- Python机器学习入门指南：概念讲解与实战案例
内容概要：本文介绍了机器学习的基本概念及其在 Python 中的应用。主要包括机器学习的定义、目的和流程，重点讲述了监督学习和无监督学习的理论背景和典型算法。此外，还提供了使用 Sklearn 库进行监督学习的具体实例，包括决策树算法的实际应用。通过具体的代码示例，帮助初学者理解和实践机器学习技术。 适合人群：对机器学习感兴趣的学生和从业者，尤其是有 Python 编程基础的初学者。 使用场景及目标：适用于希望通过实际项目快速入门机器学习的个人。通过本文的学习，读者可以掌握机器学习的基础知识，并能够独立完成简单的监督学习任务，如分类和回归。 其他说明：虽然本文主要聚焦于监督学习，但也简要介绍了无监督学习的概念和技术。同时，文中提供了详细的代码示例和数据集链接，便于读者实践和深入研究。
0 15浏览免费 - KST-Ethernet-KRL-30-zh.pdf
<ETHERNETKRL> <CONFIGURATION> <EXTERNAL> <IP>192.168.10.100</IP> <PORT>60000</PORT> </EXTERNAL> </CONFIGURATION> <RECEIVE> <RAW> <ELEMENT Tag="Buffer" Type="STREAM" Set_Flag="1" Size="128" EOS="13,10"/> </RAW> </RECEIVE> <SEND/> </ETHERNETKRL> 0 4浏览会员免费 - FragGen 生成分子的操作流程解析，完整代码及测评文档
FragGen 是一个基于分子片段的 3D 分子生成模型，发表于 2024 年 3 月 25 日 预印本的文章，文章题目是 Deep Geometry Handling and Fragment-wise Molecular 3D Graph Generation。 本文包括了 FragGen 针对特定口袋生成分子，然后进行对接的完整流程。包括：训练好的模型，修正后的项目代码，代码报错及修改位置和方法，缺失的模块文件，测试案例等。修正后的项目代码可以根据特定的蛋白/口袋体系，使用 FragGen 模型进行分子生成，并计算 vina_score, vina_docking_score, qvina_score, QED，SA等指标。 此外，此文档中还包含了个人分析标注。 0 8浏览会员免费 - 基于深度学习的人脸门禁系统设计方案
基于深度学习的人脸门禁系统设计方案 0 4浏览会员免费 - R语言机器学习入门课程
本课程旨在介绍R语言在机器学习领域的应用，通过实际案例和代码演示，帮助学员掌握R语言的基本语法和机器学习算法的实现。课程内容包括R语言基础、数据预处理、常用机器学习算法及模型评估等。 0 10浏览会员免费 - 三菱Q系列指令，常用的指令都有
三菱Q系列指令 0 8浏览会员免费 - 深度学习在数据分析中的应用：解锁复杂模式的钥匙
深度学习在数据分析中的应用为处理复杂数据集提供了强大的工具。通过构建多层神经网络，深度学习模型能够自动提取数据中的复杂特征，并用于各种预测和分类任务。使用Python和TensorFlow等库，我们可以轻松地实现深度学习模型，并将其应用于实际的数据分析问题。在实际应用中，深度学习可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域，为数据分析提供了一种新的视角和工具。通过本文的介绍和代码示例，相信读者已经对如何在数据分析中应用深度学习有了更深入的理解。 0 12浏览会员免费 - ABB机器人同步追踪调试
ABB机器人同步追踪调试 0 3浏览免费 - 深度学习基础：特征工程、线性回归、循环神经网络与预训练模型
深度学习基础：特征工程、线性回归、循环神经网络与预训练模型 0 4浏览免费 - NVIDIA Jetson-TX2刷机教程
文档介绍了如何使用sdkmanager_2.2.0，给Jetson-TX2开发板刷JetPack4.6.5固件。 0 9浏览会员免费 - MATLAB Simulink 仿真实践指南：从入门到精通
