样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144195908 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：419 标注数量(xml文件个数)：419 标注数量(txt文件个数)：419 标注类别数：10 标注类别名称:["bypass_diode","bypassed_substrings","defect_string","hot_module","hotspot","open_circuit-","overheated_connection","pid","reverse_polarity","suspected_pid"]

《各证券软件数据格式解析》这篇文档详细介绍了不同证券软件的数据结构，包括同花顺、大智慧、通达信等多种知名证券行情软件。这些软件的使用在股市投资者和分析师之间相当普及，因此对于这些软件数据格式的解析尤为重要。了解这些数据格式不仅有利于更有效地收集和分析市场信息，而且对于那些需要将这些数据导入自己数据库的专业人士来说至关重要。 在这些证券软件中，它们通常包含各种类型的数据，比如日线数据、分笔数据、逐笔数据等。每种数据格式都有其特定的存储方式和结构，这些结构详细记录了价格、成交量等信息。例如，大智慧软件就有多达10种不同的数据结构，包括*.**.**.***7日线数据格式、版块数据格式、日K线数据结构、INTERNET版数据格式、逐笔数据格式（L2D格式）、分笔数据PRP格式以及LEVEL-2日线文件DAY.DAT数据格式等。 同样，分析家软件也提供了细致的数据结构，涵盖了安装文件数据结构、代码表引入文件格式、财务安装数据结构、3.1X版数据存储格式、分笔数据格式、分笔成交数据存储格式、财经数据文件格式以及STKINFO.DAT结构和DAY.DAT结构等。这些数据结构的设计使得分析家软件能够高效地处理和分析股票市场的复杂信息。 钱龙软件，作为另一款重要的证券软件，同样拥有其独特的数据结构。这些结构包括权息数据格式、股票代码信息、交易数据（日线）以及各种版本的钱龙数据格式。文档还提到了钱龙的网络版动态数据格式和5分钟数据结构，以及个股财务数据库结构。 通达信软件则是另一个重要的市场参与者，它的数据格式解析部分包括股票软件日线数据分析、分时数据格式、格式财务数据以及通信达股票数据格式读取程序和解析。 在文档的其他章节，还涉及了如恒生、胜龙等其他证券软件的数据结构解析。而且，文档不仅仅是解析了各种证券软件的数据格式，还涉及了证券数据接口规范，包括股票驱动-分析软件接口V3.0、图文卡与钱龙分析软件接口规范、飞狐交易师行情接口规范V3.0以及分析家证券投资分析系统行情接口规范V2.0等。 文档还强调了数据格式对于将商品行情软件数据导入个人或公司数据库的重要性。文档建议，业余爱好者往往使用ASCII即text文本结构，原因在于其易读易懂的特点，可以被多种国际股票软件和工具软件所直接调用。文档还提供了将数据导入数据库的方法，比如《飞狐》软件就可以直接输出text数据，并允许用户根据自己的需要设置数据间的格式。此外，文档建议可以利用网友编写的现成程序来实现数据的导入。 总结而言，本文档是一个极具价值的资料，为证券软件用户提供了一个清晰的指引，帮助他们理解并利用各种软件的数据格式，从而更好地进行股市分析和数据导入等操作。

