配置好的Oxford-102 Flower数据集 花卉数据集-DFGAN

本文件为配置好的Oxford-102 Flower数据集，可直接用于DF-GAN2022版本的训练测试，也可以根据文件夹来替换为自己的数据集进行训练。文件夹包括：图像数据集、文本数据集、flower_val256_FIDK0.npz、flower_text_encoder250.pth、flower_cat_dic.pkl、cat_to_name、captions_DAMSM.pickle、captions.pickle文件。 Oxford-102 Flower是牛津工程大学于2008年发布的用于图像分类的花卉数据集 **数据量**：8189张图像组成的数据集，这些图像被划分为103个花卉类别，都是英国常见的花卉。数据集分为训练集、验证集和测试集，训练集和验证集各包含10个图像，测试集由剩余的6129张图像组成（每类至少20张）。 **种类**：每个类包含40到250个图像，百香花的图像数量最多，桔梗、墨西哥紫菀、青藤、月兰、坎特伯雷钟和报春花的图像最少，即每类40个，图像被重新缩放，使最小尺寸为500像素。

Oxford-102 Flower配置数据包

Oxford-102 Flower是牛津工程大学于2008年发布的用于图像分类的花卉数据集 本文件为Oxford-102 Flower对应的配置数据包，包括的是训练花数据集以及测试数据集训练效果的必要配置文件，基本适用于文本生成图像相关模型，完全适用于DF-GAN2022版代码以及其延伸模型，文件夹包括： flower_val256_FIDK0.npz、flower_text_encoder250.pth、flower_cat_dic.pkl、cat_to_name、captions_DAMSM.pickle、captions.pickle文件

我的三合一游戏站项目（AI虚拟女友、文字版王者荣耀、女儿养成类游戏）-基于文心千帆ERINE-Bot4的三合一游戏站

使用方法： 1、解压项目，两个文件夹，wenxin-express为后端，wenxin-vue3-fe-master为前端。 2、打开wenxin-express，使用vscode终端cd进入项目目录，输入npm i安装依赖，然后输入node app.js启动项目； 3、打开wenxin-vue3-fe-master，使用vscode终端cd进入项目目录，输入npm i安装依赖，然后输入npm run dev启动项目； 4、在浏览器中输入http://localhost:5173/ 进入网页开始游戏。 大模型三合一游戏站项目是基于文心千帆ERINE-Bot4的一个创新性项目。该项目包括了三个游戏，分别是AI虚拟女友、文字版王者荣耀和女儿养成类游戏。 在AI虚拟女友中，用户可以体验到一种仿真的情感互动，能够理解用户的语言并做出相应的回应，提供陪伴和娱乐。 在文字版王者荣耀中，玩家可以通过交流指令和战术来指导自己的角色，在虚拟的游戏世界中体验策略和协作的乐趣。 在女儿养成模拟器中，扮演一个虚拟父母的角色制定计划、参与活动等方式来培养和引导女儿的成长。

一键文生图-本地SD文本生成图像应用

一键文生图-本地SD文本生成图像应用

类肯德基自助点餐系统03 - 商品与购物车逻辑设计

本资源为类肯德只因自助点餐系统0.3.0版本： 1、【重要提醒】0.3.0版本实现了对象类型的设计、商品页面设计、购物车设计，具有商品列表的界面、购物车列表页面，购物车弹出层增减、金额计算、清空、导航栏与右侧商品联动等功能，已经初步具备一个点餐系统的部分功能； 2、使用的技术栈为Vue3.2+Vite+TS+Vant+Pinia+MongoDB； 3、项目正在gitee同步更新，请点个star：https://gitee.com/airheaven/kfg-vue 使用方法： 1、解压文件包，放入VSCode； 2、终端cd进入项目，使用npm install建立依赖 3、npm run dev启动项目

类肯德基自助点餐系统02 - 页面布局(Vue3.2 + Vite + TS + Vant + Pinia + MongoDB）

本资源为类肯德只因自助点餐系统0.2.0版本： 1、【重要提醒】0.2.0版本实现了商品页面的初步设计、轮播图的展示、标题栏、导航栏和商品页面的布局设计； 2、使用的技术栈为Vue3.2+Vite+TS+Vant+Pinia+MongoDB； 3、项目正在gitee同步更新，请点个star：https://gitee.com/airheaven/kfg-vue 使用方法： 1、解压文件包，放入VSCode； 2、终端cd进入项目，使用npm install建立依赖 3、npm run dev启动项目

类肯德基自助点餐系统01(Vue3.2 + Vite + TS + Vant + Pinia + MongDB）Vue H5项目

本资源为类肯德基自助点餐系统0.1.0版本： 1、【重要提醒】0.1.0版本实现了项目初始化与搭建，是一款非常适合起步的脚手架，可供学习； 2、使用的技术栈为Vue3.2+Vite+TS+Vant+Pinia+MongoDB； 3、0.1.0版本已成功搭建Less、Vant、vw适配方案、Vue Rotuer、Pinia和Axios； 4、项目在gitee同步更新，请点个star：https://gitee.com/airheaven/kfg-vue 使用方法： 1、解压文件包，放入VSCode； 2、终端cd进入项目，使用npm install建立依赖 3、npm run dev启动项目

FID预训练好的模型 针对COCO的FID预训练模型 文本生成图像定量指标模型

这是FID预训练好的模型，针对coco的文本生成图像定量指标训练好的模型 复现步骤请看：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/124751665 CUB-Bird的FID预训练好的模型，请看：https://download.csdn.net/download/air__Heaven/85362542

web端云监工系统（Vue3+Element plus+TS+Pinia）

项目技术栈 - Vue 3.2.13 - Element-Plus 2.1.10 - Vue-Router 4.0.3 - Pinia 2.0.13 - Axios 1.2.0 - Mitt 3.0.0 - TypeScript、TRTC、Less-loader、... 输入`npm i`自动配置项目相关依赖，然后输入`npm run serve`启动服务。也可以直接`npm start`。

数据挖掘——移动平均预测道琼斯、纳斯达克、标准普尔指数

本资源使用移动平均预测道琼斯、纳斯达克、标准普尔指数——Python中的基本数据操作和可视化，压缩包里包括S&P、Dow、Nasdaq数据集和代码。 移动平均⼜称移动平均线，简称均线。作为技术分析中⼀种分析时间序列的常⽤⼯具，常被应⽤于股票价格序列。移动平均可过滤⾼频噪声，反映出中⻓期低频趋势，辅助投资者做出投资判断。