内容概要：本文档分为基础篇、进阶篇和实战篇三部分。基础篇介绍了Simulink的基本概念与界面，以及模型创建与基本组件的使用方法；进阶篇深入探讨了高级数学函数、模型构建、代码生成技术、调试与优化、参数化设计、自定义模块及事件驱动状态机的应用；实战篇通过机械系统仿真案例和电气控制系统设计与仿真的实例，详细讲解了复杂系统的集成与优化技巧。文章强调通过实际案例加深对Simulink仿真工具的理解和应用。 适用人群：适合初学者、中级使用者和希望深入了解Simulink高级功能的专业人士。 使用场景及目标：适用于各类仿真项目的初级培训和高级应用，特别是机械系统、电气控制系统及其他多领域的仿真设计与优化。 其他说明：文章结构清晰，逐步引导读者从基础知识到高级应用的学习过程，附有大量实例供读者练习和参考。建议读者在学习过程中结合具体案例进行实操，以便更好地理解和掌握Simulink的各个功能和技术要点。 0 16浏览会员免费 - 2024年MATLAB工具箱使用从入门到精通指南
内容概要：本书涵盖了 MATLAB 工具箱从基础到进阶的内容，包括MATLAB的基础知识、核心工具箱的详细解析和高级编程技巧。首先介绍了 MATLAB 基础操作、语法、矩阵运算和图形用户界面，接着详细解析了信号处理、控制系统设计、机器学习与深度学习等核心工具箱的应用。最后，通过高级技巧和实战案例，展示了如何高效地使用 MATLAB 解决实际问题，提升了编程效率和应用能力。 适合人群：适用于对 MATLAB 和工具箱有学习需求的科研人员、工程师和学生。 使用场景及目标：①掌握 MATLAB 基本操作和核心工具箱的应用；②熟练运用信号处理、控制系统设计、机器学习等工具箱解决问题；③通过高级技巧提升编程效率和代码优化能力；④通过实战案例巩固所学知识并应用于实际项目。 阅读建议：建议结合实际操作和案例练习，循序渐进地学习每个章节，充分利用 MATLAB 的官方文档和社区资源，加深对各工具箱功能的理解和应用。 0 7浏览会员免费 - 点云技术从基础入门到实战项目的全面指南
内容概要：本文从零基础开始介绍点云技术的概念与应用，涵盖数据获取方式及设备介绍、处理基础流程、编程实践、高级处理技术和实战项目案例分析。重点讲解了点云技术在自动驾驶、机器人导航、文化遗产数字化等多个领域的具体应用以及相关的点云处理算法和技术手段。 适合人群：初学者及希望深入了解点云技术的研发人员、工程师等。 使用场景及目标：旨在帮助读者掌握点云技术的基础理论、核心算法和实践技巧，适用于学术研究、技术研发以及工程项目等多种场合。 阅读建议：由于涉及到的技术较为专业和广泛，建议读者按章节顺序逐步学习，并配合实际操作练习来加深理解和掌握。 0 7浏览会员免费 - delphi基本数据类型（The basic data type of Delphi）.pdf
delphi基本数据类型（The basic data type of Delphi） 0 7浏览会员免费 - 深度学习+人工智能+R语言+学习教程 深度学习大小：9MBR语言深度学习教程R语言深度学习教程 0 4浏览会员免费
- 基于深度学习的三维点云处理技术综述
内容概要：本文综述了近6年来基于深度学习的三维点云处理方法的研究进展。首先介绍了三维点云的基本概念和获取方式，以及常见的4种点云处理任务：点云去噪和滤波、点云压缩、点云超分辨率以及点云修复-补全-重建。接下来详细分析了每种任务下常用的深度学习方法，包括其原理和优缺点，并提供了22种点云数据集和4类评价指标。最后，探讨了现存问题并对未来的研究方向进行了展望。 适用人群：具备计算机科学背景的研究人员、工程师和技术开发者。 使用场景及目标：帮助读者了解和掌握基于深度学习的三维点云处理方法的应用场景和技术前沿，以便在实际工作中选择合适的处理方法和技术栈。 其他说明：该综述覆盖了近年来主流的深度学习方法在三维点云处理领域的应用，有助于科研工作者在相关课题中找到有效的技术和解决方案。 0 8浏览免费 - 零基础学习R语言数据分析从入门到精通全面指南
