想用深度学习的方法做一个轨道表面缺陷检测的项目，无奈找不到数据集，各大铁路轻轨运行的公司也不对外开放轨道缺陷图像，网上的数据集要不是那种损坏特别严重的图像（严重到根本无法在使用的），要不都是根据几十张图像进行数据增强凑数的，训练效果也不太好。我一气之下花了几个月的时间在各大开放数据集中找了600张高清的轨道表面缺陷图像，都是高质量的原图，但没有打标签，需要各位重新标注。由于600张一起上传太大，现在分为3批上传，每批200张，给大家开源，共同学习。数据收集不易，对大家有帮助的，请帮忙点个赞，打赏一下。谢谢。

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五七次谐波反电势PMSM Simulink模型：考虑双闭环（PI）控制与传统死区延时补偿的永磁同步电机精确仿真系统,基于五七次谐波反电势的PMSM Simulink模型构建与应用,该模型为考包含五七次谐波反电势PMSM的simulink模型。 模型架构为PMSM的传统双闭环(PI)控制（版本2018b），模型中还包括以下模块： 1）1.5延时补偿模块 2）死区模块 市面上的永磁同步电机 PMSM的反电势不可能为纯净的正弦波，而是会存在一定谐波。 这些谐波中，五七次谐波反电势的谐波会相对较大，因此会在电机相电流中产生一定的谐波电流。 而simulink中自带的PMSM模型并未考虑电机反电势的谐波成分，因此需要自己搭建相应的电机模型。 该电机模型包含了五七次谐波反电势，因此其电机模型更接近于实际的电机模型。 系统已经完全离散化，与实验效果非常接近（如果需要关闭谐波，可直接在仿真参数中，把谐波设置为0）。 simulink仿真模型以及相应的参考文献 ,五七次谐波反电势PMSM; 模型架构; 传统双闭环控制; PI控制; 延时补偿模块; 死区模块; 谐波电流; 离散化模型; 仿真参

每个星历表文件含600年数据。sepl...行星、semo...月亮、seas...小行星 seplm54.se1 semom54.se1 seasm54.se1 5401 BC – 4802 BC seplm48.se1 semom48.se1 seasm48.se1 4801 BC – 4202 BC seplm42.se1 semom42.se1 seasm42.se1 4201 BC – 3602 BC seplm36.se1 semom36.se1 seasm36.se1 3601 BC – 3002 BC seplm30.se1 semom30.se1 seasm30.se1 3001 BC – 2402 BC ...... ...... sepl_36.se1 semo_36.se1 seas_36.se1 3600 AD – 4199 AD sepl_42.se1 semo_42.se1 seas_42.se1 4200 AD – 4799 AD sepl_48.se1 semo_48.se1 seas_48.se1 4800 AD – 5399 AD

