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- YOLOv5 人脸口罩图片数据集YOLOv5大小:756MB约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片,含标注文件,符合YOLOv5格式,可直接训练。约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片,含标注文件,符合YOLOv5格式,可直接训练。
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免费 - cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32.zipcudnn大小:260MBCould not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found 本文件是cudnn-7.6.5的文件,可以用来解决一些tensorflow无法加载某些文件的问题Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found 本文件是cudnn-7.6.5的文件,可以用来解决一些tensorflow无法加载某些文件的问题
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免费 - YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数目标检测大小:294MB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。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。
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免费 - LabVIEW AI Vision(LabVIEW AI视觉工具包)opencv大小:199MB使用LabVIEW调用opencv和深度学习模型的工具包(非NI Vision),可直接调用摄像头进行图像采集。简单易于上手。提供包括2d视觉、3d视觉在内的数十个范例,并附送ResNet、语义分割、yolov3/v4/v5、姿态识别等多种模型的源代码。可直接进行深度学习开发!使用LabVIEW调用opencv和深度学习模型的工具包(非NI Vision),可直接调用摄像头进行图像采集。简单易于上手。提供包括2d视觉、3d视觉在内的数十个范例,并附送ResNet、语义分割、yolov3/v4/v5、姿态识别等多种模型的源代码。可直接进行深度学习开发!
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免费 - 行人跌倒数据集(VOC格式)深度学习大小:62MB行人跌倒数据集(VOC格式)行人跌倒数据集(VOC格式)
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免费 - shape_predictor_68_face_landmarks.zipdlib大小:68MB免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步:https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步:https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501
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免费 - LabelmeData.zip数据集大小:231MB手把手教物体检测用到的数据集手把手教物体检测用到的数据集
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免费 - LSTM预测实验中用到的航班数据集数据集大小:837B数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数,可以看到数据集中有144行3列,这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据,预测过去12个月出行的乘客数量。请记住,我们有144个月的记录,这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型,而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数,可以看到数据集中有144行3列,这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据,预测过去12个月出行的乘客数量。请记住,我们有144个月的记录,这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型,而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。
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免费 - 博客中Kmeans以及FCM算法数据(免积分)kmeans大小:59KB博客中Kmeans以及FCM算法的数据,包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集,下载在直接存入项目文件夹即可,如果下载不了,可以私信我,看到后会及时回复。博客中Kmeans以及FCM算法的数据,包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集,下载在直接存入项目文件夹即可,如果下载不了,可以私信我,看到后会及时回复。
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免费 - XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测光伏发电大小:2MB包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上,论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素,通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型,预估光伏电站瞬时发电量,根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析,验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上,论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素,通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型,预估光伏电站瞬时发电量,根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析,验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献
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免费 - Deep Learning Tuning Playbook(中译版)深度学习大小:3MB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。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。
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免费 - stable-diffusion部署需要的包stable-diffusion大小:2MBstable-diffusion部署需要的包stable-diffusion部署需要的包
