若依框架RuoYi-Vue前后端分离118集，仅供参考学习

公开的船舶图像数据集，主要用于深度学习中的船舶分类任务。以下是该数据集的详细介绍：图像数量：数据集包含8932张船舶图像，其中6252张用于训练，2680张用于测试。船舶类别：数据集涵盖了五类船舶，分别是货船（Cargo）、军舰（Military）、航空母舰（Carrier）、游轮（Cruise）和油轮（Tankers）图像特点：图像拍摄于不同的方向、天气条件、拍摄距离和角度，涵盖了国际和近海港口[^3^]。图像格式包括RGB彩色图像和灰度图像，且图像像素大小不一。数据集通常被划分为训练集和测试集，比例为70:30。这种划分方式有助于模型在训练阶段学习到足够的特征，并在测试阶段评估模型的性能，该数据集主要用于船舶分类任务，通过深度学习模型对不同类型的船舶进行识别和分类。例如，有研究使用该数据集训练卷积神经网络（CNN）模型，以提高船舶分类的准确率。多样性：图像的多样性和复杂性使得该数据集能够有效模拟真实世界中的船舶识别场景。实用性：该数据集为研究人员提供了一个标准化的测试平台，用于开发和验证新的船舶分类算法。研究基础：该数据集已被用于多种深度学习模型的训练和评估，为船舶识别领域的研究提供了基础。是一个适合用于船舶分类研究的数据集，其多样性和丰富性使其成为深度学习领域中一个有价值的资源。

无人机技术的迅猛发展使其在多个行业中的应用越来越广泛，比如在农业监测、灾害评估、安全巡查和物流配送等领域。在这些应用中，无人机常需要搭载各种传感器，如摄像头，来进行目标的侦测与追踪。然而，无人机在执行任务时可能会遇到移动目标，例如行人。为了确保无人机操作的安全性和有效性，需要准确快速地检测和识别出目标物体，尤其是行人这种经常出现在公共空间的动态目标。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，它能够在单个神经网络中实现端到端的目标检测。YOLO将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种方法的主要优点是速度快，适合实时应用，而且具有较高的准确性。 数据集是机器学习和计算机视觉研究中的重要资源，尤其是对于深度学习模型的训练与测试。一个高质量的数据集可以显著提升模型的性能。在本例中，所提及的“无人机和行人的yolo数据集”是专为训练和验证YOLO模型而设计的，包含了大量无人机拍摄的行人图片及其相应的标注信息。这些标注信息详细描述了行人所在的位置，通常采用矩形框标记出行人的位置，并给出相应的类别标签。 具体来说，数据集包含图片和标签两个部分。图片部分是无人机视角下的各种场景，其中包含了行人目标。标签部分是与图片对应的文本文件，记录了行人在图片中的确切位置和类别信息，以供模型学习。YOLO格式的标签通常为.txt文件，每行代表一个目标对象，其中包含五个值：类别编号、中心点x坐标、中心点y坐标、矩形框的宽度以及矩形框的高度。 对于研究人员和工程师来说，该数据集可以用于训练和评估目标检测模型，尤其是在无人机平台上的行人检测算法。通过使用该数据集，研究者可以测试和比较不同的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN），以找出最适合无人机飞行条件的模型配置。 该数据集不仅可以应用于行人检测，还能为无人机的避障系统提供重要参考。例如，在无人机执行低空飞行任务时，需要快速准确地识别出地面上的障碍物，包括行人。该数据集训练出的模型能够在有限的时间内对潜在的碰撞风险进行评估，从而及时采取措施进行规避。 无人机和行人的yolo数据集是开发和优化无人机视觉系统中行人检测功能不可或缺的工具，它不仅能够帮助提高检测的准确性和速度，还有助于增强无人机在各种环境中的自主飞行能力，为无人机的广泛商业化应用奠定基础。