内容概要：本文档从零基础出发，详细介绍R语言的基本概念、数据类型、对象操作、数据读取与写入、流程控制、图形绘制及高级数据分析技巧。覆盖统计分析、机器学习、数据挖掘、文本挖掘及大数据分析等领域，包括决策树、支持向量机、人工神经网络、随机森林、层次聚类、Apriori算法等多种经典算法和技术的详细讲解。文档通过大量实例帮助读者理解和掌握R语言的各种应用场景。 适合人群：对数据分析感兴趣，尤其是想学习R语言及其应用的初学者和有一定编程基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要进行数据预处理、探索性数据分析、模型构建和评估的专业人士。通过对R语言的学习，读者能够熟练运用各种数据处理和分析工具，解决实际问题，提高工作效率。 其他说明：文档不仅涵盖基础知识点，还深入探讨了R语言在大数据处理方面的应用，特别是在与Hadoop和Spark集成时的表现。通过具体示例，读者可以更好地理解各个技术和工具的使用方法。 0 12浏览免费 - 信息传递（message passing）基本运算规则
信息传递（message passing）基本运算规则 0 12浏览免费 - VMD图形渲染基础介绍.pdf
VMD图形渲染基础介绍 0 8浏览会员免费 - KUKA系统软件版本4.12004.1.92专业术语解释
内容概要：本文档旨在解释 KUKA系统软件版本4.12004.1.92中的各类术语及其含义。文中详细列出了大量与机械臂控制系统相关的专有名词和概念，其中包括但不限于机器人控制器（KRC）、工具坐标系（Tool Coordinate System）、笛卡尔坐标系（Cartesian Coordinate System）、路径控制（Path Velocity）、线性运动（Linear Motion）等。 适合人群：KUKA机器人系统的使用者以及研究者。 使用场景及目标：①帮助技术人员理解和掌握 KUKA机器人系统的基本术语和概念；②便于技术支持和服务人员进行有效的沟通和技术交流；③提升用户的理论水平，更好地利用 KUKA机器人系统完成各项工作任务。 阅读建议：建议仔细阅读每个词条，特别是对于一些专业性强、概念较为复杂的术语，可以通过查阅更多资料加深理解。同时，对照实际操作情况来验证术语的具体应用场景，能够进一步巩固记忆和理解。 0 11浏览会员免费 - 解锁语音识别技术：从基础到实战
语音识别技术的发展为处理大量语音数据提供了强大的工具。从基于规则的系统到统计学习方法，再到现代的神经网络模型，每一代技术都为解决语言障碍带来了新的解决方案。随着深度学习技术的不断进步，预训练语言模型的出现，语音识别将继续在准确性和自然性方面取得突破。通过本文的介绍和代码示例，读者应该能够对语音识别的技术有了更深入的了解，并能够在实际项目中应用这些技术。随着技术的不断发展，语音识别将继续在NLP领域扮演重要角色。 0 7浏览会员免费 - 探索机器翻译技术：从统计方法到神经网络的演进
机器翻译技术的发展为跨语言沟通提供了强大的工具。从基于规则的系统到统计学习方法，再到现代的神经网络模型，每一代技术都为解决语言障碍带来了新的解决方案。随着深度学习技术的不断进步，预训练语言模型的出现，机器翻译将继续在准确性和自然性方面取得突破。通过本文的介绍和代码示例，读者应该能够对机器翻译的技术有了更深入的了解，并能够在实际项目中应用这些技术。随着技术的不断发展，机器翻译将继续在NLP领域扮演重要角色。 0 7浏览会员免费 - 文本分类技术全解析：从传统方法到深度学习
文本分类技术的发展为处理大量文本数据提供了强大的工具。从传统的机器学习方法到现代的深度学习技术，每种技术都有其独特的优势和适用场景。随着深度学习模型的不断进步，特别是预训练语言模型的出现，文本分类的准确性和效率得到了显著提升。通过本文的介绍和代码示例，读者应该能够对文本分类的技术有了更深入的了解，并能够在实际项目中应用这些技术。随着技术的不断发展，文本分类将继续在NLP领域扮演重要角色。 0 4浏览会员免费 - 情感分析技术详解：从基础到实战
情感分析技术的发展为理解和分析人类情感提供了强大的工具。从基于词典的方法到机器学习和深度学习模型，不同的技术适用于不同的场景和需求。随着技术的不断进步，情感分析的准确性和应用范围将不断扩大，为各行各业提供更深入的洞察和价值。通过本文的介绍和代码示例，读者应该能够对情感分析的技术有了更深入的了解，并能够在实际项目中应用这些技术。 0 10浏览会员免费 - 家禽养殖机器人开发.pdf
家禽养殖机器人开发 0 3浏览会员免费 - VMware-虚拟机优化PDF