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免费 - yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.ptyolov8大小:367MByolov8(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=1001.2014.3001.5501yolov8(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
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免费 - 典型的多目标优化算法matlab代码---PlatEMO(你所需要多目标优化代码都有)多目标优化大小:64MBPlatEMO平台是由课题组田野师兄进行开发的,里面包含了众多经典多目标优化算法的matlab代码,需要的自行下载(仅仅限粉丝下载)PlatEMO平台是由课题组田野师兄进行开发的,里面包含了众多经典多目标优化算法的matlab代码,需要的自行下载(仅仅限粉丝下载)
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免费 - Pytorch下实现Unet对自己多类别数据集的语义分割pytorch大小:69KBUnet通常应用到单类别的语义分割,经过调整后该代码适合于多类别的语义分割。对应博客:https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/112383722Unet通常应用到单类别的语义分割,经过调整后该代码适合于多类别的语义分割。对应博客:https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/112383722
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免费 - download-NEU-DET源码软件大小:26MBdownload-NEU-DETdownload-NEU-DET
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免费 - 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)pytorch大小:27MB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
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免费 - 基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵)VMD优化大小:1MB1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码,目标函数根据样本熵计算。直接运行,可以换数据。 2.核心算法加密,有需要请在CSDN联系作者。1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码,目标函数根据样本熵计算。直接运行,可以换数据。 2.核心算法加密,有需要请在CSDN联系作者。
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免费 - DeepSpeech2训练aishell数据集训练的模型paddlepaddle大小:483MBPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练aishell数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeechPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练aishell数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech
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免费 - 改进版的yolov5+双目测距软件/插件大小:71MB新版本代码特点:(注意目前只适用于2560*720分辨率的双目,其他分辨率需要修改) 1、替换“回”字形查找改为“米”字形查找,可以设置存储像素点的个数20可修改,然后取有效像素点的中位数(个人觉得比平均值更有代表性)。 2、每10帧(约1/3秒)双目匹配一次,提升代码的运行速度。 3、可以进行实时检测,运行速度与机器的性能有关。新版本代码特点:(注意目前只适用于2560*720分辨率的双目,其他分辨率需要修改) 1、替换“回”字形查找改为“米”字形查找,可以设置存储像素点的个数20可修改,然后取有效像素点的中位数(个人觉得比平均值更有代表性)。 2、每10帧(约1/3秒)双目匹配一次,提升代码的运行速度。 3、可以进行实时检测,运行速度与机器的性能有关。
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免费 - PID仿真实验报告(含simulink仿真文件)matlab大小:281KB压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件,相应的文章:https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件,相应的文章:https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284
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免费 - Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本电力系统仿真大小:174MB超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件,尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路,Boost电路,单相整流电路,单相逆变电路,三相整流电路,三相逆变电路,LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真,让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢,学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术,以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议,我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始,PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源,车辆电子,航空航天,工业及牵引驱动等。超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件,尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路,Boost电路,单相整流电路,单相逆变电路,三相整流电路,三相逆变电路,LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真,让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢,学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术,以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议,我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始,PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源,车辆电子,航空航天,工业及牵引驱动等。
