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本文实例为大家分享了python实现多层感知器MLP的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、加载必要的库，生成数据集 import math import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class moon_data_class(object): def __init__(self,N,d,r,w): self.N=N self.w=w self.d=d self.r=r def sgn(self,x): if(x>0): return 1;

本数据集包含大量的交通事故信息，可用于预防交通事故的发生 数据描述 纽约市警察局从2020年1月至2020年8月报告的机动车碰撞。每条记录代表一次单独的碰撞，包括事故的日期，时间和位置（市镇，邮政编码，街道名称，纬度/经度），车辆和受害人参与其中，并促成因素。 字段介绍 英文 中文 CRASH DATE 发生日期 CRASH TIME 发生时间 BOROUGH 自治市镇 ZIP CODE 邮政编码 LATITUDE 纬度 LONGITUDE 经度 LOCATION 地点 ON STREET NAME 街道名称 CROSS STREET NAME 十字路口名称 OFF STREET NAME 街边名称 NUMBER OF PERSONS INJURED 受伤人数

在铁路系统中，轨道螺栓是确保铁路线路稳定与安全的关键组成部分。这些小但至关重要的元件，用于将钢轨固定在轨枕上，确保轨道的直线性和曲线的稳定性。本数据集聚焦于铁道固定螺栓，提供了47张相关的高清图像，旨在支持学者们在铁道病害检测领域的研究工作。 数据集对于科学研究的重要性不言而喻，它能够帮助研究人员建立模型，识别螺栓的损坏状况，比如锈蚀、松动或断裂，这些都可能对铁路运营安全构成威胁。通过分析这些图像，可以开发出智能检测系统，利用计算机视觉技术自动检测和预警潜在的轨道问题，从而提前进行维修，防止故障发生。 在这个数据集中，每一幅图像代表了不同条件下的螺栓状态，可能是正常的，也可能是存在某种病害。例如，文件名如"10501.jpg"的图片可能展示了一个标准的螺栓安装情况，而"1594.jpg"可能显示了有明显锈迹或磨损的螺栓。这样的多样性有助于训练算法识别各种螺栓的特征和病害模式。 在实际应用中，基于这些图像数据，可以采用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN），来训练模型识别螺栓的不同状态。CNN擅长处理图像数据，能够提取图像中的特征，并形成有效的分类器。通过大量标注的图像训练，模型能够逐步学会区分正常与异常的螺栓，实现高精度的自动检测。 此外，这个数据集也可以用于研究螺栓的维护策略。通过对图像的分析，可以研究螺栓损坏的规律，比如环境因素对螺栓寿命的影响，或者不同材质螺栓的耐久性比较，从而优化维护计划，降低维护成本。 "铁路轨道螺栓数据集(47张)"为铁道病害检测提供了宝贵的实证资料，有助于推动铁路安全技术的进步。这些图像不仅可以用于构建和训练机器学习模型，还能为学术研究和工程实践提供参考，提高铁路系统的安全性与效率。

《基于JAVA SWING的乌龟推箱子》是一款利用Java编程语言和SWING图形用户界面库开发的趣味小游戏。此项目不仅提供了游戏的乐趣，更是一个学习和实践Java编程、GUI设计及算法实现的理想平台。 我们要理解Java Swing是Java的一个标准库，用于创建桌面应用程序的用户界面。它提供了一系列组件，如按钮、文本框、面板等，帮助开发者构建出丰富的交互式图形界面。在"乌龟推箱子"游戏中，开发者通过Swing创建了各种游戏元素，如游戏地图、角色（乌龟）、箱子和目标位置等，并实现了它们的交互功能。 游戏的核心机制是基于经典的推箱子（Puzzle Box）逻辑，玩家需操作乌龟角色在网格状的地图上移动，将箱子推到指定的目标位置。这涉及到一系列的算法设计，包括但不限于： 1. **路径规划**：为了实现乌龟的移动，开发者可能采用了A*搜索算法或Dijkstra算法，以找到从当前位置到目标位置的最短路径。 2. **状态管理**：游戏需要跟踪当前地图的状态，如箱子的位置、可移动的空间等，这通常会用到数据结构（如二维数组）来存储和更新游戏状态。 3. **碰撞检测**：判断乌龟是否可以移动到某个位置，或者箱子能否被推动，需要进行碰撞检测算法。开发者可能使用了简单的坐标比较或者更复杂的几何碰撞算法。 4. **游戏逻辑**：实现游戏规则，如乌龟只能沿空格移动，箱子只能被推不能被拉，以及一旦箱子被推到目标位置就不可移动等，这需要在代码中设置条件语句和循环结构。 除了游戏逻辑，该项目还包括了额外的功能： 1. **游戏商店**：可能包含虚拟商品购买，玩家可以通过游戏内的金币购买道具或者特殊能力，这就需要设计数据库和支付接口，处理交易逻辑。 2. **游戏金币排行榜**：记录玩家的游戏得分，实现排行榜展示，涉及数据存储和排序算法，可能使用到数据库和网络通信技术。 文档和PPT可能详细介绍了项目的架构设计、实现过程、关键算法的解释，以及可能遇到的问题和解决方案。这些资料对于学习者来说是宝贵的资源，可以帮助他们理解和复现整个项目。 演示视频则直观地展示了游戏的实际运行效果，让玩家和学习者能更好地理解游戏玩法和功能，同时也是项目开发者对外展示其成果的一种方式。 "基于JAVA SWING的乌龟推箱子"项目融合了Java编程、GUI设计、算法应用以及游戏开发的多个方面，为编程学习者提供了丰富的实践素材，同时也为游戏爱好者提供了一个有趣的休闲娱乐工具。通过深入研究这个项目，开发者不仅可以提升编程技能，还能锻炼解决问题和创新设计的能力。

