这里面包含整个基于神经网络深度学习完成人脸识别项目,包括原始数据训练数据训练模型测试数据等
2023/2/12 1:30:36 51.73MB 人脸识别 深度学习
1
包含常用的几种高光谱数据,可以用于遥感图像分类。
WashingtonDCMal,IndianPine等。
ndianPines是最早的用于高光谱图像分类的测试数据,由机载可视红外成像光谱仪(AVIRIS)于1992年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像,然后截取尺寸为145×145的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。
Pavia University数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪(Reflective OpticsSpectrographicImagingSystem,ROSIS-03)在2003年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。
该光谱成像仪对0.43-0.86μm波长范围内的115个波段连续成像,所成图像的空间分辨率为1.3m。
其中12个波段由于受噪声影响被剔除,因而一般使用的是剩下103个光谱波段所成的图像。
该数据的尺寸为610×340,因而共包含2207400个像素,但是其中包含大量的背景像素,包含地物的像素总共只有42776个,这些像素中共包含9类地物,包括树、沥青道路(Asphalt)、砖
2023/2/11 2:19:13 195MB 高光谱数据集
1
NASA大量锂离子电池实验数据,大量参数,测试数据完全。
2023/2/6 10:27:43 89.32MB 锂离子电池 NASA测试 大量参数
1
高质量开放数据集下载地址汇总;
这个汇总里边数据集真的很多,横跨农业、生物、数据竞赛、教育、金融、健康等各品种别
2023/2/4 22:50:54 22KB 大数据
1
基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序一、DataMiningApriori程序用eclipse打开,把三个测试数据mushroom、accidents和T10I4D100K放置在F:\DataMiningSample\FPmining文件夹下面,即可运转二、FP-growth程序1、包括程序源文件和编译生成的可执行原件2、程序运转方法把FP_Growth.exe可执行文件与三个测试数据mushroom、accidents和T10I4D100K放置在同一个文件夹下面,双击FP_Growth.exe,即可顺序挖掘mushroom、accidents和T10I4D100K事物数据集中的频繁模式,阈值设定见testfpgrowth.cpp文件中的main函数三、Eclat程序直接用eclipse打开执行四、输出的频繁模式及支持度文件示例给出了部分输出文件,由于全部输出文件太大,所有没有全部给出,可以由执行程序得出。
另外附带详解PPT
2023/1/30 20:57:21 3.6MB Apriori FP-Growth Eclat 频繁模式挖掘
1
基于rtp协议封装的数据收发sdk可用于android工程或修改后用于java项目,对于大量数据实时传输的使用。
目前采用pcm格式语音数据做的测试,数据收发稳定
2023/1/13 1:09:03 6.72MB rtp androidhu 语音实时传输
1
动态NAGA-II算法的matlab代码,主要有拥堵距离,精英策略,基因操作,非支配排序,函数值,NSGA-II主代码等几个模块,本代码只是对FDA函数的测试,还包含测试数据
1
Emmagee功能介绍1、检测当前时间被测应用占用的CPU使用率以及总体CPU使用量2、检测当前时间被测应用占用的内存量,以及占用的总体内存百分比,剩余内存量3、检测应用从启动开始到当前时间消耗的流量数4、测试数据写入到CSV文件中,同时存储在手机中5、可以选择开启浮窗功能,浮窗中实时显示被测应用占用功能数据信息6、在浮窗中可以快速启动或者关闭手机的wifi网络Emmagee如何使用?1、安装Emmagee应用apk下载地址:http://code.google.com/p/emmagee/downloads/list2、启动Emmagee,列表中会默认加载手机安装的所有应用3、选择你需要测试的应用,点击“开始测试”,被测应用会被启动4、开始你的功能测试吧,测试过程中会自动记录相关功能参数5、测试完成后回到Emmagee界面,点击“结束测试”,测试结果会保存在手机指定目录的CSV文件中生成的CSV文件内容见图:6、使用Excel打开CSV文件,使用自带的统计图标功能生成统计图:
1
《GDAL源码剖析与开发指南》中的代码和测试数据。
有需求的同学可以下载看看。
2019/11/1 5:23:17 39.86MB gdal 李民录
1
蓝桥杯练习零碎vip题目和测试数据
2021/9/12 3:08:31 60MB 蓝桥杯
1
共 451 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