FairMOTVehicle A fork of FairMOT used to do vehicle MOT(multi-object tracking). You can refer to origin fork 车辆跟踪，效果如下，此测试未经过训练(Results of vehicle mot is as follows, the video seq has not been trained)： 使用UA-DETRAC公开数据集训练FairMOT(Using UA-DETRAC as training dataset for vehicle tracking) UA_DETRAC是一个公开的车辆跟踪数据集, 共8万多张训练数据集，每一张图的每一辆车都经过了精心的标注。 训练方法(具体调用时，根据服务器目录, 修改自定义路径) (1). 使用gen_labels_detrac.py脚本

GeoLite2-City.mmdb 2025-02-28 数据库是MaxMind提供的地理IP数据文件的一部分，用于识别IP地址所对应的地理位置。该文件通常被网络服务提供商、安全设备以及网络分析工具广泛使用，用以进行地理位置信息的查找和分析。GeoLite2-City 数据库的数据会定期更新，以便反映最新的地理信息。 数据库中的数据包括国家、地区、城市、邮政编码、经度和纬度等信息。这些信息帮助用户了解访问其网站或者服务的用户来自何方，对于内容分发网络（CDN）路由决策、欺诈检测、广告定向、数字版权管理（DRM）和地理限制内容的分发等方面尤其重要。 MaxMind提供的GeoLite2-City.mmdb文件是一个二进制数据库文件，它能够快速地被应用程序查询，以返回给定IP地址的地理位置信息。相比纯文本格式的数据文件，二进制格式通常查询速度更快，占用空间更小。 该文件的版本标识为2025-02-28，表明它是截至到2025年2月28日的最新数据集。使用这个文件的用户可以确保他们的服务使用的是最近更新的地理信息，从而提高服务的准确性和效率。 在网络安全领域，通过将IP地址与地理位置关联，可以更好地进行网络流量监控和异常行为的检测。例如，如果一个企业发现其网络中出现来自不常见地区的访问尝试，这可能是网络攻击或者恶意访问的迹象。因此，对于需要维护网络安全的企业来说，及时更新和使用GeoLite2-City.mmdb这类地理IP数据库是至关重要的。 在营销和市场分析领域，通过地理信息可以更加精确地分析和定位目标客户群，提高广告投放的效果。广告商可以根据用户的位置投放特定区域的广告，而企业可以根据用户所在地区分析消费者行为，制定更为精准的市场策略。 需要指出的是，虽然GeoLite2-City.mmdb数据在大多数应用场景中足够使用，但它们并不像付费的GeoIP2数据那样提供精细的地理位置信息。因此，在需要高精度位置识别的应用场景中，可能还是需要考虑购买MaxMind提供的付费服务。 GeoLite2-City.mmdb 2025-02-28 数据库是网络技术领域中不可或缺的一部分，它帮助了全球的开发者、企业和服务提供商在多个维度上理解和利用IP地址与地理位置之间的关联信息。

基于Multisim仿真的水箱水位检测控制系统设计与实现：实时监测、分级控制及越线警报系统,数电设计水箱水位检测控制系统multisim仿真+设计报告+ 水箱水位控制系统仿真功能: 1.在水箱内的不同高度安装3根金属棒，以感知水位变化情况， 液位分1，2，3档; 2.当检测到水位低于1、2档时，通过继电器打开电磁阀，向水箱供水; 3.当水位超过1档时，继续供水，直到水位达到2档为止，关闭电磁阀; 4.当水位超过3档时，发出越线声光警报。 ,数电设计;水箱水位检测;控制系统;Multisim仿真;设计报告;水位变化感知;档位控制;继电器控制电磁阀;越线警报。,基于Multisim仿真的水箱水位多档控制与警报系统设计报告

C# Winform开源CAN上位机源码，实现转速控制及通信功能，基于周立功DLL与zedgrah绘图技术,基于周立功CAN接口的Winform上位机源码，实现转速控制及实验功能，集成通信与图形化展示,C#Winform开源一个can上位机源码，工控试验源码，通讯源码。 can接口用的周立功的dll文件。 绘图用的zedgrah。 上位机功能是读取历史转速数据，作为控制的目标转速，通过can卡，发送给风扇控制器，复现风扇转速变化趋势。 或者自定义目标转速波形，进行相关可靠性试验。 代码实现了can通讯，excel文件读取，参数标定，曲线实时绘制等功能。 部分代码借鉴了有关大神 ,C# Winform; CAN上位机源码; 工控试验源码; 通讯源码; 周立功DLL; ZedGraph; 历史转速数据读取; 控制目标转速; CAN卡通讯; 风扇控制器; 自定义目标转速波形; 可靠性试验; can通讯; excel文件读取; 参数标定; 曲线实时绘制; 代码借鉴。 关键词用分号隔开，如：C# Winform;周立功DLL;CAN通讯等等。,基于C# Winform的工控CAN通讯上位机源码