单视图深度预测是计算机视觉中的一个基本问题。最近，深度学习方法取得了重大进展，但此类方法受到可用训练数据的限制。当前基于 3D 传感器的数据集具有关键局限性，包括仅限室内图像 (NYU)、少量训练示例 (Make3D) 和稀疏采样 (KITTI)。我们建议使用多视图互联网照片集（几乎无限的数据源）通过现代运动结构和多视图立体（MVS）方法生成训练数据，并基于此想法提出一个名为 MegaDepth 的大型深度数据集。从 MVS 导出的数据也有其自身的挑战，包括噪声和不可重构的对象。我们通过新的数据清理方法来解决这些挑战，并通过使用语义分割生成的序数深度关系自动增强我们的数据。我们通过证明在 MegaDepth 上训练的模型表现出很强的泛化能力来验证大量互联网数据的使用——不仅对新颖的场景，而且对其他不同的数据集（包括 Make3D、KITTI 和 DIW），即使这些数据集中没有图像训练时可见 在深度学习与计算机视觉领域，单视图深度预测一直是一个热点研究问题。其核心目标是通过分析单一视角的图像来估算场景中各物体的深度信息。然而，深度预测模型的性能高度依赖于训练数据的质量与多样性。传统上，这类数据集大多来源于3D传感器，例如NYU Depth数据集和Make3D数据集，或者是通过车辆搭载的传感器采集的数据，如KITTI数据集。这些数据集的局限性在于数量有限、场景受限、或是数据稀疏。 随着互联网的普及，多视图互联网照片成为了一个几乎无限的数据源。MegaDepth数据集的提出，正是为了解决现有数据集的局限性，并利用这些照片进行深度学习模型的训练。MegaDepth是通过结合现代运动结构（Structure from Motion, SfM）和多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）方法从互联网照片中生成的大型深度数据集。 生成MegaDepth数据集的过程中，面临着数据中的噪声以及无法进行三维重建（reconstruct）的对象等挑战。为了克服这些问题，研究人员设计了新的数据清理方法，以提高数据的质量和可用性。此外，研究团队还运用了语义分割技术来自动增强数据集，通过生成序数深度关系来辅助深度学习模型训练。 MegaDepth数据集的发布和应用证明了利用大量互联网数据进行深度学习模型训练的可行性。这些模型不仅对于新颖的场景具有很强的泛化能力，而且在面对其他不同的数据集时，也展现出了良好的适应性和准确性。例如，在Make3D、KITTI和DIW等数据集上，尽管模型训练时未使用这些数据集中的图像，模型依然能够进行有效的深度预测。 下载MegaDepth数据集可以通过提供的百度网盘链接进行。该数据集的使用，对于研究者来说，不仅能够获取到大量的训练样本，而且能够体验到在多样化场景下训练深度学习模型所带来的优势。这对于推动计算机视觉技术在实际应用中的发展具有重要意义。 该数据集的提出，为计算机视觉领域提供了新的研究方向和工具，特别是在提升单视图深度预测模型的泛化能力方面。同时，它也展示了如何有效地利用互联网上的资源，将看似无序的海量数据转变为高质量的训练资源，这一过程对数据科学、机器学习乃至人工智能的发展都有着深远的意义。通过这一数据集的应用，研究者可以更好地研究和解决现实世界中复杂场景的深度预测问题，为增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域提供技术支撑。

Behavior Designer - Behavior Trees for Everyone 1.6.8 Behavior Designer - Formations Pack 1.2.1 Behavior Designer - Movement Pack 1.5.6 Behavior Designer - Tactical Pack 1.3.1

集赞排名奖励礼品v2.0.1.txt

详细的数据情况请查看csdn博客链接：http://t.csdnimg.cn/X5O5m 数据量 10万+, 标注支持三种格式 chemfig, ssml，ssml_sd满足你各类标注要求,因每个文件大小都大于2G，所以提供链接下载，请务必将所有文件下载完成后进行解压，下载完整后解压，下载完整后解压，下载完整后解压 本数据集收集了大量的手写化学式，旨在支持和促进化学式的自动识别技术的发展。数据集包含了多种化学元素和化合物的手写表示，适用于企业级应用，比如药品研发、教育、化工制造等行业。该数据集经过严格的质量控制和预处理，可以直接应用于实际生产环境，为机器学习模型的训练提供高质量的输入数据。 该手写化学式数据集包括以下特点和资源扩充说明： 数据多样性：数据集涵盖从小学到大学水平的手写化学式，包括不同书写风格、字迹清晰度和复杂度，以适应不同年龄段和教育背景的识别需求。 质量控制：每个样本都经过了多轮的审核和校正，确保其代表性和准确性。错误的或不清晰的样本被排除，确保了数据集的整体质量。 标注信息：每个手写化学式样本都附带了详细的标注信息，包括化学式的正确文本表示、

该数据是通过裁剪人员后的图片，进行图像中手机的标注，适用于业务场景为先进行人员检测，再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张，已进行标注和调整，有VOC标注格式和yolo标注格式两种，可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张，无标注内容。结合打电话数据集，可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多，数据量大，数据质量高，实测yolov5目标检测训练效果好，模型可通用于各种场景下的识别，实际现场识别准确率能达到90%。