VMware 的主要产品包括VMware Workstation、VMware Server、VMware ESXServer，还有一些与这些产品相配套使用或者辅助使用的产品，例如VMwareconverter、VMware ACE、VMware Virtual Center等。对于普通用户而言，VMwareWorkstation足以满足绝大多数虚拟应用需求，因此本文介绍的优化方法主要针对VMware Workstation，具体版本为VMware Workstation 6. 0 2浏览会员免费 - 基于MPCANet的火灾图像深度学习识别模型设计与应用
内容概要：本文介绍了采用多线性主成分分析（Multilinear Principal Component Analysis, MPCA）和张量对象分析设计的一种新型的火灾图像识别模型——MPCANet。通过对比传统的CNN和其他火灾图像识别方法，MPCANet展示了更高的识别精度和更强的抗干扰能力，尤其在少量训练样本下依然表现出色。通过模拟实验，证明了该方法能够有效解决现有火灾图像识别中存在的识别精度不足、误报率高等问题。 适用人群：从事图像处理和火灾监测的研究人员、工程师和技术开发者。 使用场景及目标：①适用于火灾监控系统的设计与优化，尤其是在复杂背景和干扰条件下的应用；②提升火灾图像识别的准确性和鲁棒性，减少误报和漏报的发生率。 其他说明：文章详细解释了MPCANet的工作原理和具体实施步骤，提供了实验验证的方法和结果。对于希望深入研究多模态图像处理和深度学习算法的技术人员来说，是一篇重要的参考资料。 0 8浏览免费 - 机器学习中的监督学习理论与算法解析
内容概要：本文档详细介绍了监督学习的基础理论和多种典型算法。文档首先讲解了机器学习的基本概念及其分类，随后深入探讨了模型、策略和算法三大要素，并讨论了模型评估与选择的方法，包括过拟合、正则化与交叉验证等重要概念。接着，分别讲述了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯蒂回归、最大熵模型和支持向量机等多种算法的具体实现和技术细节，同时也提供了每章的习题与进一步阅读材料，以便读者加深理解和实践。 适用人群：对机器学习感兴趣的技术人员，尤其是希望深入了解监督学习算法原理和应用场景的研发人员。 使用场景及目标：帮助读者系统性地掌握监督学习的核心理论和实践技能，提升在实际项目中的应用能力和创新能力。 其他说明：本文档涵盖了广泛的监督学习基础知识和高级主题，适用于初学者和有一定经验的数据科学家。文档还提供了丰富的练习题，有助于巩固所学知识点，提高解决问题的能力。 0 12浏览免费 - 2024年机器人开发从入门到实践
内容概要：本文介绍了2024年机器人开发的趋势和技术要点，涵盖基础知识、实践项目和进阶拓展。主要内容包括机器人开发的概念和分类、基本开发流程和技术挑战。详细讲解了编程语言（Python、C++）、库与框架（ROS、OpenCV）的学习方法，并通过具体项目如路径规划、视觉识别等实践操作。进阶部分探讨了深度学习的应用及其在机器人领域的前景。 适合人群：机器人开发初学者和有一定基础的研发人员。 使用场景及目标：帮助读者从零开始掌握机器人开发的知识和技术，通过实践项目提升动手能力和解决实际问题的能力，最终迈向更高层次的技术水平。 阅读建议：结合理论与实践，在完成每个小项目时务必亲自编写代码并进行调试，加强对知识点的理解和应用。同时，积极参与开源项目，积累实战经验。 0 8浏览会员免费 - 2024年图像识别：从基础理论到实战应用
内容概要：本文档全面介绍了图像识别的基础理论与实践技巧，涵盖图像识别的基本原理、特征提取方法以及深度学习技术的应用。从像素和图像处理基础开始，逐步深入到卷积神经网络（CNN）、深度残差网络（ResNet）和生成对抗网络（GAN）等前沿算法。文档还讨论了如何选择合适的编程语言和框架，如何构建和训练图像识别模型，并提供了多个实战案例及其代码示例。最后，探讨了图像识别模型的性能优化方法以及多模态图像识别的挑战与解决方案。 适合人群：对图像识别感兴趣的技术人员，尤其是具备一定编程基础的数据科学家、机器学习工程师及研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解图像识别原理和技术实现的从业者，旨在帮助他们从零开始掌握图像识别的核心技术，并能将其应用于实际项目中，提升识别准确率和模型性能。 其他说明：文档分为三个部分，分别是基础理论与概念、实践与工具、进阶与优化，每部分内容层层递进，系统性强，适合作为学习参考资料或培训教材。 0 25浏览会员免费 - 约束马尔可夫决策过程：随机建模（250页）