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免费 - 清华大学教授180张PPT解读人工智能(纯干货)人工智能大小:15MB文档为图片(180张) 清华大学教授180张PPT解读人工智能(纯干货文档为图片(180张) 清华大学教授180张PPT解读人工智能(纯干货
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免费 - DeepSpeech2训练thchs30数据集训练的模型paddlepaddle大小:622MBPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练thchs30数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeechPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练thchs30数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech
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免费 - FasterRcnn.zip目标检测大小:26MBFasterRcnn的代码复现FasterRcnn的代码复现
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免费 - 【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课).zip机器学习大小:157MB机器学习sklearn课程,对应b站的菜菜课程机器学习sklearn课程,对应b站的菜菜课程
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免费 - MSTAR数据集.zip数据集大小:21MB解压后有两个文件夹,一个train,一个test,两个文件夹都有十个子目录,分别是十类目标的SAR图像,图像为100*100的灰度图像解压后有两个文件夹,一个train,一个test,两个文件夹都有十个子目录,分别是十类目标的SAR图像,图像为100*100的灰度图像
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免费 - 输电线路电力金具数据集(2k多张图像,含标签)输电线路电力金具数据集大小:497MB输电线路电力金具数据集(2k多张图像,含标签)输电线路电力金具数据集(2k多张图像,含标签)
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免费 - SLAM导航机器人零基础实战系列-全部PDF文档整理.zipSLAM大小:40MB《SLAM导航机器人零基础实战系列》讲义 第1章:Linux基础 1.Linux简介 2.安装Linux发行版ubuntu系统 3.Linux命令行基础操作 第2章:ROS入门 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的service和client 7.理解tf的原理 8.理解roslaunch在大型项目中的作用 9.熟练使用rviz 10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览 第3章:感知与大脑 1.ydlidar-x4激光雷达 2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器 3.轮式里程计与运动控制 4.音响麦克风与摄像头 5.机器人大脑嵌入式主板性能对比 6.做一个能走路和对话的机器人 第4章:差分底盘设计 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发 5.底盘PID控制参数整定 6.底盘里程计标 第5章:树莓派3开发环境搭建 1.安装系统ubuntu_mate_16.04 2.安装ros-kinetic 3.装机后一些实用软件安装和系统设置 4.PC端与robot端ROS网络通信 5.Android手机端与robot端ROS网络通信 6.树莓派USB与tty串口号绑定 7.开机自启动ROS节点 第6章:SLAM建图与自主避障导航 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控 第7章:语音交互与自然语言处理 1.语音交互相关技术 2.机器人语音交互实现 3.自然语言处理云计算引擎《SLAM导航机器人零基础实战系列》讲义 第1章:Linux基础 1.Linux简介 2.安装Linux发行版ubuntu系统 3.Linux命令行基础操作 第2章:ROS入门 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的service和client 7.理解tf的原理 8.理解roslaunch在大型项目中的作用 9.熟练使用rviz 10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览 第3章:感知与大脑 1.ydlidar-x4激光雷达 2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器 3.轮式里程计与运动控制 4.音响麦克风与摄像头 5.机器人大脑嵌入式主板性能对比 6.做一个能走路和对话的机器人 第4章:差分底盘设计 1.stm32主控硬件设计 2.stm32主控软件设计 3.底盘通信协议 4.底盘ROS驱动开发 5.底盘PID控制参数整定 6.底盘里程计标 第5章:树莓派3开发环境搭建 1.安装系统ubuntu_mate_16.04 2.安装ros-kinetic 3.装机后一些实用软件安装和系统设置 4.PC端与robot端ROS网络通信 5.Android手机端与robot端ROS网络通信 6.树莓派USB与tty串口号绑定 7.开机自启动ROS节点 第6章:SLAM建图与自主避障导航 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控 第7章:语音交互与自然语言处理 1.语音交互相关技术 2.机器人语音交互实现 3.自然语言处理云计算引擎
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免费 - ChatGPT智能AI机器人微信小程序源码-带部署教程人工智能大小:4MB最近ChatGPT智能AI聊天突然爆火了 ChatGPT 是 OpenAI 开发的一款专门从事对话的人工智能聊天机器人原型。 聊天机器人是一种大型语言模型,采用监督学习和强化学习技术。 ChatGPT 于 2022 年 11 月推出,尽管其回答事实的准确性受到批评,但因其详细和清晰的回复而受到关注。 ChatGPT 使用监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调和升级。 ChatGPT的相关模型是OpenAI与微软合作在其 Azure 超级计算基础设施上进行训练的。 ChatGPT 的训练数据包括手册页、互联网现象和编程语言的知识,例如公告板系统和 Python 编程语言。 今天就给大家带来一款小程序版本的程序 包含前后端安装比较简单的其实 PS:api需要用户自行注册获取哈最近ChatGPT智能AI聊天突然爆火了 ChatGPT 是 OpenAI 开发的一款专门从事对话的人工智能聊天机器人原型。 聊天机器人是一种大型语言模型,采用监督学习和强化学习技术。 ChatGPT 于 2022 年 11 月推出,尽管其回答事实的准确性受到批评,但因其详细和清晰的回复而受到关注。 ChatGPT 使用监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调和升级。 ChatGPT的相关模型是OpenAI与微软合作在其 Azure 超级计算基础设施上进行训练的。 ChatGPT 的训练数据包括手册页、互联网现象和编程语言的知识,例如公告板系统和 Python 编程语言。 今天就给大家带来一款小程序版本的程序 包含前后端安装比较简单的其实 PS:api需要用户自行注册获取哈
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免费 - Mathwork+Matlab+编程手册matlab大小:2MBIntroduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt UniversityIntroduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University
