人工智能（第2版）

人工智能一种现代方法第四版习题答案.pdf

人工智能一种现代方法第四版习题答案

用A*算法解决routesearch问题

参考人工智能：一种现代方法第三版 用A*算法 DFS-BFS解决路径搜索问题

人工智能导论（Introduction to Artificial Intelligence）【722页ppt】.zip

722页ppt，核心内容包括：“人工智能：一种现代的方法”【第三版，作者：罗素 (Stuart J.Russell) / 诺维格 (Peter Norvig)】详细的讲了人工智能领域，并教会从头开始编写、调试和运行（某些）AI算法。

人工智能原理介绍.pptx

人工智能-一种现代方法(第二版). 人民邮电出版社，2004 . George F.Luger 著.史忠植等译.人工智能-复杂问题求解的结构和策略.机械工业出版社，2004 . 该领域最新发表的相关论文 人工智能原理介绍全文共99页，当前为...

aima-java:Russell和Norvig的“人工智能-一种现代方法”中算法的Java实现

最新的Maven信息（用于集成为第三方库） <groupId>com.googlecode.aima-java</groupId> <artifactId>aima-core <version>3.0.0 实施算法索引 数字 页 姓名（第3版） 代码 2个 34 环境 2.1 35 代理人 2.3 ...

《人工智能的产生与发展》教学设计.docx

这节课是浙教版新教材必修1《数据与计算》第五章第一节《人工智能的产生与发展》，主要内容是人工智能的启蒙性知识，包括人工智能的概念、发展历程以及主要的人工智能方法等。教材中按照时间顺利梳理了人工智能发展...

[详细完整版]计算机的发展.doc

利用计算机解决科学计算、工程设计、经营管理、过程控制或人工智能等各 种问题的方法，都是按照一定的算法进行的。这种算法是定义精确的一系列规则，它指 出怎样以给定的输入信息经过有限的步骤产生所需要的输出信息...

《计算机应用基础》(第二版)项目1.pptx

计算机基础知识 1.1 认识计算机 1.1.1 计算机的概念 计算机(computer)，俗称电脑，是一种用于高速计算的电子计算机器，既可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。它能够按照程序运行，是自动、...

python的发展过程.docx

它的应用领域不断扩大，包括科学计算、数据分析、人工智能、机器学习等。Python的第二个版本（Python 2.0）于2000年发布，它引入了一些新的特性，如列表推导式、生成器等。Python 2.0的发布标志着Python开始成为一种...

计算机应用基础(第二版)教学设计.pdf

耗电 减少， 可靠性增 强 第三代 （1965-1970 年） 中、小规模集 成电路 多种高级语言、 完 善的操作系统 科学计数、 数据处 理及过程控制 体积更小、 耗电 更少、 可靠性更 高 第四代（1971 年至今） 大规模、超大...

计算机应用基础全套电子完整版204页.pptx

第1章 计算机基础知识 1.1.1、计算机的发展简史 1.1.2、计算机的特点与分类 1.1.3、计算机的应用 1.1 计算机的发展与应用 计算机是一种能够按照事先编制好的程序，接收数据、处理数据、存储数据并产生输出的现代化...

什么是智能工厂.docx

智能工厂中不仅仅是智能系统、智能模型这么简单，而是把传统的工厂附加上形象思维，让他独立承当起分析、判断、决策的任务，在智能机器的配合下能够更好的发挥出人的潜力，使人机之间表现出一种平等共事、互相理解...

软件工程知识点

螺旋模型是一种引入了风险分析与规避机制的过程模型，是瀑布模型、快速原型方法和风险分析方法的有机结合。其基本方法是，在各个阶段创建原型进行项目试验，以降低各个阶段可能遇到的项目风险。 6．喷泉模型 喷泉...

包租婆之房屋铺位物业租赁管理系统永久使用注册版.exe

　物管王、包租婆是本公司利用10年的计算机技术精华采用电子地图GIS+人工智能AI+管理MIS+游戏Game+财务管理综合现代技术根据用户的实际工作情况进行设计开发，支持最新的Vista平台上的使用，可以同时U盘、移动硬盘、...

专门人才信息管理系统 DELPHI 完整版

但是随着社会化大生产的不断扩大和社会对产品多样化的需求，人们越来越重视信息在生产经营及企业管理中的作用，并把它当做企业的一种极其重要的资源，人们称之为“信息资源”，信息资源的处理已经成为当今世界上一项...

WinRAR_4.0.exe

包含两个掩码，并且所有文件既匹配第一个掩码，也匹配第二个掩码， 较小的子集 或者更精确的匹配拥有更高的优先权。例如，如果你用 *.cpp 和 f*.cpp 掩码， f*.cpp 拥有更高的优先权。 RAR 命令行语法 ~~~~~~...

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

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

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

行人跌倒数据集（VOC格式）

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YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者，感谢大家的支持！

Deep Learning Tuning Playbook（中译版）

由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。

zotero翻译插件.xpi

2023/9/2 更新

pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）

里面没写怎么配置yolov8环境，这个参考官方文档就行很简单一行代码即可

基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目，带数据集可直接跑通的源码

这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法： 环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。