约束马尔可夫决策过程：随机建模 Constrained Markov decision processes: stochastic modeling 内容概要：本文探讨了在存在多个目标时动态系统的最优控制问题，重点讨论了一种基于约束马尔科夫决策过程（CMDP）的方法来解决这一挑战。通过有限状态和动作空间的线性规划方法与无限状态和动作空间下的两种主要近似技术——负动态规划和Lyapunov函数法，对不同复杂度的系统进行了研究，从而能够为实际应用提供有效的解决方案。 适合人群：对动态系统优化有兴趣的研究人员和高级学生，尤其是那些关注多目标优化问题的专业人士。 使用场景及目标：适用于工业生产调度、通信网络管理等领域，帮助决策者理解和平衡各个目标之间的关系，寻找最佳控制策略。 其他说明：书中的内容不仅包含了丰富的数学推导和模型建立，还提供了具体的案例分析以及对相关理论的有效性和局限性的深入讨论，对于理论和实证研究均有很高的价值。 0 9浏览¥ 19.90 - 安全深度强化学习SRL课件（300页）Security reinforcement learning materials
安全深度强化学习SRL课件（300页）Security reinforcement learning materials 0 8浏览¥ 29.90 - Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images
opencv find counter 函数的底层算法论文 0 8浏览会员免费 - 使用maven配置可重现构建.pdf
使用maven配置可重现构建 0 2浏览会员免费 - DMRl-Former用于工业过程预测建模和关键样本分析的数据模式相关可解释Transformer网络
DMRl-Former用于工业过程预测建模和关键样本分析的数据模式相关可解释Transformer网络 0 11浏览会员免费 - Python中的元学习：理论、算法与代码实现
元学习作为一种“学习如何学习”的方法，为解决机器学习模型在少样本学习和快速适应新任务上的问题提供了有效的手段。本文介绍了元学习的核心思想和三大主要方法：基于模型、基于优化和基于度量的方法，并通过代码示例展示了如何在Python中实现这些方法。元学习在少样本学习、强化学习和超参数优化等领域有着广泛的应用前景，但同时也面临着计算复杂度和任务多样性等挑战。随着研究的深入，元学习将继续在人工智能领域发挥重要作用。 0 6浏览会员免费 - 数据科学与R：第四版深入机器学习理论与实战应用指南
内容概要：本书《使用R进行机器学习（第四版）》涵盖了从数据准备到模型调优、评估以及处理大数据的完整流程。作者Brett Lantz通过实例和具体步骤讲解了各类机器学习算法和技术，帮助读者建立对机器学习的深刻理解，并提供实用技巧和工具，如回归方法、决策树、集成学习、数据预处理等。此外，书中还介绍了如何利用R语言构建高效的预测模型，并探讨了实际应用场景中的伦理和技术挑战。 适合人群：具备一定统计和编程基础的数据科学家、机器学习从业者和研究生。 使用场景及目标：① 数据科学初学者可以通过本书快速掌握机器学习的基本概念和常用算法；② 中高级研究人员和从业者可以深入了解R语言在实际项目中的应用细节；③ 提供实战案例，帮助读者解决实际问题，提高模型性能和准确性。 其他说明：本书不仅包含了理论部分的详细解释，还有大量的实战练习和代码示例，非常适合自学和团队培训。同时，随书附带的免费PDF版本使得阅读更加方便。 0 10浏览会员免费 - RGBICP RGBICP RGBICP
RGBICP RGBICP RGBICP 0 5浏览会员免费 - 笔记自动驾驶预测与决策规划-Part6-不确定性感知的决策过程
笔记自动驾驶预测与决策规划-Part6-不确定性感知的决策过程 0 12浏览会员免费 - AI提示词工程指南：四大要素与实战技巧详解
