主要用于数据集的制作，要点在于图片的resize和由彩色图到灰度图的转换，以及随机划分测试与训练集

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tomcat7.0以上和8.0以上合集，两个版本解压后有TXT文档说明，在这里也说一下7.0以上是安装包，8.0以上是压缩包解压直接用，8.0这个有sh脚本可以在linux里使用。

图像可用于进行检测，分割，等桥梁病害，该数据共有一包，包含500张真实桥梁裂缝图像，可与其他数据配合使用，主要运用与神经网络的训练和测试环节。

VRPTW问题Solomon标准测试数据集

各种值集定义总结,挺详细的,包括从属值集等

在进行image captioning实验时，通常会使用COCO、Flickr8k和Flickr30k等数据集。这些数据集已经处理好了格式，因此我们可以直接使用它们。然而，当我们需要使用自定义的数据集来完成特定任务时，就需要将其转换为json格式的数据集。目前，关于这方面的代码资料相对较少。因此，本文作者花费了一些时间，从头编写了一个能够将自定义的image captioning数据集转换为COCO JSON格式的代码。

用于各种稀疏表示文章的AR数据集 目前csdn的资源里大多都是AR数据集的灰度图 这里是AR数据集的彩色图像 可用于人脸识别、光照处理等 论文“PCA versus LDA" EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”裁剪后得到的结果 包含裁剪区域txt和裁剪后得到的图像bmp

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1.项目利用Python爬虫技术，通过网络爬取验证码图片，并通过一系列的处理步骤，包括去噪和分割，以实现对验证码的识别和准确性验证。 2.项目运行环境：Python环境：需要Python 2.7配置，在Windows环境下下载Anaconda完成Python所需的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可以下载虚拟机在Linux环境下运行代码。 3.项目包括4个模块：数据爬取、去噪与分割、模型训练及保存、准确率验证。用request库爬虫抓取验证码1200张，并做好标注。图片爬取成功后进行去噪与分割。处理数据后拆分训练集和测试集，训练并保存。模型保存后，可以被重新使用，也可以移植到其他环境中使用。 4.准确率评估：测试结果精度达到99%以上。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131571160