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免费 - 电机故障数据集.rar电机故障大小:17MB电机故障数据集,振动数据和电流数据,故障类别:转子断条,气隙偏心,轴承磨损,轴承座损坏,匝道短路,轴承外圈,内圈,滚动体故障。 0,正常,健康正常 1,SC2T,2匝短路 2,SC4T,2匝短路 3,SC8T,2匝短路 4,AE,气隙偏心 5,RBB,转子断条 6,BCB,轴承座坏了 7,BAF,轴承磨损 轴承故障诊断数据10000*1025_1hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_2hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_3hp.csv 电机故障诊断振动数据8000*1025.csv 论文名称放在这里 有需要的自己去找 笼型异步电动机多故障智能诊断及分离方法的研究_王跃龙电机故障数据集,振动数据和电流数据,故障类别:转子断条,气隙偏心,轴承磨损,轴承座损坏,匝道短路,轴承外圈,内圈,滚动体故障。 0,正常,健康正常 1,SC2T,2匝短路 2,SC4T,2匝短路 3,SC8T,2匝短路 4,AE,气隙偏心 5,RBB,转子断条 6,BCB,轴承座坏了 7,BAF,轴承磨损 轴承故障诊断数据10000*1025_1hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_2hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_3hp.csv 电机故障诊断振动数据8000*1025.csv 论文名称放在这里 有需要的自己去找 笼型异步电动机多故障智能诊断及分离方法的研究_王跃龙
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免费 - transformer代码transformer大小:5KB之前的文章好多人蹲代码 这就上传了之前的文章好多人蹲代码 这就上传了
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免费 - 音乐推荐系统数据集.zip推荐系统大小:736MB这是一份音乐数据集,包含上千万的数据。里面有两个文件,一个.txt文件,用来保存用户行为数据集,一个.db文件,用来保存音乐具体信息数据集。通过这两份数据集,我们可以搭建一个音乐推荐系统。这是一份音乐数据集,包含上千万的数据。里面有两个文件,一个.txt文件,用来保存用户行为数据集,一个.db文件,用来保存音乐具体信息数据集。通过这两份数据集,我们可以搭建一个音乐推荐系统。
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免费 - CIFAR10.zip神经网络大小:3MB【神经网络与深度学习】CIFAR10数据集介绍,并使用卷积神经网络训练图像分类模型——**附完整代码**和**训练好的模型文件**——直接用。 具体介绍,看我的文章,链接:https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114519299【神经网络与深度学习】CIFAR10数据集介绍,并使用卷积神经网络训练图像分类模型——**附完整代码**和**训练好的模型文件**——直接用。 具体介绍,看我的文章,链接:https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114519299
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免费 - 基于YOLOv5实现垃圾分类目标检测pytorch大小:391MB本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练,对居民生活垃圾图片进行检测,找出图片中属于哪个类别的垃圾,并指示出在图片中的位置。 本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5,在Windows系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括:数据集及格式转换、探索性数据分析(EDA)、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签)、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练,对居民生活垃圾图片进行检测,找出图片中属于哪个类别的垃圾,并指示出在图片中的位置。 本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5,在Windows系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括:数据集及格式转换、探索性数据分析(EDA)、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签)、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。
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免费 - pytorch-torchvison.zipYOLO大小:321MB英伟达针对arm架构jetson nano 的pytorch和对应的torchvision0.9.0英伟达针对arm架构jetson nano 的pytorch和对应的torchvision0.9.0
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免费 - YOLO数据集数据增强代码数据集大小:421KB资源内是YOLO数据集数据增强代码,含有图像旋转、剪裁、平移、加噪声、调节亮度、翻转、镜像、缩放等方法。另外附有xml到txt转换的代码,并可实现带标签扩增。 内含教程,非常简单易上手。资源内是YOLO数据集数据增强代码,含有图像旋转、剪裁、平移、加噪声、调节亮度、翻转、镜像、缩放等方法。另外附有xml到txt转换的代码,并可实现带标签扩增。 内含教程,非常简单易上手。
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免费 - Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归机器学习大小:60KB1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
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免费 - 时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类,点击即可运行!python大小:407KB内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中,我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法,适用于各种机器学习任务,它最初主要用于解决分类问题,在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用,包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分,可以将模型保存到本地,一旦我们完成了模型的训练,我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征,并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后,我们会将预测结果与实际观测值进行对比,评估模型的准确性和性能。 