低压无感BLDC方波控制源码集：通用性高，高效调速，多环控制，参数宏定义方便调试,低压无感BLDC方波控制全源码解析：高通用性，参数化启动，多环控制及宏定义调试，最高电转速达12w,低压无感BLDC方波控制，全部源码，方便调试移植 1.通用性极高，图片中的电机，一套参数即可启动。 2. ADC方案 3.电转速最高12w 4.电感法和普通三段式 5.按键启动和调速 6.开环，速度环，限流环 7.参数调整全部宏定义，方便调试 代码全部源码 ,关键词： 低压无感BLDC方波控制; 全部源码; 通用性极高; ADC方案; 最高12w电转速; 电感法; 普通三段式; 按键启动调速; 开环/速度环/限流环; 参数宏定义方便调试 结果为：低压无感BLDC方波控制；全部源码；通用性；ADC方案；最高电转速；电感法；普通三段式；按键启动调速；开环、环、限流环控制；参数宏定义。 （注意：以上关键词用分号分隔为：低压无感BLDC方波控制;全部源码;通用性极高;ADC方案;12w电转速;电感法与普通三段式;按键启动调速;开环、速度环、限流环控制;参数调整宏定义）,通用性极强BLDC电机方波控制源码：

基于Matlab的通信信号调制识别数据集生成与性能分析代码，自动生成数据集、打标签、绘制训练策略与样本数量对比曲线，支持多种信号参数自定义与瑞利衰落信道模拟。,通信信号调制识别所用数据集生成代码 Matlab自动生成数据集，打标签，绘制不同训练策略和不同训练样本数量的对比曲线图，可以绘制模型在测试集上的虚警率，精确率和平均误差。 可以绘制不同信噪比下测试集各个参数的直方图。 注释非常全 可自动生成任意图片数量的yolo数据集(包含标签坐标信息) 每张图的信号个数 每张图的信号种类 信号的频率 信号的时间长度 信号的信噪比 是否经过瑞利衰落信道 以上的参数都可以根据自己的需求在代码中自行更改。 现代码中已有AM FM 2PSK 2FSK DSB，5种信号。 每张图的信号个数，种类，信噪比，时间长度均是设定范围内随机 可以画出不同训练策略，不同训练样本数量的对比曲线图 可以计算验证集的精确率，虚警率，评论参数误差并且画出曲线图 可以画出各个参数在不同信噪比之下的直方图 ,核心关键词： 1. 通信信号调制识别 2. 数据集生成代码 3. Matlab自动生成 4. 打标签 5. 对比曲线图

随着半导体制造业的快速发展，芯片表面缺陷检测技术成为了保障产品质量的关键环节。芯片表面缺陷数据集作为研究和开发缺陷检测算法的基础资源，对于促进先进检测技术的发展具有重要意义。在这一背景下，“Chip-surface-defect-dataset-数据集资源”应运而生，旨在提供一套全面且实用的数据集，供相关领域的研究者和工程师使用。 该数据集资源包含多个文件，其中readme.txt文件是整个数据集的使用说明书，详细说明了数据集的结构、内容以及如何使用数据集进行研究和开发工作。其余文件则按照不同的数据生成方式和数据类型被分类命名。例如，DatasetA-Semantic-generated和DatasetB-Semantic-generated分别代表两个不同批次或不同类型的芯片表面缺陷数据，通过语义生成的方式获得；而DatasetA-Handcrafted-generated和DatasetB-Handcrafted-generated则代表了使用手工方式标记的缺陷数据；DatasetB-Real和DatasetA-Real则包含了实际从生产线上采集到的包含缺陷的芯片表面图片。这些数据集涵盖了从实验生成到实际应用的广泛场景，为芯片缺陷检测算法的训练和测试提供了多样化、真实的训练材料。 在半导体制造过程中，芯片表面缺陷可能由多种因素引起，包括但不限于晶圆生产过程中的物理损伤、化学残留、光刻过程中的误差以及芯片封装过程中的应力问题。这些缺陷在微观尺度上可能表现为划痕、斑点、坑洞、裂纹或其他不规则形态，若不及时发现并处理，将直接影响芯片的性能和可靠性。因此，对芯片表面进行有效的检测和分类是保证最终产品质量的基础工作。 传统的芯片缺陷检测主要依靠人工目检或使用简单的机器视觉系统，但随着芯片制造技术的不断进步，芯片特征尺寸不断缩小，人工检测的效率和准确性已经无法满足生产需求，机器视觉和人工智能技术在此背景下得到了广泛应用。通过深度学习和模式识别技术，可以自动从大量芯片表面图像中提取特征，自动识别和分类各种缺陷类型，从而大幅提高检测效率和准确性。 Chip-surface-defect-dataset-数据集资源的提供，将极大地推动基于机器学习的芯片表面缺陷检测算法的研究与开发。研究人员可以利用该资源进行算法的训练、验证和测试，优化模型的性能，开发出更加高效、准确的缺陷检测系统。此外，数据集的开放性也为全球的研究者提供了一个共享的平台，有助于学术交流与合作，共同推动芯片制造技术的发展和创新。 芯片表面缺陷检测是一个集成了机械工程、电子工程、计算机科学和人工智能等多个学科的综合性技术领域。随着机器学习技术的不断进步，特别是深度学习方法在图像识别领域的突破性进展，未来芯片表面缺陷检测技术有望实现更高水平的自动化和智能化。而Chip-surface-defect-dataset-数据集资源的问世，正是这一发展进程中的重要一步，它为技术的进一步创新和应用提供了必要的数据支持。