SEM（Search Engine Marketing）是搜索引擎营销的简称，主要指通过付费方式在搜索引擎上推广网站，以提高品牌曝光度和获取目标流量。 SEM竞价数据报表是评估和优化SEM活动的重要工具，通过对各项数据进行分析，可以了解广告效果，指导投放策略。下面将详细解释标题和描述中涉及的知识点，并结合提供的压缩包文件内容进行解析。 1. **SEM竞价数据报表的种类**：根据描述，模板涵盖了多行业的日表、周报、月报、周总结和工作日志。这些报表各有侧重点，例如日表关注日常投放细节，周报和月报用于总结趋势和效果，周总结和工作日志则用于记录和反思操作过程。 2. **成本核算报表**：如"百度竞价日常成本核算报表.xls"，这是SEM的核心部分，通过计算每次点击费用（CPC）、总花费、转化次数等，分析投资回报率（ROI），以确保广告支出在可控范围内。 3. **工作安排和搜索词管理**："竞价每天工作日志模板.xls"可能包含关键词添加、出价调整、否定关键词设置等日常任务，而"查词表 模板.xls"可能用于收集和分析潜在客户可能使用的搜索词汇，以优化关键词策略。 4. **转化率报表**："医疗项目组 X月转化率报表 模板.xls"关注的是广告带来的实际业务成果，比如在线咨询、预约、购买等，帮助判断哪些关键词和广告创意更有效。 5. **来院渠道分析**："每日竞价报表-来院渠道.xls"可能详细记录了不同来源的访问者数量，帮助企业了解哪些渠道的广告投放效果最好。 6. **竞争对手关键词排位报表**："竞争对手关键词排位报表--医疗网络部 整理 .xls"用于监控竞争对手的广告策略，分析他们的关键词选择和排名，以便调整自身策略，争取竞争优势。 7. **周工作总结与计划**："竞价周工作总结计划模板.xls"不仅总结过去一周的工作成效，还规划下一周的行动计划，确保SEM活动持续改进。 以上就是SEM竞价数据报表的各个组成部分及其重要性。通过这些模板，SEM从业者可以系统地跟踪和分析广告表现，制定更有效的投放策略，提高广告效益。同时，这些模板也适用于不同行业的SEM实践，提供了标准化的数据分析框架。

实验一：数字基带仿真实验和Zigbee软件程序与硬件安装与LED灯闪烁实验 实验二数据传输实验与Zigbee按下按键点亮对应的LED实验 实验三语音传输实验与Zigbee利用定时器实现LED闪烁 实验四无线多点组网实验与简单无线网络中计算机与模块通信的实验 在现代通信技术迅速发展的背景下，理解和掌握数字基带仿真、数据传输、语音传输和无线多点组网等新技术实验显得尤为重要。本报告将详细介绍这四个部分的实验内容及其意义。 数字基带仿真实验的目的是让学生熟悉现代通信系统中数据传输的基本原理和关键技术。在这一实验中，我们重点研究了蓝牙基带包的差错控制技术，包括包头检查（HEC）、循环冗余校验（CRC）以及前向纠错（FEC）。这些技术对于确保数据传输的完整性与可靠性起到了至关重要的作用。此外，跳频技术的学习帮助学生理解了如何通过改变频率来避免干扰，增强了通信的抗干扰能力。在数据加密解密技术方面，学生学习了蓝牙的常规密钥加密和RSA的公钥加密解密算法，这对于数据的安全传输至关重要。实验要求学生在Visual C++环境下自行编写编译码和加解密程序，从而加深对理论知识的理解和编程技能的培养。 接下来，数据传输实验让学生通过Zigbee技术控制LED灯的点亮，达到了理解协议层次结构、物理信道与逻辑信道的区别，以及面向连接和无连接服务的目的。学生在这一实验中需要设计并实现数据传输协议，实践流量控制，以及了解数据传输层的常用协议。这不仅帮助学生掌握了协议设计的相关知识，而且通过实践活动加深了对这些知识的理解。 语音传输实验要求学生处理模拟语音信号的数字化处理、编码和解码，并通过无线通信系统高效、高质量地传输语音信号。虽然实验三的具体内容未在概要中详细描述，但其核心目标在于提升学生对于语音信号处理及传输技术的理解，这对于未来在通信领域的深入研究和技术开发具有重要意义。 无线多点组网实验则是为了让学生建立一个简单的无线网络，实现计算机与模块之间的通信。这一实验不仅涵盖了网络拓扑结构、路由选择和数据包转发等网络层的核心概念，还着重培养了学生的实际组网能力。在这个过程中，学生将学会如何构建和维护一个基本的无线通信网络，并理解网络通信的复杂性与挑战。 通过这四个实验的学习与实践，学生不仅能够掌握无线通信、数据传输、错误控制和网络安全等关键技术，而且还能在实验中发现自己的不足，比如编程能力的提升空间，从而在今后的学习和工作中更加注重相关技能的提高。此外，实验课程的设置对于激发学生的创新思维、解决实际问题的能力具有显著效果，为他们在未来通信技术领域的深造和就业打下坚实的基础。 总而言之，这些现代通信新技术实验不仅为学生提供了丰富的理论知识学习，而且提供了宝贵的实践操作经验。这些实验是通信技术教学中不可或缺的一部分，对于培养学生的实践能力和技术创新能力起到了不可替代的作用。通过这些实验，学生能够将理论与实践相结合，为将来在通信领域的发展奠定坚实的基础。