内容概要：本文详细介绍了如何编写高质量的AI提示词，主要内容涵盖了四大要素：指令、上下文、输出格式和角色。文章强调了每一个要素的具体含义和实际应用方法，并通过多个实例展示了清晰的指令、完整的上下文、明确的输出格式和合适的角色设定如何共同作用以提高AI生成内容的质量。此外，还讨论了提示词工程的常见策略和技术，如撰写清晰的指令、给模型‘思考’的时间、将复杂任务拆分为简单任务、接入外部工具和资料等，帮助读者更好地利用AI进行各类任务。 适合人群：AI开发者、提示词工程师、自然语言处理研究者、技术内容创作者。 使用场景及目标：适用于需要利用AI生成高质量文本的场景，旨在帮助用户编写高效的提示词，提高AI生成内容的准确性和实用性。 其他说明：文章原创作者宝玉，原文下载地址https://baoyu.io/blog/how-to-write-good-prompt 0 15浏览免费 - ReST-MCTS*: LLM Self-Training via Process Reward Guided Tree Sea
ReST-MCTS*: LLM Self-Training via Process Reward Guided Tree Sea 0 9浏览会员免费 - LongReward: Improving Long-context Large Language Models with AI
LongReward: Improving Long-context Large Language Models with AI 0 8浏览会员免费 - 数据集的模型选择标准及Python实现
在机器学习项目中，选择合适的模型对于实现高性能的预测至关重要。以下是一些关键标准和实践，用于指导模型的选择过程： 0 3浏览会员免费 - 这本书是一本关于神经网络（NN）设计的入门书籍，主要探讨深度学习和差分编程的基础知识
这本书是一本关于神经网络（NN）设计的入门书籍，主要探讨深度学习和差分编程的基础知识。书中将神经网络视为可微分模型，通过各种数学和编程方法探索这些模型的构建和优化。书籍涵盖了线性代数、梯度与雅可比矩阵、自动微分、卷积层、变换器模型、图神经网络、递归模型等多个主题。它适合有机器学习和线性代数基础的读者，主要关注理论和实际应用的平衡。 0 8浏览会员免费 - Multi-level Semantic Feature Augmentation for One-shot Learning
Multi-level Semantic Feature Augmentation for One-shot Learning 0 11浏览免费 - UnderstandingDeepLearning-07-22-24-C.pdf
Understanding Deep Learning 0 9浏览会员免费 - UnderstandingDeepLearning-ZH-CN-240721.pdf
理解深度学习 0 9浏览会员免费 - 面向灵活盲JPEG压缩伪影移除的深度卷积神经网络FBCNN
内容概要：本文提出了一个用于JPEG图像压缩伪影移除的柔性盲卷积神经网络（FBCNN）。FBCNN通过从输入JPEG图像中解耦质量因子并将其嵌入到后续的重构模块中，实现了对压缩伪影的有效去除和细节保持之间的平衡。论文还提出了一种非对齐双JPEG压缩模型来增强训练数据，进一步提高了对实际复杂JPEG图像恢复的效果。大量的实验表明，FBCNN在单JPEG图像、一般的双JPEG图像以及现实世界的JPEG图像上都表现出了良好的性能和泛化能力。 适合人群：从事图像处理与计算机视觉领域的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要高质量恢复JPEG压缩图像的实际应用场景，尤其是当图像经过多次压缩导致复杂的压缩伪影时。 其他说明：本文不仅解决了传统的单JPEG压缩伪影移除的问题，还在处理复杂情况如非对齐双JPEG压缩方面取得了显著进展。 0 15浏览免费 - 无人机场景-目标检测-夜间车辆检测数据集-1000张图-+对应VOC-COCO-YOLO三种格式标签+数据集划分脚本
● 数据集介绍：无人机场景夜间车辆检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如夜间无人机场景城市道路行驶车辆图片、夜间无人机场景城市道边停车车辆图片、夜间无人机场景停车场车辆图片、夜间无人机场景小区车辆图片、夜间无人机场景车辆遮挡、车辆严重遮挡图片数据等，数据集不区分轿车、SUV或货车类别，统一划分为 "car" 一个类别，； ● 适用实际项目应用：无人机场景下夜间车辆检测项目，以及作为无人机场景通用车辆检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLO11 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！ 0 30浏览¥ 39.90 - 计算机视觉中基于扩散模型的图像恢复与SDE解析