在嵌入式系统开发领域，ESP32微控制器凭借其强大的功能和灵活的配置能力而备受开发者青睐。ESP-IDF作为Espressif官方提供的开发框架，为ESP32提供了丰富的接口和开发工具。而微雪墨水屏作为一种低功耗的显示设备，其应用在诸如电子标签、电子书等领域中，具有突出的显示优势。此次移植的微雪墨水屏驱动，旨在通过ESP-IDF框架使得ESP32能够驱动SSD1680控制器的墨水屏，这对于需要在低能耗环境下实现图文显示的应用场景尤为重要。 SSD1680控制器是微雪公司推出的一款适用于电子纸显示器的驱动IC，它能够驱动一系列分辨率的墨水屏，并具备多种显示模式和刷新频率设置。通过阅读SSD1680的数据手册，开发者可以了解控制器的工作原理，包括初始化序列、数据传输、显示更新和省电模式等关键操作。此外，手册中还会详述如何通过接口电路与SSD1680进行通信，这对于实现硬件接口与控制器之间的正确交互至关重要。 除了原厂的数据手册，微雪发布的墨水屏规格说明书也为开发者提供了额外的技术支持。这份说明书通常包含屏幕的详细规格参数，例如分辨率、尺寸、颜色深度等，还包括了屏幕的具体工作条件、接口定义和显示特性等内容。这些信息对于硬件设计和软件驱动开发来说是必不可少的参考资源。 通过深入分析SSD1680.pdf和2.13inch_e-Paper_Specification.pdf这两份文件，开发者可以系统地了解微雪墨水屏的工作机制，并掌握如何在ESP-IDF环境下为SSD1680驱动编写高效且稳定的代码。在开发过程中，开发者需要关注的关键点可能包括屏幕与ESP32的物理连接方式、信号时序的匹配、数据格式的转换、以及如何在软件中实现对屏幕刷新和睡眠模式的有效控制。这需要开发者不仅对ESP32的硬件特性和ESP-IDF框架有深入的理解，同时也需要对墨水屏技术有一定的了解。 因此，移植微雪墨水屏驱动到ESP-IDF的过程，实际上是一个软硬件协同设计的过程。这不仅要求开发者具有良好的软件编程能力，还要求他们对电子工程硬件知识有一定的涉猎。这个过程中，可能涉及的问题包括但不限于时序控制、电源管理、信号完整性分析等。成功实现这一移植工作，将大大增强ESP32在低功耗显示应用中的使用范围，为各种创新的物联网设备提供更丰富的显示选项。

TinyPerson数据集包含1532个样本，所有图片均已标注为VOC xml和YOLO txt两种格式。对于YOLO txt格式的数据，按照训练集、验证集以及测试集进行了划分，配备了相应的data.yaml配置文件，可以直接用于基于YOLO算法的小目标检测任务训练中。 TinyPerson数据集是一项专为小目标检测任务设计的图像数据集，包含了1532个精心挑选的样本，这些样本图片主要关注的是人这一类小型目标。该数据集的一个显著特点是它为图片提供了双格式标注，即VOC xml和YOLO txt两种格式，极大地提升了数据集的可用性和灵活性。VOC xml格式广泛应用于图像识别领域，而YOLO txt格式则是为YOLO（You Only Look Once）算法量身定制的标注格式，非常适合于实时目标检测任务。 在数据集的构成上，TinyPerson数据集考虑到了深度学习模型训练过程中的训练、验证和测试需求。数据集中的样本被合理地划分为训练集、验证集和测试集，这种划分有助于模型开发人员更好地进行模型的训练和评估工作。此外，每一种划分都配备了相应的data.yaml配置文件，这一文件是YOLO系列算法中用于数据加载和配置的重要组件。它包含了图片的路径、标注信息以及其他必要的配置，使得研究人员能够快速启动模型训练过程，无需从头开始配置数据加载部分。 由于YOLO算法在处理小目标检测时具有速度快、准确性高等特点，TinyPerson数据集的出现，使得研究人员能够在这个基础上训练出性能更优的模型，从而在安防监控、无人车辆、机器人视觉等领域有所应用。小目标检测是计算机视觉领域中的一个难点，因为小型目标在图像中占据的像素较少，背景信息复杂，容易被忽略或者识别错误。TinyPerson数据集通过提供丰富的标注数据，有效地解决了这一问题，为研究者们提供了一个宝贵的资源。 数据集的收集工作通常需要大量的时间和精力，尤其是高质量的标注工作，需要专业的标注人员进行。而TinyPerson数据集的标注工作达到了一种高度精细和准确的程度，能够确保研究人员在训练模型时，能够接收到准确的目标位置和类别信息。对于那些需要对小型人物目标进行精确检测的应用场景，如人群计数、行为分析等，TinyPerson数据集无疑提供了一个非常好的起点。 总体来说，TinyPerson数据集是为那些致力于小目标检测任务的研究人员准备的宝贵资源。它不仅提供了丰富的、格式化的标注数据，还通过合理的数据划分和便捷的配置文件，极大地简化了模型训练和评估的前期准备过程。随着计算机视觉技术的不断进步，TinyPerson数据集有望成为相关领域研究的基石之一。