气象数据集 该气象数据集包含了多个城市和地区的天气信息，包括温度、降水量、风速、湿度等多个气象变量。每一行代表一天的气象数据，记录了不同的气象参数以及是否有降水等信息。该数据集适用于分析和预测气象趋势、极端天气条件、天气变化模式等方面。字段说明： 字段 说明 Date 日期，记录当天的气象数据日期 Location 地点，记录测量气象数据的地点 MinTemp 最低温度，记录当天的最低气温 MaxTemp 最高温度，记录当天的最高气温 Rainfall 降水量，记录当天的降水量（单位：毫米） Evaporation 蒸发量，记录当天的蒸发量（单位：毫米） Sunshine 日照时长，记录当天的日照时长（单位：小时） WindGustDir 风速阵风方向，记录当天阵风的方向 WindGustSpeed 风速阵风速度，记录当天阵风的最大速度（单位：km/h） WindDir9am 9点风速方向，记录上午9点的风速方向 WindDir3pm 3点风速方向，记录下午3点的风速方向 WindSpeed9am 9点风速，记录上午9点的风速（单位：km/h） WindSpeed3pm 3点风速，记录

数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨了如何在计算机中高效地组织和管理数据，以便进行快速查找、插入和删除等操作。本资源“数据结构（C语言版）（第2版）PPT.zip”是由著名计算机教育家严蔚敏老师编写的第二版教材配套PPT，对于那些想要深入理解和掌握算法的学者来说，是一份非常宝贵的资料。 在数据结构的学习中，我们主要会接触到以下几个关键概念： 1. **线性结构**：这是最基本的数据结构，包括数组和链表。数组是一种静态的存储结构，元素在内存中是连续存放的，可以随机访问；链表则是一种动态的结构，元素之间通过指针链接，插入和删除操作更为灵活。 2. **树形结构**：如二叉树、堆和AVL树等，它们模拟了自然界中的层次关系。二叉树每个节点最多有两个子节点，堆（如最大堆和最小堆）常用于优先队列，AVL树是一种自平衡的二叉搜索树，保证了查找效率。 3. **图结构**：图由顶点和边组成，用于表示对象之间的复杂关系，如网络路由、社交网络等。图的遍历算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。 4. **队列和栈**：这两种数据结构属于线性结构的特例。队列遵循先进先出(FIFO)原则，常见应用如任务调度；栈则是后进先出(LIFO)原则，常见于函数调用、表达式求值等场景。 5. **散列表**：通过哈希函数将关键字映射到数组索引，实现快速查找。散列表的性能取决于哈希函数的好坏和解决冲突的方法。 6. **排序与查找**：排序算法如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等，各有优缺点，适用于不同的场景。查找算法如顺序查找、二分查找、哈希查找等，也是数据结构中的重要部分。 7. **递归与分治策略**：递归是一种解决问题的方法，通过将问题分解为更小的同类问题来解决。分治策略则是将大问题分解为小问题，并独立解决，再合并结果，如快速排序和归并排序就运用了这一策略。 8. **动态规划**：这是一种优化技术，通过构建子问题的最优解来求解原问题的最优解，如背包问题、最长公共子序列等。 9. **C语言实现**：使用C语言实现数据结构，可以更好地理解底层机制，提升编程能力。C语言提供了丰富的指针操作，能直接操控内存，适合实现各种复杂的数据结构。 严蔚敏老师的PPT涵盖了这些核心知识点，并可能包含实例演示、习题解析等内容，帮助学习者深入理解和实践。对于大数据处理（big data）和搜索（search）领域，对数据结构的精通至关重要，因为这些领域的算法往往依赖于高效的数据结构设计。所以，如果你希望在IT行业有所建树，尤其是从事数据处理或算法开发，这份资料将是你的得力助手。

CVC-ClinicDB息肉医学图像分割公开数据集，内涵612张图片，612张图片标签(也可自行划分训练集与测试集)。科研小白初入图像分割领域必备数据集，深度学习模型常用！！！！小白必要数据集！！！

PKLot数据集包含从监控摄像机帧中提取的12,416张停车场图像。有晴天、阴天和雨天的图像，停车位被标记为有人或空着。 附带数据集对应源码及训练好的车位占用模型。 学生私聊我留下邮箱及数据集名称，可免费发送，回复可能没那么及时请见谅！ 如果您在有关您的研究的出版物中引用PKLot论文并注明来源，则可以使用PKLot数据库。 Almeida， P.， Oliveira， L. S.， Silva Jr.， E.， Britto Jr.， A.， Koerich， A.， PKLot-A 用于停车场分类的强大数据集， 专家系统应用物理学报，42(11):497 - 497,2015。