内容概要：本文详细介绍了扩散模型在图像恢复中的应用及其数学背景，主要包括无条件和条件扩散模型的基本原理，以及去噪扩散概率模型(DDPMs)的训练过程。文章还探讨了基于SDE的DDPM模型，并讨论了如何利用条件扩散模型完成诸如图像去噪、去模糊等任务。最后，论文指出了扩散模型在图像恢复领域所面临的若干挑战与未来发展潜力。 适合人群：计算机视觉领域的研究人员、图像处理专家以及从事机器学习和深度学习的研究人员与从业人员。 使用场景及目标：旨在帮助理解高级别图像恢复技术的工作机制，尤其是针对噪声抑制、图像复原等应用场景；同时也适用于需要提升算法效率和结果精确性的开发者。 阅读建议：鉴于扩散模型理论复杂，建议在阅读之前先掌握一定的统计学知识和深度学习基础，尤其关注SDE和马尔科夫链的相关理论，以便更好地理解文章的内容和技术细节。同时配合实验实践，深入理解扩散模型的实际操作流程。 0 25浏览免费 - 点云深度学习算法概述及其应用进展
内容概要：本文详细介绍了点云深度学习算法的发展现状，重点讲述了点云的基本特点、代表性的深度学习方法（PointNet、PointNet++、Pointconv、KPConv等）及其在点云任务中的应用，包括分类、分割、目标检测、配准、点云重构等方面的内容。此外，文章还介绍了点云领域的数据集及其最新的SOTA模型，并列举了一些重要的开源项目工具。 适合人群：从事三维点云研究、开发工作的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于自动驾驶、机器人导航、地理信息系统等领域，旨在提高点云数据的处理效率和准确率。本文可以帮助读者更好地理解和掌握当前主流的点云深度学习技术和方法。 其他说明：随着Transformer和大型模型的发展，点云深度学习也将迎来更多创新。本文将持续跟进最新的研究成果和开源项目，以便读者及时获取行业前沿资讯。 0 14浏览会员免费 - R语言中数据预处理的技术方法及其应用场景
内容概要：本文介绍了数据预处理在机器学习中的重要性和常见技术手段，主要涉及的内容包括数据的中心化和标准化、偏度问题的处理、离群值的识别与处理、降维与特征提取、缺失值处理、过滤和共线性处理以及虚拟变量的构建。通过具体的R代码示例，详细展示了每一步骤的实现方式，并强调了在进行预处理时应考虑的实际问题，比如数据本身的特性和所用模型的具体需求。 适合人群：有一定R语言基础的数据科学家和机器学习从业者。 使用场景及目标：适用于各种需要进行数据预处理的机器学习项目，帮助提高模型性能和准确性。特别是在生物医学数据分析、金融风险评估等领域应用广泛。 其他说明：数据预处理是机器学习过程中不可或缺的一环，合理的预处理可以显著提升模型的表现。文章强调在实际应用中应灵活运用各种预处理方法，并结合业务背景和算法特点进行调整。 0 9浏览会员免费 - 卷积神经网络在图像识别中的应用研究
内容概要：文章详细介绍了卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的应用和发展，包括其基本结构和工作原理，常用的CNN模型如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等的特点和优缺点。文章还探讨了CNN在人脸识别、医学图像识别、交通识别、字符识别等领域的具体应用，指出了当前存在的问题及未来的研究方向。 适合人群：研究人员、图像识别开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：帮助读者了解CNN的工作原理及其在各个领域的应用，为图像识别技术的进一步研究提供参考。 阅读建议：文章涵盖了丰富的理论知识和实际案例，建议读者仔细阅读并对照案例进行理解和实践。 0 38浏览会员免费 - 一川伺服电机V 6.3A1系列伺服电机驱动器的安全与接线指南