粗糙集属性约简是一种针对高维数据的降维、去噪和特征选择方法，旨在提升数据质量和模型性能。本文将详细介绍粗糙集属性约简的原理及MATLAB实现过程。 在多维数据中，高维性和噪声问题普遍存在，这会严重影响模型的性能和泛化能力。因此，对数据进行降维和去噪是十分必要的。粗糙集属性约简能够有效实现这一目标，其主要步骤如下： 求正域：通过确定数据的正域，找到数据中的主要特征。 生成未经处理的区分矩阵：根据数据生成初始的区分矩阵。 化简区分矩阵：对区分矩阵进行化简，去除噪声和冗余特征。 求核：确定数据的核，即核心特征。 属性约简：对化简后的区分矩阵进行属性约简，选择最重要的特征。 以下是基于MATLAB的实现代码： 其中，dismatrix.m函数用于生成未经处理的区分矩阵，代码如下： redu.m函数用于对已经处理过的区分矩阵进行知识约简，代码如下： 本文提供的MATLAB代码包括dismatrix.m和redu.m两个函数。dismatrix.m用于生成区分矩阵，而redu.m用于对区分矩阵进行知识约简。用户可以根据需求选择合适的函数和参数，实现粗糙集属性约简。

2017-cvpr-《Interspecies Knowledge Transfer for Facial Keypoint Detection》数据集

泰坦尼克号幸存者预测是一个经典的机器学习问题，旨在根据乘客的特征来预测他们是否在泰坦尼克号的沉船事故中幸存下来。 为了进行预测，可以使用以下步骤： 1. 数据收集：收集包含乘客信息的数据集，其中包括特征（如年龄、性别、船票等级等）以及标签（幸存与否）。 2. 数据预处理：对数据进行清洗和处理，包括处理缺失值、特征编码、标准化等操作。 泰坦尼克号幸存者预测是一个著名的机器学习案例，它涉及到数据科学中的多个核心环节，包括数据收集、预处理、特征工程、模型选择与训练、评估与优化，以及最终的应用。下面将详细阐述这些环节： 1. **数据收集**：在解决任何机器学习问题时，第一步都是获取相关数据。对于泰坦尼克号的问题，我们需要一个包含乘客信息的数据集。这个数据集通常来源于历史记录，包含了乘客的年龄、性别、船票等级、票价、登船港口等信息，以及关键的标签——乘客是否幸存。 2. **数据预处理**：数据预处理是至关重要的一步，因为它确保了模型训练的质量。这个阶段包括处理缺失值（如使用平均值、中位数或模式填充），特征编码（将分类变量转换为数值，如性别可以用0表示男性，1表示女性），以及标准化（如对数值特征进行Z-score标准化，使得它们具有相同的尺度）。 3. **特征选择**：特征选择旨在确定对预测目标最有影响的输入变量。这可以通过统计分析（如相关性分析）或领域知识来完成。在泰坦尼克号的例子中，年龄、性别、船票等级可能与生存率高度相关。 4. **模型选择和训练**：选择合适的机器学习模型是关键。常见的模型有决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机（SVM）、神经网络等。模型在训练集上通过优化算法（如梯度下降）学习权重，以最小化预测误差。 5. **模型评估**：评估模型的性能通常使用测试集，计算各种指标如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数等。此外，绘制混淆矩阵可以帮助我们理解模型在各个类别上的表现。 6. **模型优化**：根据评估结果，可能需要调整模型参数（如学习率、正则化参数等），或者进行特征工程的进一步改进。网格搜索、随机搜索等方法可以帮助找到最佳参数组合。 7. **模型应用**：训练好的模型可以用于预测新乘客的生存状态。在实际应用中，模型的预测结果可能会用于制定救援策略或其他历史分析。 在实际操作中，还可以采用更复杂的技术，如交叉验证（提高模型泛化能力）、集成学习（如bagging、boosting）以提升模型的稳定性和准确性。同时，泰坦尼克号问题也是初学者学习机器学习流程的一个绝佳案例，因为它数据量适中，特征清晰，结果可解释性强。

