以下是对原资源文件介绍的另一种表述： "我们整理了一个堪称史上最全面的人脸数据集，这是我在毕业设计阶段针对人脸识别研究而精心收集的。该数据集包含多个知名的人脸库，如ORL、Yale、AT&T和MIT。其中，ORL库拥有多种尺寸的bmp和pgm格式人脸图像，共计1200幅；Yale库则包含了15个人的11幅bmp格式人脸图像，每幅图像尺寸为100100；MIT库更是囊括了2706幅bmp格式的人脸图像和4381幅非人脸图像，所有图像均为2020尺寸。如此丰富的人脸数据集，无疑将对您

卡内基梅隆大学本科生课程CS 15112 的大作业之一，500行编写的俄罗斯方块代码。能够实现所有的俄罗斯方块功能。

CMU 15-445/645(FALL 2022) slides and notes

PIE FACE 数据库用于计算机视觉中的人脸识别，多姿态，多角度，有不同光照

数据库和分布式系统 数据库与分布式系统学习资料总结，有缘人进来点个星星，祝您一生平安靴靴。 数据库系统简介（2019年秋季） 高级数据库系统（2020年Spring） 这个repo中的CMU-15-721包含了每一个课堂的幻灯片，我的课堂笔记以及每堂课必读的论文 分布式系统 接下来的计划应该就是上这门课，写SimpleDB SIMD 容灾相关 推出是15-721第一门课要求读的论文，发现了新SQL的特性和HTAP是趋势 数据库入门必备，让您对关系型数据库有一个整体架构的理解。 首先多种并发控制策略在多核CPU下的性能指标 Andy口中世界上南波万的关于MVCC的paper ..读就完事了 列式数据库的综述论文，87页 方法化执行引擎和编译执行引擎的简单介绍 skipList 特里树 板蓝根 B / B +树 LSM树 红黑树 咆哮的位图 位图 参考BitSet写的一个很弱智的位图 快取

jar包，官方版本，自测可用

如果要查找初始项目代码，请参考我的。 PS：我的最初提交是在完成lab1之后提交的。 如果要从头开始，只需删除相应cpp文件中的所有功能主体即可。 CMU15-445的项目文件夹 项目1 项目二 专案3 专案4

CMU Frontal Face Images Dataset 是一个用于人脸识别和身份鉴定的图像数据集，包含 511 个闭合的人脸图像，其中有 130 个是正面的人脸图像，所有图片均为黑白的 GIF 格式。 CMU – MIT Dataset 由卡内基·梅隆大学和麻省理工学院于 2016 年联合发布。

CMU 是根据维基百科文章的难度分级，人工制作的真实问答对数据集。 该数据集由卡内基·梅隆大学于 2010 年发布，相关论文有《Question Generation as a Competitive Undergraduate Course Project》。

CVPR 2022 线下会议将于 2022 年 6 月 21 日-24 日在美国新奥尔良举行。而今年投稿量创新高超过了一万，其中 2067 篇论文被接收。各位学者带来了一系列教程。来自卡内基梅隆大学研究学者讲述了《多模态机器学习》教程，200+页ppt值得关注。 多模态机器学习是一个充满活力的多学科研究领域，通过设计计算机agent来实现人工智能的一些原始目标，这些计算机agent能够通过集成和建模多种通信模态(包括语言、声学和视觉信息)来展示智能能力，如理解、推理和规划。随着视听语音识别的初步研究，以及最近的语言和视觉项目，如图像和视频字幕、视觉问题回答和语言引导强化学习，该研究领域给多模态研究人员带来了一些独特的挑战，因为数据的异质性和通常发现的模态之间的偶然性。 本教程建立在卡内基梅隆大学教授的多模态机器学习年度课程的基础上，是CVPR、ACL和ICMI会议上多模态学习以前教程的一个完全修订版本。本教程基于多模态机器学习中存在的核心技术挑战的修订分类，围绕这六个核心挑战: 表示、对齐、推理、迁移、生成和量化。最近的技术成果将通过这种多模态核心挑战的分类法来展示，使研究人员