基于 TCP 协议的自定义数据帧的形式来进行长数据（图片）的传输的源码，对应的博客为：https://blog.csdn.net/weixin_44262126

pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据，而且其使用的数据都是官方给出的数据。如果我们有自己收集的数据集，如何用来训练网络呢？此时需要我们自己定义好数据处理接口。幸运的是pytroch给出了一个数据集接口类(torch.utils.data.Dataset)，可以方便我们继承并实现自己的数据集接口。 torch.utils.data torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类。 class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类， 所有其他类的数据集类都应该是它的子类。而且其子类必须重载两个重要的函数：len(提供数据集的大小

Mask R-CNN数据标注和模型训练 教程：https://yidamyth.blog.csdn.net/article/details/124851003 使用Mask R-CNN标注自定义数据集，训练自己的模型。 本资源是教程中所需要加载的预训练模型，提供一个便捷的下载链接，大家也可以去噼里啪啦教程中给定的链接进行下载。 详细标注过程，及模型训练见教程。

易语言自定义数据类型变量保存源码,自定义数据类型变量保存,CLSave

import torch as t from torch.utils import data import os from PIL import Image import numpy as np import torchvision.transforms as T transforms = T.Compose([ 　　T.Resize(224), 　　T.CenterCrop(224), 　　T.ToTensor(), 　　T.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 继承Dataset类要重写__getitem__

EspBlufiForAndroid 这是一个演示应用程序，用于控制运行的ESP设备 ESPRSSIF MIT许可证 请参阅 开发文件 见 释放APKS 查看 更新日志 见

Simulink 模型通常开始使用纯双精度数据。 随着模型保真度的增加以包含将部署的嵌入式系统的规范，通常需要更多的浮点和定点数据类型。 手动指定所有这些数据类型以获得最佳数值性能和系统效率，同时继续进行设计是耗时且容易出错的。 数据类型自动化旨在降低这种成本。 您可以通过向模型添加规则来确保数据类型在信号之间匹配，从而节省时间、减少工作量、应用策略并保持正确性。 构建具有正确属性的信号，以便在违反规则时产生错误。 本文档介绍了如何将自己的数据类型规则编写为 MATLAB 函数并将它们集成到 Simulink 模型的数据类型传播过程中。 编写您自己的规则是最高级别的定制，需要最多的专业知识和资源。 您应该首先考虑一些更简单的替代方案。 更简单的开箱即用方法可能与整个 MathWorks 工具链（如验证和验证产品）更兼容，而高度定制的方法可能无法被此类工具完全理解。 本文档按复杂性递

自定义数据集 在训练深度学习模型之前，样本集的制作非常重要。在pytorch中，提供了一些接口和类，方便我们定义自己的数据集合，下面完整的试验自定义样本集的整个流程。 开发环境 Ubuntu 18.04 pytorch 1.0 pycharm 实验目的 掌握pytorch中数据集相关的API接口和类 熟悉数据集制作的整个流程 实验过程 1.收集图像样本 以简单的猫狗二分类为例，可以在网上下载一些猫狗图片。创建以下目录： data————-根目录 data/test——-测试集 data/train——训练集 data/val——–验证集 在test/tra

parseJSON2E 这是一个将JSON数据类型一键转换为易语言自定义数据类型的算法实现 喜欢的给个star吧!欢迎贡献你的创意code! 更新 v1.4 2019年4月15日 [修复] 1.3及以前版本中对超大Json数据解析造成的生成代码问题. [改进] 重写生成方法算法,并将算法优化. v1.3 2019年4月12日 已更新Json文件样例. [修复] 某些特殊JSON中key中包含斜线加减乘除等特殊字符的全部修改为'_'. [修复] 某些特殊JSON中存在空对象'{}'导致自动创建无成员数据类型的问题. [修复] 某些特殊JSON中存在对象实际引用地址不正确的问题. [改进] 代码格式tab缩进问题的修正. [改进] 算法优化. 已完成进度: 1.转换JSON为易语言数据类型 2.生成一键读取JSON数据方法(基本做到一次编译通过!) 3.深度挖掘JSON文件,补全有些对象中有的

瑜伽姿势估计应用程序 表中的内容 概述：- 这是一个瑜伽姿势估计应用程序，它可以通过使用posenet和KNN分类器实时检测瑜伽姿势。 这里使用的数据集是自定义数据集，由 3 个视频组成，用于表示 3 种不同的姿势。 它部署在heroku中。 需要注意的一件事，即这将适用于所有移动和边缘设备。 动机：- 这个项目是我在 ShapeAI 实习的一部分，担任机器学习工程师实习生。 该项目可以扩展为完美的瑜伽教练，以使用 AI 跟踪姿势并保持健康。 技术方面：- 该项目主要分为前端，后端两部分。 让我们详细讨论它们中的每一个。 前端部分：-主要是从前摄像头采集姿态图像，用于姿态识别。 该图像被传递给在 ml5.js 中预训练的posenet模型并获取计数部分位置x和y并将它们保存以以json的形式获取数据。 我们将从图像中检测到 17 个姿势，其中有 2 个与之相关的值，总共 34 个