移、图像镜像、图像旋转、图像缩放、图像错切matlab源文件及训练文件

机器学习课程#MNIST数据集上的卷积神经网络实验，基于pytorch。包括：数据可视化、train训练代码与test测试代码。 都是包装好的代码，做实验只要修改其中指定行的代码即可。内置【说明文件.md】来帮助你更快地了解！！！

EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector 自然场景下的文字识别算法 预训练文件 part1

包含4个权重文件，yolov5l ，yolov5m , yolov5s, yolov5x 。 从谷歌云盘下载的，4个文件4个积分不多吧.

Machine_Learning-Housing_grade_prediction_using_python 机器学习被广泛用于建立数据分析的预测模型。 数据集包含一个训练文件，我们使用该训练文件来训练算法以对测试文件进行预测。 该文件包含大约2500多个缺失值。 我们使用KNN插补来自动填充缺失的位置，以进行更好的预测。 用于对训练和测试数据集进行预测的模型是SVM。 使用线性核获得的模型的准确性约为88.6％，比rbf的准确性高23％。

需要安装halcon12.0的版本，即可运行代码，运行之前，需要把图片路径修改一下