截止到2025年四月的最新版本，可以对矢量数据，影像、地形、三维数据进行切片处理

Small Terrain 是中等高分辨率,基于 heightmap 的地形，渲染出的地形效果 不如 quantized mesh 的地形，但也基本能接受。网上已经有一些开源的生成工具可 以由 DEM 数据生成这种规范的.terrain 文件,本文重点说明这种类型的地形生 成。 地形数据在地理信息系统（GIS）和虚拟现实应用中扮演着重要的角色，特别是在3D地球可视化领域，如Cesium。DEM（数字高程模型）是一种表示地形表面高度信息的数据集，通常以栅格形式存储，每个像素代表地面的一个点的高度值。生成地形数据，特别是将DEM转化为Cesium可使用的terrain文件，涉及多个步骤和技术。 Cesium支持两种类型的地形渲染：STK World Terrain和Small Terrain。STK World Terrain基于quantized mesh技术，提供高分辨率和逼真的渲染效果，适合全球范围内的高精度场景。然而，它的生成过程是封闭的，若要在局域网内部署，需要购买相关服务器软件。而Small Terrain则基于heightmap，虽然在视觉效果上略逊一筹，但仍然满足基本需求，且已经有开源工具可以将DEM数据转换为Cesium兼容的.terrain文件。 生成Small Terrain的详细步骤如下： 1. 获取DEM数据：可以从公开源，如http://srtm.csi.cgiar.org/index.asp获取全球90米分辨率的DEM数据。 2. 安装必备软件：确保所有软件版本一致，避免32位和64位冲突。安装Python 2.7，配置环境变量；安装PIL，用于图像处理；安装GDAL，用于地理空间数据操作；安装Numpy，支持GDAL的计算；再次安装GDAL的Python绑定，用于地形转换。 3. 修改脚本：在T7-gdal2srtmtiles-demo.py中指定输入DEM文件的路径，设置输出目录和级别（例如0-8或0-15），保存修改。 4. 执行转换：通过命令行运行修改后的脚本，将DEM数据转换为Cesium所需的SRTM（ Shuttle Radar Topography Mission）瓦片格式，生成的文件包括.terrain、.hdr和.kml，其中.terrain文件是关键。 5. 清理与发布：在生成地形数据前，确保输出目录为空。生成的SRTM瓦片可以发布为地形服务，将terrain_tile文件夹上传至Cesium服务器，或者使用Cesium Ion进行管理。 需要注意的是，整个流程需要对GIS和Cesium有一定的了解，特别是对GDAL库的使用。同时，由于涉及到多个软件的安装和配置，可能会遇到兼容性问题，需要耐心调试。此外，生成的地形级别越高，数据量越大，渲染速度和性能也会受到影响。 通过DEM数据生成Cesium的terrain地形数据，是一项涉及地理空间数据处理、瓦片化、以及3D可视化技术的任务。了解并掌握这个过程对于开发和维护基于Cesium的3D地球应用至关重要。

本文档提供了在网络安全领域利用Python和K-means算法检测网络流量异常的方法。主要内容涵盖数据准备，使用合成数据进行实验以及具体实现步骤，包括必要的模块导入，数据的加载与处理。介绍了K-means聚类的应用方式，并通过对模拟数据集进行可视化显示聚类效果；最后详细分析如何识别异常数据及展示最终的效果。 适用人群：适用于具备Python基础知识的安全分析师或工程师。 使用场景及目标：适用于网络安全监测，帮助自动化地检测网络环境中可能存在的入侵事件或者异常情况。 阅读建议：此文档不仅提供源代码示例供跟随实践，还涵盖了常见问题及其改进思路，并鼓励在未来的研究中结合实际情况做适当修改和应用。