适合人群:时间序列预测的学习者,机器学习的学习者, 能学到什么:本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解,其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议:大家可以仔细阅读代码部分,其中包括每一步的注释帮助读者进行理解,其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中,我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法,适用于各种机器学习任务,它最初主要用于解决分类问题,在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用,包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分,可以将模型保存到本地,一旦我们完成了模型的训练,我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征,并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后,我们会将预测结果与实际观测值进行对比,评估模型的准确性和性能。 适合人群:时间序列预测的学习者,机器学习的学习者, 能学到什么:本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解,其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议:大家可以仔细阅读代码部分,其中包括每一步的注释帮助读者进行理解,其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。
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免费 - 目标检测+yolov8+源码+运行调试yolov8大小:953KByolov8源码+yolov8调试运行yolov8源码+yolov8调试运行
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免费 - 【神经网络与深度学习】MNIST数据集介绍,并使用卷积神经网络训练手写数字识别模型——**附完整代码**和**训练好的模型文件**——直接用人工智能大小:2MB使用卷积神经网络训练模型,具体介绍,参看我写的这篇文章:https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114455209。使用卷积神经网络训练模型,具体介绍,参看我写的这篇文章:https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114455209。
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免费 - LabVIEW开放神经网络交互工具包onnx神经网络大小:24MB包含GPU和CPU两个版本,无论使用何种框架训练的onnx模型,都可以无缝集成到LabVIEW中,并使用工具包提供的CUDA,TensorRT接口实现加速推理,安装步骤可查看:https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/124998746包含GPU和CPU两个版本,无论使用何种框架训练的onnx模型,都可以无缝集成到LabVIEW中,并使用工具包提供的CUDA,TensorRT接口实现加速推理,安装步骤可查看:https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/124998746
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免费 - hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹软件/插件大小:1MB用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用
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免费 - Window环境下 海康视频RTMP推流方法RTSP转RTMP大小:93MBWindow环境下 海康视频RTMP推流方法,使用到的工具。希望能够帮到大家。Window环境下 海康视频RTMP推流方法,使用到的工具。希望能够帮到大家。
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免费 - DeepSpeech2训练free_st_chinese_mandarin_corpus数据集训练的模型paddlepaddle大小:597MBPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练free_st_chinese_mandarin_corpus数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeechPaddlePaddle实现的DeepSpeech2模型,训练free_st_chinese_mandarin_corpus数据集训练的模型,源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech
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免费 - 三维gazebo模型库3dgemsgazebo大小:299MB来自http://data.nvision2.eecs.yorku.ca/3DGEMS/的gazebo仿真模型:拥有270+细节丰富的办公室环境三维仿真模型,主要面向版本为gazebo7,高版本可兼容来自http://data.nvision2.eecs.yorku.ca/3DGEMS/的gazebo仿真模型:拥有270+细节丰富的办公室环境三维仿真模型,主要面向版本为gazebo7,高版本可兼容
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免费 - gazebo中为行人添加碰撞属性:actor_collisions.zipZIP大小:13KBgazebo中为行人添加碰撞属性:actor_collisions.zip 具体使用方法参见博客: https://blog.csdn.net/allenhsu6/article/details/114068662gazebo中为行人添加碰撞属性:actor_collisions.zip 具体使用方法参见博客: https://blog.csdn.net/allenhsu6/article/details/114068662
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免费 - Informer模型实战案例(代码+数据集+参数讲解)深度学习大小:116MB本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例,它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper,可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的,Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型,Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理,以捕捉序列中的长期依赖关系,并利用Transformer的编码器-解码器结构进行预测,通过阅读本文你可以学会利用个人数据集训练模型。Informer是一种用于长序列时间序列预测的Transformer模型,但是它与传统的Transformer模型又有些不同点,与传统的Transformer模型相比,Informer具有以下几个独特的特点: 1. ProbSparse自注意力机制:Informer引入了ProbSparse自注意力机制,该机制在时间复杂度和内存使用方面达到了O(Llog L)的水平,能够有效地捕捉序列之间的长期依赖关系。 2. 