基于CNN-RNN的高光谱图像分类项目报告：全套代码、数据集及准确率记录管理,高光谱图像分类：CNN-RNN深度学习模型的全套解决方案,高光谱图像分类CNN-RNN结合 pytorch编写 该项目报告网络模型，2个开源数据集，训练代码，预测代码，一些函数的 拿到即可进行运行，全套。 代码中加入了每一步的预测准确率的输出，和所有迭代次数中，预测精度最好的模型输出。 所有预测结果最后以txt文本格式输出保存，多次运行不会覆盖。 设置随机种子等等。 该项目在两个数据集上精度均可达96以上(20%的训练数据)。 ,高光谱图像分类; CNN-RNN结合; PyTorch编写; 网络模型; 开源数据集; 训练代码; 预测代码; 函数; 预测准确率输出; 最佳模型输出; txt文本格式保存; 随机种子设置; 精度达96以上,高光谱图像分类：CNN-RNN模型全解析报告

基于STM32F103C8T6与ATT7022芯片的三相交流电测量RTU——功能丰富、数据准确、稳定可靠的电能监控系统,基于STM32与ATT7022芯片的三相交流电测量RTU系统：集成电压、电流及多种参数测量，支持Modbus协议，稳定可靠的电力监控项目,基于STM32+ATT7022芯片三相交流电测量RTU 可测量电压、电流、功率、功率因素、频率、电量等参数，MCU主控为STM32F103C8T6，支持485通信，Modbus 协议，成熟稳定项目。 注意：只提原理图文件、程序代码 ,基于STM32+ATT7022芯片; 三相交流电测量; 电压、电流、功率、功率因素测量; MCU主控为STM32F103C8T6; 485通信; Modbus协议。,基于STM32F103C8T6与ATT7022芯片的三相电测RTU系统

ISO15118协议所使用的schema规范文件，包含DIN70121/15118-2/15118-20三部分的xsd文件， 保证准确可读

双色球作为中国福利彩票的一种彩票游戏，它具有独特的玩法和较高的知名度。双色球游戏由中国福利彩票发行管理中心组织，其销售额的一部分将用于社会福利事业和公益项目，因而它既是人们娱乐休闲的一种方式，也是参与公益、帮助他人的途径之一。 双色球游戏的玩法是，从33个红球中选择6个号码，以及从16个蓝球中选择1个号码组成一注彩票进行购买。双色球每周开奖三次，开奖结果通过电视台和网络等渠道进行公布。由于双色球的开奖结果完全随机，因此预测下一期的开奖号码具有极高的难度。 然而，市面上存在许多所谓的双色球预测工具和软件，它们声称可以通过算法、历史数据分析等方式预测下一期的开奖号码。这些工具通常会搜集大量的历史开奖数据，运用各种统计学方法、概率论算法甚至机器学习等技术进行分析，试图找出可能的规律或趋势。有的工具甚至会宣称自己的准确率能达到百分之八十或者更高。 尽管这些工具的使用者可能会有一时的好运，但必须清醒认识到，彩票的本质是随机的，每一次开奖都是独立的事件，之前的结果不会影响到未来的结果。长期来看，彩票游戏是一种期望值为负的游戏，即长期而言，玩家平均会亏损。因此，即使某些工具能够通过历史数据来辅助研究，它们也无法保证最终的中奖率，尤其是达到百分之八十这样的高准确率。 此外，必须警惕那些声称可以预测双色球开奖号码的软件或工具，很多可能只是噱头，甚至是骗局，利用人们对于一夜暴富的心理进行诈骗。在使用这些工具前，需要进行仔细的甄别，切勿轻信不实宣传，更不要投入大额资金购买彩票，以免造成不必要的经济损失。 对于那些仍然对双色球预测工具感兴趣的朋友，应当保持理性的态度，将购买彩票作为一种休闲娱乐的方式，而不是牟利的手段。同时，更加重要的是，了解并认可彩票公益的本质，即使不能中奖，也能够在一定程度上为社会公益事业作出贡献。 鉴于提供的文件名称列表"憃怓媴強桳情緿悩斉杮"并不包含任何与双色球相关的信息，因此这些文件内容的性质无法判断。对于文件的具体内容，需要进行进一步的核实与分析，以确保其中的信息真实可靠。无论如何，对待任何涉及金钱和投资的预测工具，都应持谨慎态度，避免因过度迷信而造成损失。

