内容概要：本文深入探讨了基于机器学习的负荷曲线聚类方法，重点介绍了K-means、ISODATA、改进的L-ISODATA以及创新的K-L-ISODATA四种算法。文章首先简述了k-means的基本原理及其局限性，随后详细讲解了L-ISODATA算法的改进之处，特别是在大数据集上的高效聚类能力。接着，文章阐述了K-L-ISODATA的进一步优化，强调其在数据处理速度和聚类准确率方面的显著提升。最后，通过多个评价指标如数据处理速度、聚类准确率和可解释性等，对这四种算法进行了全面对比分析。文中还提供了高可修改性和可扩展性的精品代码，方便研究人员和技术人员进行二次开发和优化。 适合人群：从事电力系统数据分析的研究人员、工程师以及对机器学习应用于电力系统的感兴趣的学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要对大量电力负荷数据进行高效聚类分析的场景，旨在帮助用户选择最适合的聚类算法，从而优化能源管理和数据处理流程。 阅读建议：读者可以通过对比不同算法的优缺点，结合实际应用场景，选择最合适的聚类方法。同时，利用提供的高质量代码，可以快速实现并测试不同的聚类算法，加速研究和开发进程。

carvana-image-masking-challenge：train 数据（数据分为train和mask，全部数据太大，单独上传，mask再另一个下载链接里） 数据介绍：2017 年 7 月，美国二手汽车零售平台 Carvana 在知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布了名为 Carvana 图像掩模大挑战赛（Carvana Image Masking Challenge）的比赛项目，吸引了许多计算机视觉等相关领域的研究者参与。

无线路由器密码破解_BT3-spoonwep2(图文并茂，傻瓜式操作) 补充软件下载地址: BT3 U盘版 显卡和网卡兼容较差 http://cesium.di.uminho.pt/pub/backtrack/bt3final_usb.iso 下载后按教程解压到U盘里用bootinst.bat即可实现引导,在引导界面里最好选择KDE的选项每个都试试,这样才能进到图形界面.用户名:root 密码:toor 光盘版BT3, 大概694MB，直接刻盘，然后用光盘引导，即可进入bt3,连接为： http://ftp.heanet.ie/mirrors/backtrack/bt3-final.iso 谢谢版主提供的链接 BT4 BETA版 显卡和网卡兼容较好 推荐下载 http://ftp.belnet.be/mirror/backtrack/bt4-beta.iso 安装方法跟BT3一样.启动时会进去终端界面.可在提示下输入startx 进入图形界面 spoonwep2 地址 http://gd.qiannao.com:8080/servlet/FileDownload?filename=//yinghu/%C9%CF%B4%AB%B7%D6%CF%ED/2008/11/13/%D6%D0%CE%C4%B0%FC_spoonwep2.rar&vid=0 安装方法见教程 兄弟们好好试试吧.我的机器的网卡不支持这个.有成功的上来说说!谢谢版主提供下载地址! 本文是无线网络密码破解傻瓜图文只做技术交流之用，提醒各位注意无线网络安全性，请勿用于其他用途，否则后果自负。 　　前言：面对电脑搜索到的无线网络信号，你是否怦然心动？但看到一个个“启用安全的无线网络”你是否又感到有一丝遗憾。本人作为一个心动+遗憾的代表，充分发挥主观能动性，总算学有所成，终于能成功无线密码，这份成功的喜悦不敢独享，写下该篇教程。 　　注：1、本文针对的无线破解是指wep的破解，wpa破解现在仍是技术难题，不在本文讨论之列，如果你家无线路由需要加密，为保障安全也请采用wpa模式。如果你不知道何谓wep、wpa，请百度一下，会给你一个专业的回答。最简单的解释就是无线信号的密码，后者比前者加密程度高。 　　2、本文力求以傻瓜式、菜鸟式的方法解决问题，适合像我一样不懂的菜鸟。 　　下面开始我们的解密之旅： 　　一、准备篇 　　1、一个有可破解无线信号的环境。如我在家随便搜索出来的信号。 2、带无线网卡的电脑一台（笔记本台式机均可，只要无线网卡兼容BT3），我用的是三星NC10的上网本。 　　3、2G以上优盘一个（我用的是kingston 8G 的）

Emotion-Domestic国内（亚洲）表情识别数据集

半自动图像分割标注 用点击与边框做为SAM的提示 手动标注 按住左键拖动鼠标，像绘图一样标注多边形 （每隔0.15 s 一个点） 标注调整 多边形调整 删除点或者调整多边形的遮挡关系 多边形可视化 预览语义分割/实例分割的掩膜 标注导出 支持的转换格式 ISAT标注导出为MSCOCO、 YOLO、 LabelMe及VOC (包含 XML)格式 界面语言切换 软件提供了中文与英文两种界面，可以随时切换。

Allegro16.6培训教程-简体.doc Allegro16.6培训教程-简体.doc word文档，187页

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数据集是一个大规模的虹膜图像数据集，由中国科学院自动化研究所（CASIA）创建。该数据集包含来自 1000 名受试者的 20000 幅虹膜图像，每名受试者提供 20 幅图像。这些图像使用IKEMB-100 双眼虹膜相机采集，分辨率为 640×480 像素。数据集的特点：规模大：包含 1000 名受试者的虹膜图像，是首个公开的千人级虹膜数据集。图像质量高：使用先进的 IKEMB-100 相机采集，图像清晰，适合用于虹膜特征提取。多样性丰富：图像中存在多种类内变化，如眼镜佩戴、镜面反射等，增加了数据集的复杂性和实用性。虹膜识别算法研究：可用于开发和验证虹膜识别算法，包括图像预处理、特征提取、特征匹配等。分类与索引方法开发：适合用于研究虹膜特征的独特性，开发新的分类和索引方法。机器学习与深度学习：为深度学习模型（如卷积神经网络）提供丰富的训练数据，提升模型的准确性和鲁棒性。数据集为虹膜识别研究提供了宝贵的资源，帮助研究者深入探究虹膜特征的独特性和多样性，推动虹膜识别技术在生物特征识别领域的应用和发展。