自注意力蒸馏:通过减少级联层的输入,自注意力蒸馏技术可以有效处理极长的输入序列,提高了模型处理长序列的能力本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例,它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper,可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的,Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型,Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理,以捕捉序列中的长期依赖关系,并利用Transformer的编码器-解码器结构进行预测,通过阅读本文你可以学会利用个人数据集训练模型。Informer是一种用于长序列时间序列预测的Transformer模型,但是它与传统的Transformer模型又有些不同点,与传统的Transformer模型相比,Informer具有以下几个独特的特点: 1. ProbSparse自注意力机制:Informer引入了ProbSparse自注意力机制,该机制在时间复杂度和内存使用方面达到了O(Llog L)的水平,能够有效地捕捉序列之间的长期依赖关系。 2. 自注意力蒸馏:通过减少级联层的输入,自注意力蒸馏技术可以有效处理极长的输入序列,提高了模型处理长序列的能力
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免费 - YOLOv5源码下载连接源码软件大小:470MBYOLOv5源码下载连接YOLOv5源码下载连接
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免费 - Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类机器学习大小:73KB1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
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免费 - 基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目,带数据集可直接跑通的源码数据集大小:31MB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。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。
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免费 - 基于pytorch的深度学习花朵种类识别项目完整教程(内涵完整文件和代码)pytorch大小:758MB1、项目要求: 基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类,输入一张花的照片,输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作: 数据集预处理操作: 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1)数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2)数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现好了,直接调用即可 3)处理好的数据集保存在DataLoader模块中,可直接读取batch数据 网络模型训练操作: 迁移pytorch官网中models提供的resnet模型,torchvision中有很多经典网络架构,调用起来十分方便,并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练,也就是所谓的迁移学习 选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见:https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.55011、项目要求: 基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类,输入一张花的照片,输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作: 数据集预处理操作: 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1)数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2)数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现好了,直接调用即可 3)处理好的数据集保存在DataLoader模块中,可直接读取batch数据 网络模型训练操作: 迁移pytorch官网中models提供的resnet模型,torchvision中有很多经典网络架构,调用起来十分方便,并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练,也就是所谓的迁移学习 选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见:https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501
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免费 - torch1.7.zipyolov5大小:86MB树莓派4b编译的torch1.7与torchvision0.8文件,可以用于在树莓派上部署yolov5树莓派4b编译的torch1.7与torchvision0.8文件,可以用于在树莓派上部署yolov5
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免费 - 电子科技大学《数据挖掘与大数据分析》课程期末复习资料电子科技大学大小:99MB电子科技大学数据挖掘与大数据分析课程期末复习资料与笔记免费分享~电子科技大学数据挖掘与大数据分析课程期末复习资料与笔记免费分享~
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免费 - YOLOv5预训练模型权重YOLOv5大小:295MBYOLOv5四个权重文件 yolov5s.pt yolov5m.pt yolov5l.pt yolov5x.ptYOLOv5四个权重文件 yolov5s.pt yolov5m.pt yolov5l.pt yolov5x.pt
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免费 - 手写数字识别数据集(基于matlab实现)matlab大小:363KB代码可以参考博文:https://blog.csdn.net/weixin_43687366/article/details/88139441#comments_13625330 手写数字识别 手写数字识别 手写数字识别代码可以参考博文:https://blog.csdn.net/weixin_43687366/article/details/88139441#comments_13625330 手写数字识别 手写数字识别 手写数字识别
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免费 - Speech Wav ResourceWav大小:1MBJava离线版语音识别-语音转文字的音频测试文件,对应文章路径为:https://lijinjiang.blog.csdn.net/article/details/127069618Java离线版语音识别-语音转文字的音频测试文件,对应文章路径为:https://lijinjiang.blog.csdn.net/article/details/127069618
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