国密算法计算工具，实现了SM2非对称加解密、签名验签；SM4对称加解密、SM3摘要算法，随机数获取、数据格式转换等功能。

有卫星、警车、消防车、Cesium飞机、Cesium无人机等等。具体图片如下文章：https://blog.csdn.net/weixin_44857463/article/details/143721670?sharetype=blogdetail&sharerId=143721670&sharerefer=PC&sharesource=weixin_44857463&spm=1011.2480.3001.8118 三维模型是数字世界中用于表示物体或环境的三维数据表示，广泛应用于游戏、电影、虚拟现实、建筑可视化、工程设计等领域。本压缩包中包含了多种三维模型的资源文件，主要包括了卫星、警车、消防车、Cesium飞机和Cesium无人机等多种模型。 卫星模型是通过三维建模技术制作的地球轨道上的人造天体模型，这种模型通常用于模拟和演示地球同步轨道、极轨道等不同类型的轨道卫星。在虚拟地球、宇航教育、卫星通信等领域有着广泛应用。警车模型则是为模拟公共安全领域的警用车辆而设计的，通常包含细致的车身细节、警灯和车辆标识等。消防车模型则更侧重于表现消防车辆在执行任务时的特殊装备，如水罐、云梯、喷射装置等。Cesium飞机模型与Cesium无人机模型则更加贴近实际，设计用于精确模拟飞行器的飞行性能和外观细节，适用于飞行模拟器和地理信息系统。 gltf（GL Transmission Format）和glb（GL Transmission Format Binary）是两种用于三维图形传输的文件格式。gltf是一种基于JSON的文件格式，用于高效的描述3D场景和模型，它支持易用的场景图结构、物理材质、动画、光照和渲染器的扩展。glb是gltf格式的二进制版本，将所有的数据封装在一个文件中，这为网络传输提供了便利，同时也提高了加载速度。 在使用这些模型时，开发者需要考虑到不同应用场景的特定需求。例如，在游戏开发中，需要注重模型的多边形数量和纹理细节，以确保游戏运行的流畅性和视觉效果。在虚拟现实应用中，则需要考虑到模型的精确度和用户交互性。在建筑设计可视化中，则对模型的真实性和环境交互性有更高的要求。 这些模型资源可以在多种三维设计软件中使用，如Autodesk Maya、3ds Max、Blender等，并且能够导出至不同游戏引擎如Unity3D、Unreal Engine中进行场景搭建和交互设计。由于gltf和glb格式的通用性和高效性，这些模型资源在跨平台和多终端的开发环境中特别受欢迎。 对于模型的具体使用和实现，用户可以通过上述文章链接了解更多细节和图片展示。该文章详细介绍了模型的种类和特点，并提供了关于如何导入和使用这些模型的具体指导。通过文章中的链接，用户可以获取到更加丰富的视觉体验和操作示例，从而更好地理解和运用这些三维模型资源。 该压缩包文件为三维模型的爱好者和专业人员提供了一个实用而丰富的资源库，无论是出于学习、演示还是生产应用，都能从中找到适合的三维模型来满足特定需求。通过运用gltf和glb格式的三维模型，可以大大提高开发效率，并在多种平台和设备上提供高质量的三维体验。

.obj WaveFront OBJ (a .mtl file is also created) .dae Collada Digital Assets Exchange .stp STEP Standard for the Exchange of Product Data .igs IGES Initial Graphics Exchange Specification .xml XML Property definitions and decomposition tree .svg SVG Scalable Vector Graphics (2D floor plan)

南流江矢量范围.zip shp格式南流江矢量范围.zip shp格式南流江矢量范围.zip shp格式南流江矢量范围.zip shp格式南流江矢量范围.zip shp格式南流江矢量范围.zip shp格式南流江矢量范围.zip shp格式南流江矢

全球国家地区边界kml格式

海龟数据集是一个专门用于计算机视觉任务，特别是目标检测的应用数据集。在这个VOC（Visual Object Classes）格式和YOLO（You Only Look Once）格式的版本中，包含了29张图像，所有图像都标注了同一类别的对象——海龟。这个数据集对于训练和测试目标检测算法，尤其是那些基于YOLO架构的算法，是非常有价值的。 让我们了解一下VOC格式。VOC数据集是由University of Oxford的研究团队创建的，广泛用于图像识别、物体检测和分割等任务。VOC数据集的标准结构包含JPEG图像文件、XML注释文件以及一些额外的元数据。XML文件提供了每张图片中对象的边界框坐标、类别信息以及更多细节。这种结构化的数据格式使得它易于处理和分析。 接着，我们来看YOLO格式。YOLO是一种实时目标检测系统，由Joseph Redmon等人在2016年提出。YOLO的目标检测模型直接在图像上预测边界框和类别概率，通过将图像分成网格并让每个网格负责预测几个可能的边界框。YOLO格式的数据通常包括一个或多个CSV文件，列出每个图像的边界框坐标和类别ID，以及对应的图像文件名。这种简洁的表示方法非常适合快速训练和评估YOLO模型。 在海龟数据集中，由于只有29张图像，它更适合用作小型项目的训练集，或者作为大型数据集的补充。对于初学者来说，这是一个很好的起点，因为它规模适中，可以快速地理解目标检测的基本概念并进行实践。同时，由于只有一种类别，这简化了模型训练和评估的过程。 在训练过程中，你可以使用开源工具如PASCAL VOC工具箱来处理VOC格式的注释，或者使用专门针对YOLO格式的脚本进行数据预处理。模型训练通常涉及调整超参数、选择合适的预训练模型，并使用交叉验证来防止过拟合。完成训练后，你可以使用标准的评估指标，如平均精度（mAP）来衡量模型的性能。 "海龟数据集VOC格式+yolo格式29张1类别.zip"为学习和实验目标检测提供了基础素材。无论是对计算机视觉新手还是希望尝试不同目标检测模型的开发者，这个小而精的数据集都是一个很好的起点。通过这个数据集，你可以深入理解VOC和YOLO数据格式，掌握目标检测的基本步骤，为进一步探索复杂场景的目标检测打下坚实的基础。