YOLO模型的优化与加速方法，旨在提高目标检测的速度和精度。首先，介绍了YOLO模型的基本架构和版本演变，包括YOLOv5的结构特点。接着，重点讨论了模型架构的优化，包括更高效的Backbone（如CSPDarknet53）、激活函数（如Leaky ReLU和Swish）以及增强型特征融合（如PANet）。然后，深入分析了数据处理的优化方法，包括数据增强、预处理和数据加载优化。训练技巧方面，介绍了学习率调度、正则化技术（如Dropout和Batch Normalization）以及迁移学习的应用。最后，探讨了硬件加速技术，包括GPU、TensorRT优化和FPGA加速，强调了通过不同技术手段提升YOLO模型的实际性能。本文通过丰富的源码示例和技术细节，为YOLO模型的实际应用提供了全面的优化方案。

本课件ppt主要时介绍vuejs框架的学习，从vuejs的安装使用到能够独立使用vuejs进行前端项目开发，由浅到深，从入门到进阶，确保每位同学都能以最简单的案例和方式来理解vuejs框架的使用。本课件使用于前端零基础小白，也适用于其他想要掌握vuejs框架使用的开发人员。通过学习本课件ppt，你能在短时间内对vuejs框架有全新的认识。对于前端开发来说，掌握vuejs的使用，已经是该行业默认的基本要求。本课件通过简单生动的语法案例、小demo等将vuejs全家桶各部分内容串联起来，针对各个知识点逐一侦破，最后再通过完整的项目案例把零散的知识点有机结合，帮助大家再次吃透vuejs涉及的各个知识点。本内容简单易学，只要你愿意学，没有学不会的可能！给自己一个提高薪资待遇的机会，从学习vuejs框架开始！ ### Web前端开发-Vue.js框架知识点详解 #### 一、Vue.js简介与学习意义 - **为什么学习Vue.js** - 当前市场上，Vue.js已成为众多企业招聘前端工程师时所看重的一项技能。 - 对于已有项目的重构或新项目的开发，Vue.js提供了强大的支持与便利性。 - 在求职市场中，熟悉Vue.js可以显著提升个人竞争力。 - **简述Vue.js** - **读音**: `/vjuː/` 类似于“view”。 - **定义**: Vue.js是一个渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面。 - **特性**: - **渐进式**: 可以逐步引入Vue.js，无需一开始就全面采用。 - **解耦**: 视图与数据分离，使得维护更容易。 - **组件化**: 支持可复用组件，提高了开发效率。 - **前端路由**: 支持SPA（单页面应用）模式。 - **状态管理**: 通过Vuex等工具管理应用的状态。 - **虚拟DOM**: 提升性能，减少DOM操作。 #### 二、Vue.js的安装与使用 - **安装方式** - **CDN引入**: 最简单快捷的方式，适合快速原型开发。 - **下载并引入**: 适合对本地资源有特别需求的情况。 - **npm安装**: 推荐的方式，方便管理依赖和版本控制。 - **CDN引入示例** - 开发环境版本: ```html ``` - 生产环境版本: ```html ``` - **使用npm安装** - 适用于构建大型项目，配合Webpack等工具使用。 - 命令示例: ```bash npm install vue --save ``` #### 三、Vue.js初体验 - **Hello Vue.js** - 创建Vue实例，指定挂载点及初始数据。 - 示例代码: ```javascript new Vue({ el: '#app', data: { message: 'Hello Vue.js!' } }) ``` - **响应式原理**: Vue会自动追踪数据变化，更新视图。 - **Vue列表展示** - 使用`v-for`指令遍历数组。 - 示例代码: ```html

• {{ item.message }}

``` - **案例：计数器** - 使用`methods`定义方法。 - 使用`@click`绑定点击事件。 - 示例代码: ```html ``` #### 四、Vue.js的MVVM模式 - **MVVM模式** - **Model**: 数据模型，负责处理数据逻辑。 - **View**: 用户界面，显示数据。 - **ViewModel**: 绑定Model和View，处理用户输入并更新视图。 - Vue实现了MVVM模式，简化了前端开发流程。 #### 五、学习Vue.js的前提条件 - **基础知识** - HTML/CSS/JavaScript基础知识是学习Vue.js的基础。 - 不需要预先了解Angular、React或其他框架。 #### 六、总结 - **学习Vue.js的重要性**: - 适应市场需求，提升个人技能水平。 - 加强项目开发效率，降低维护成本。 - **安装与使用**: - 多种安装方式可供选择，灵活应对不同场景。 - **实践案例**: - 通过具体示例加深理解，提高实战能力。 - **MVVM模式**: - 明确分工，简化开发过程。 通过以上内容的学习，不仅可以帮助前端新手快速上手Vue.js，也能为有一定经验的开发者提供深入理解和应用的参考。Vue.js以其简洁、高效的特点，在前端开发领域占据了一席之地，值得每一位前端工程师深入了解与掌握。