网络数据集Route图层的建立 ArcGIS建立网络数据集详细步骤，包含使用Python和边界数据对路网进行裁切，完成数据裁切后，建立数据集详细设置等。 知识点1：ArcGIS中的网络数据集Route图层建立 网络数据集Route图层的建立是ArcGIS中的一个关键步骤，通过使用Python和边界数据对路网进行裁切，完成数据裁切后，建立数据集详细设置等。这一步骤主要包括数据准备工作、裁切市县数据、制作网络数据集Route图层数据等。 知识点2：数据准备工作 在ArcGIS中准备数据是非常重要的，包括新疆市县shape图层数据、新疆道路shape图层数据、其他新疆shape图层数据等。这些数据将用于裁切市县数据和制作网络数据集Route图层数据。 知识点3：裁切市县数据 裁切市县数据是使用Python脚本对图层进行批量裁切的过程，裁切脚本为clip文件夹下的clip.txt图层。裁切函数arcpy.Clip_analysis(a,b,c)为裁切图层的函数，其中参数a：待裁切的全区域图层路径，参数b：需要裁切的范围图层路径，参数c：裁切后生成的图层所在路径。 知识点4：制作网络数据集Route图层数据 制作网络数据集Route图层数据需要使用roadsection.shp制作，主要是利用Network Analyst扩展模块，自定义菜单下选择扩展模块选项。在扩展模块窗口中的Network Analyst前打钩。然后，新建网络数据集，选择连通性为任意节点，确定后下一步，设置完成后确定，下一步，选择是构建完成。 知识点5：验证构建的网络数据集 验证构建的网络数据集是否成功需要在ArcMap中进行网络分析验证。在ArcMap中，双击route打开ArcMap查看route文档，右键选择缩放至图层打开查找路径功能添加停靠点，点击添加停靠点后，在地图上点击添加停靠点。分析结果如下图，若没有分析结果则网络数据集可能制作失败，请重新检查数据是否符合标准或者制作网络数据集过程是否完整。 知识点6：ArcGIS中的Network Analyst扩展模块 Network Analyst扩展模块是ArcGIS中的一个重要组件，用于网络分析和建模。它提供了强大的网络分析功能，包括路网分析、交通分析、网络优化等。 知识点7：Python脚本在ArcGIS中的应用 Python脚本在ArcGIS中的应用非常广泛，可以用于自动化任务、数据处理、图形处理等。裁切市县数据就是使用Python脚本对图层进行批量裁切的过程。 知识点8：ArcGIS中的图层管理 图层管理是ArcGIS中的一个重要组件，用于管理和组织图层数据。在ArcGIS中，可以使用Catalog管理图层数据，将数据添加到Catalog中，并使用ArcMap中管理图层数据。 知识点9：ArcGIS中的数据裁切 数据裁切是ArcGIS中的一个重要步骤，通过裁切可以将大量数据裁切到所需的范围内。裁切函数arcpy.Clip_analysis(a,b,c)为裁切图层的函数，其中参数a：待裁切的全区域图层路径，参数b：需要裁切的范围图层路径，参数c：裁切后生成的图层所在路径。 知识点10：ArcGIS中的网络数据集应用 网络数据集的应用非常广泛，包括交通规划、城市规划、环境监测等领域。在ArcGIS中，可以使用Network Analyst扩展模块建立网络数据集，并对其进行分析和优化。