内容概要：本文档是一川电机 V 6.3A1系列伺服电机驱动器的技术手册，主要内容包括安全注意事项、产品检查与安装、接线指导、功能参数设置、监控参数操作、报警与处理以及Modbus串口通信协议。手册强调了各种使用过程中需要注意的安全事项，提供了详细的接线图和参数配置指南，并介绍了常见的通信协议及其实现方法。 适用人群：从事工业自动化设备安装、调试与维护的技术人员，尤其是对于伺服电机驱动器有实际操作需求的工程师。 使用场景及目标：帮助技术人员正确安装和使用一川伺服电机驱动器，避免安全事故的发生，提高设备的稳定性和可靠性，确保在复杂工况下的正常运行。 其他说明：手册中包含了丰富的图示和具体的操作步骤，能够有效地引导使用者逐步完成各项任务。阅读过程中应特别关注各个章节中的警告信息，确保安全操作。 0 6浏览免费 - 电磁场与微波工程：Smith圆图在电路设计中的应用解析
内容概要：本文档详细介绍了Smith圆图及其在电磁场和微波工程领域的电路设计中扮演的角色。重点讲解了归一化阻抗和导纳坐标的表示方法，通过图表展示了从负载到发电机以及反方向上各参数的具体位置和数值关系。此外，对电阻组件（R/Zo）和电导组件（G/Yo）进行了深入解读，并结合具体的坐标系统解释了不同位置所代表的意义和应用场景。 适合人群：电气工程及相关领域的学生、工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于微波通信系统的分析和设计、射频电路的设计优化、天线匹配网络的计算等方面，旨在提升设计师们理解和运用复杂电磁理论的能力。 阅读建议：建议先掌握基本的电磁理论基础知识再进行深度阅读，同时配合实际案例和实验数据来加深理解。可以将理论与具体项目相结合，在实践中验证学到的知识点。 0 16浏览会员免费 - 安科瑞AMC系列多功能电表说明书
安科瑞AMC系列多功能电表说明书 0 12浏览免费 - 单幅图像去雾算法的研究与比较综述
内容概要：该文综述了单幅图像去雾算法的研究进展。文中详细介绍了基于物理模型、非物理模型和深度学习的三大类去雾算法，包括各自的工作原理、优缺点和发展趋势。每类算法的具体方法如暗通道先验、直方图均衡化、Retinex算法、小波变换、DehazeNet和GCANet等都被详细讨论。此外，文章还介绍了去雾算法的实验评测标准，如MSE、SSIM、图像信息熵和Tenengrad梯度函数，并给出了具体的实验结果和分析。 适合人群：对图像处理和计算机视觉领域的研究人员，特别是关注单幅图像去雾技术的专业人士。 使用场景及目标：用于理解不同去雾算法的工作原理及其优劣，帮助研究人员选择合适的算法应对不同应用场景，如自动驾驶、无人机监测等。 其他说明：文章提供了丰富的参考文献和详细的实验数据，有助于读者深入了解单幅图像去雾技术的最新研究成果和发展方向。 0 13浏览免费 - 深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析 (李庆辉)
深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析 (李庆辉) 0 12浏览会员免费 - 钛玛科纠偏-锂电池行业解决方案
钛玛科纠偏-锂电池行业解决方案 0 5浏览会员免费 - 医疗影像分割中的边界信息保持的全染色肾脏切片多粒度分割方法
内容概要：本文提出了一种基于多粒度上下文的空间注意力机制和增广路径边界补零策略的全染色肾脏切片分割方法。通过生成多粒度空间注意力图，削弱背景干扰，增强网络对目标特征的感知能力。同时，使用增广路径边界补零策略和概率累积滑窗方法解决高分辨率图像的边界目标分割难题，提高了肾小球分割的精度和效率。实验证明，该方法在小鼠肾脏细胞切片和 HuBMAP 数据集上显著提升了分割精度并提高了预测速度约50%。 适合人群：从事医学图像分割、深度学习及肾脏病理学研究的相关科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于全染色肾脏切片的肾小球精确分割任务，旨在提高疾病的诊断和量化分析的准确性。 其他说明：该方法结合多粒度空间注意力机制和增广路径边界补零策略，能够在保持高效计算的同时提升分割质量，特别适用于复杂的医学图像处理场景。 0 7浏览免费
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