数据集在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，特别是在深度学习模型的训练中。这个特定的消防栓数据集是从广泛使用的COCO（Common Objects in Context）数据集中精心筛选出来的，旨在帮助开发和优化针对消防栓识别的算法。COCO数据集本身是一个大规模的多类别对象识别、分割和关键点检测的数据集，包含80个不同的物体类别，旨在促进实例分割、语义分割和目标检测的研究。 消防栓数据集的特点在于它专注于一个单一的类别——消防栓，这为特定任务的模型训练提供了便利。由于它已标注，这意味着每张图片都配有详细的边界框信息，这些信息通常以TXT格式存储，记录了图像中每个消防栓的位置和形状。这种标注对于监督学习的模型训练至关重要，因为模型需要这些标注来理解什么是消防栓以及如何识别它们。 数据集仅提供训练资料，这意味着它可能没有验证或测试集，这在机器学习实践中是常见的做法。开发者通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以评估模型在未见过的数据上的表现。不过，由于这里只提供训练集，模型的泛化能力需要通过交叉验证或其他方式来确保。 使用这样的数据集，可以进行以下步骤： 1. 数据预处理：你需要读取TXT标注文件，解析边界框坐标，并与对应的图像文件对齐。 2. 模型选择：选择合适的深度学习模型，如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN或Mask R-CNN，这些模型在目标检测任务中表现出色。 3. 训练：使用预处理后的数据对选定的模型进行训练，调整超参数以优化性能。 4. 评估：由于没有独立的验证集，可以使用交叉验证技术或者设定一部分训练数据作为验证集，以监控训练过程中的过拟合。 5. 测试与优化：对模型进行测试，观察其在未知数据上的表现，并根据结果进行调整和优化。 需要注意的是，由于数据集不保证准确率，可能存在标注错误或不完整的情况。在实际应用中，应仔细检查和校正这些标注，以提高模型的训练质量。 这个消防栓数据集为研究者和开发者提供了一个专注于消防栓识别的资源，可以用于构建和改进目标检测模型，特别是对公共安全有重要意义的消防设施的自动识别系统。通过深入理解和充分利用这个数据集，可以推动相关技术的进步并提升智能系统的实用性。

使用MeshCNN官方代码复现了其分割准确率，除了在chairs上的分割准确率偏低，其余均与论文一致 (相差不大，有高有低，大致相同)。 checkpoints文件包含： 1. 四个分割数据集的准确率testacc_log.txt以及最终生成的分割模型latest_net.pth 2. 在部分文件还保存有训练参数和loss_log。 3. 保存了部分测试模型的池化mesh (经过塌边后的模型)，方便可视化

一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图

我们基于手性有效场理论和色散分析的结合，给出了核子电磁形状因子（FFs）的理论参数化。 使用弹性单一性，手性pion-核子振幅和类似时间的pion FF数据，可以计算出两点子剪切的等矢量谱函数。 有效极点描述了更高质量的等矢量和等标量t通道状态，有效极的强度由求和规则（电荷，半径）固定。 直到Q2〜1 GeV $ ^ {2} $为止，与类空质子和中子FF数据都达到了极好的一致性。 我们的参数化提供了适当的分析能力和理论不确定性估计，可用于低Q2 FF研究和质子半径提取。

DRAFT MIPI Alliance Specification for Camera Serial Interface 2 (CSI-2) Version 1.01.00 r0.05 15-Dec-2009英文版翻译的(最新版2.1没有搜到)，虽然不准确但是可以参考参考

最近学习《html5程序设计第二版》，用到的源码，分享给大家，绝对是第二版的哦！