新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活

A Brief History of Humankind

理解区块链就需要了解人文历史，而这本书以其独特的视角向我们讲述了人类的共识来源。

A Brief History of Computing(2nd) 无水印原版pdf

A Brief History of Computing(2nd) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

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future of tomorrow , mankind ,technology, entermainte , design

未来简史-数据集.zip

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计算机图形学的发展简史-图文.pptx

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微积分发展简史-PowerPoint演示文稿.pptx

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从“愚昧”到“科学”：科学技术简史-期末考试答案.pdf

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程序语言简史-JAVA编程语言历史 (1).doc

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人类简史-读书笔记.pdf

人类简史的读书笔记，按章节

从“愚昧”到“科学”——科学技术简史-课堂作业与考试答案.pdf

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数理统计简史-陈希孺

数理统计研究人员必看的书籍之一，很多概念的出处都在这本书里

航空简史-早期.ppt

人类天生没有翅膀，但人类从未停止追求飞行、向往自由的脚步。 在中世纪的欧洲，就有人开始尝试用鸟类的羽毛做成翅膀，尝试飞行，但都未能成功。文艺复兴时期的达·芬奇，第一次提出了直升机的原始模型，但限于当时...

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AI简史-一张图读懂

AI的发展历史：你可能听说过神经网络，这是当今最前沿的人工智能背后的AI工具。虽然深度学习的概念相对较新，但它们建立的基础可以追溯到1943年的数学理论。

计算机编程简史-用一张图说出编程发展的前世今生

计算机编程简史 用一张图说出编程发展的前世今生!

Android发展简史-框架-四大组件-环境安装和配置-虚拟机——202100906.pdf

第一次安装Android studio

3.1 Wireshark 简史 - Wireshark 数据包分析实战（第 3 版） - 知乎书店1

1.3.3单播流量 1.4结 2.1混杂模式 2.2在集线器连接络中嗅探 2.3在交换式络中进嗅探 2.3.1端镜像 2.3.2集线器输出 2.3

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet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眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

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