在图像处理领域，水印技术是一种重要的数字版权保护方法，用于在图像中嵌入不可见或微弱可见的信息，以证明所有权或者验证图像的原始性。在这个特定的项目中，我们探讨的是如何在3D DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式的图像中应用水印，使用了离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的技术。MATLAB作为强大的数值计算和图像处理平台，被广泛用于此类应用的开发。 离散余弦变换（DCT）是一种将信号从时域转换到频域的方法，对于图像数据来说，它能够突出图像中的高频成分，如边缘和细节。在图像水印中，DCT常用来对图像进行预处理，然后在变换后的系数中嵌入水印信息，因为这些系数对人眼来说相对不敏感，但又足够显著以保证水印的稳定性和鲁棒性。 离散小波变换（DWT）则提供了一种多分辨率分析的方式，可以同时处理图像的时间和频率信息。在3D图像水印中，DWT的优势在于它可以对多维度数据进行分析，对于3D DICOM图像，DWT可以在三个轴上分别进行分解，从而更好地隐藏水印信息，同时减少对原始图像质量的影响。 DICOM格式是医学成像领域标准的数据交换格式，它包含了图像数据以及相关的元数据，如患者信息、扫描参数等。因此，在3D DICOM图像中嵌入水印，不仅需要考虑图像处理的技术，还需要遵循DICOM标准，确保水印不会破坏图像的临床意义和解析性。 MATLAB提供的工具箱如Image Processing Toolbox和Signal Processing Toolbox，为实现这种复杂的水印算法提供了便利。通过编写MATLAB脚本，我们可以实现DCT和DWT的计算，水印信息的嵌入和提取，以及对水印鲁棒性的测试，例如对抗常见的图像处理操作（如缩放、剪切、滤波等）。 在“3d watermarking.zip”这个压缩包中，可能包含以下内容： 1. MATLAB源代码文件（.m），实现了3D DICOM图像的读取、DCT/DWT处理、水印嵌入和检测的算法。 2. 示例3D DICOM图像文件，用于测试代码的正确性和效果。 3. 测试脚本，用于运行水印算法并进行性能评估。 4. 可能还有辅助文件，如README文档，解释代码的使用方法和注意事项。 这个项目展示了如何利用MATLAB结合DCT和DWT技术，在3D DICOM图像中实现高效的水印嵌入，这对于医学图像的版权保护和数据安全具有重要意义。通过深入理解和实践这些代码，新手可以快速掌握3D图像水印的基本原理和技术，并进一步研究更复杂的应用场景。

海马数据集是一个专门用于计算机视觉任务，特别是目标检测任务的数据集。在这个40张图像的集合中，数据被组织成了两种格式：VOC（PASCAL Visual Object Classes）格式和YOLO（You Only Look Once）格式。这两种格式在目标检测领域都非常流行，各有其特点和优势。 让我们来详细了解一下PASCAL VOC格式。VOC数据集是PASCAL视觉对象类挑战赛的基础，由多个标注的图像组成，每张图像至少包含一个或多个对象。在VOC数据集中，每个图像通常有一个XML文件与之对应，该文件包含了图像的元数据以及各个对象的边界框和类别信息。边界框是一个矩形，用来框住特定对象，类别信息则指明了框中的对象属于哪个类别。VOC数据集的这种结构便于进行对象检测、分割和分类等任务，对于训练和评估目标检测算法非常有用。 接下来是YOLO格式。YOLO，全称为You Only Look Once，是一种实时目标检测系统。它的主要特点是将图像分割成网格，每个网格负责预测几个可能的对象。YOLO的标注文件通常比VOC的XML文件更简洁，直接在文本文件中列出每个对象的中心坐标、宽度、高度和类别ID。YOLO的这种设计使其在速度和精度之间取得了平衡，尤其适用于需要快速响应的实时应用。 在这个"海马数据集VOC格式+yolo格式40张1类别.zip"中，所有的图像都属于同一个类别，即“海马”。这为研究人员提供了一个专注单一目标的训练集，可以用于测试和优化针对特定类别对象的检测算法。无论是VOC格式还是YOLO格式，这样的数据集都能帮助开发者更好地理解如何处理单类目标检测问题，以及两种不同格式的标注在实际应用中的差异。 在训练模型时，可以先用VOC格式的数据集进行预训练，因为它的标注信息更为详尽，然后可以转换为YOLO格式，利用其高效的特点进行微调和优化。同时，由于这个数据集只有40张图像，它更适合用于初步验证和概念验证实验，而不是大规模的深度学习模型训练。在实际项目中，通常需要更大、更多样化的数据集来提高模型的泛化能力。 海马数据集是一个适合初学者和研究人员探索目标检测技术的实用资源，尤其是对于理解和比较VOC和YOLO两种标注格式的差异有着重要的价值。通过这个数据集，我们可以学习如何解析和利用这两种格式的标注信息，以及如何根据不同的应用场景选择合适的目标检测框架。