在IT领域，图嵌入（Graph Embedding）是一种将图中的节点转化为低维向量表示的技术，这在处理复杂网络结构的问题中具有广泛的应用。Cora数据集是学术界常用的图数据集，常用于节点分类任务，而DeepWalk与Word2Vec则是实现图嵌入的两种重要方法。 Cora数据集是一个引文网络，包含2708篇计算机科学领域的论文，这些论文被分为七个类别。每篇论文可以通过引用关系与其他论文相连，形成一个复杂的图结构。节点代表论文，边表示引用关系。对Cora数据集进行分类任务，旨在预测一篇论文的类别，这有助于理解论文的主题和领域，对于推荐系统和学术搜索引擎优化具有重要意义。 DeepWalk是受Word2Vec启发的一种图嵌入方法，由Perozzi等人在2014年提出。Word2Vec是一种用于自然语言处理的工具，它通过上下文窗口来学习词向量，捕获词汇之间的语义关系。DeepWalk同样采用了随机游走的思想，但应用在图结构上。它通过短随机路径采样生成节点序列，然后使用 Skip-gram 模型学习节点的向量表示。这些向量保留了图中的结构信息，可以用于后续的分类、聚类等任务。 源代码通常包含了实现DeepWalk的具体步骤，可能包括以下部分： 1. 数据预处理：读取图数据，如Cora数据集，构建邻接矩阵或边列表。 2. 随机游走：根据图结构生成一系列的节点序列。 3. Skip-gram模型训练：使用Word2Vec的训练方法，更新每个节点的向量表示。 4. 图嵌入：得到的节点向量可作为图的嵌入结果。 5. 应用：将嵌入结果用于分类任务，如利用机器学习模型（如SVM、随机森林等）进行训练和预测。 "NetworkEmbedding-master"可能是包含其他图嵌入算法的项目库，除了DeepWalk，可能还包括其他如Node2Vec、LINE等方法。这些算法各有特点，比如Node2Vec通过调整两个参数（p和q）控制随机游走的返回概率和深度优先搜索的概率，以探索不同的邻居结构。 小组演示PPT可能涵盖了这些技术的原理、实现过程、性能评估以及实际应用案例，帮助团队成员和听众更好地理解和掌握图嵌入技术。通过这样的分享，可以促进团队内部的知识交流和技能提升，对于解决实际问题有着积极的作用。 这个压缩包资源提供了学习和实践图嵌入技术，特别是DeepWalk和Word2Vec的机会，结合Cora数据集，可以深入理解图数据的处理和节点分类任务的执行过程。对于软件/插件开发者、数据科学家和机器学习工程师来说，这些都是宝贵的学习材料。

《数据治理：工业企业数字化转型之道》读书笔记

本数据集共包含照片5932张，共分为四类：Bacterialblight（白叶枯病）1584张，Blast（枯萎病、稻瘟病）1440张，Brownspot（褐斑病）1600张，Tungro（水稻东格鲁病）1308张。其中训练集（train）：共4948张 ；测试集（val）：共984张。 所有照片标签（.txt）均已手动标注，可直接放入YOLOV模型进行训练使用 整个项目地址：https://download.csdn.net/download/qq_63630507/89861781 近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法在农业领域中识别作物病虫害的应用成为研究热点。在此背景下，一套精确的、标注完备的数据集对于训练高效的模型至关重要。本数据集针对水稻病虫害的识别问题，提供了丰富的训练和测试资源，旨在通过深度学习方法，特别是YOLOv5模型，提高水稻病虫害的检测精度和效率。 数据集详细分类为四类水稻病虫害问题，包括白叶枯病、枯萎病（稻瘟病）、褐斑病和水稻东格鲁病。每一种病虫害均有相应的高清图像进行记录，图片数量分别为1584张、1440张、1600张和1308张，总计5932张。这些图片涵盖了多种不同的农田环境和病虫害的外观形态，为模型提供了丰富的训练场景。 数据集被分为训练集和测试集两部分，其中训练集共4948张图片，用于模型的训练过程；测试集共984张图片，用于模型性能的验证和评估。通过这样的数据划分，研究者可以有效地测试模型在未知数据上的泛化能力。 所有图片都已经进行了详细的标注工作，对应的标签文件（.txt格式）已生成，这为直接利用YOLOv5模型进行训练提供了便利。标签文件中的信息严格对应图片中的目标，详细标注了水稻病虫害的位置和类别信息，确保了训练数据的质量和准确性。 数据集的共享方式为通过网络下载，提供了方便快捷的获取途径。整个项目的地址公布在互联网上，研究者可以根据提供的链接下载到完整的数据集，开始相关的模型开发和应用研究工作。 在人工智能与农业结合的领域，这类数据集的出现对于提高作物病虫害的监测能力具有重要意义。基于YOLOv5模型的水稻病虫害目标检测数据集不仅可以应用于学术研究，也可以在实际农业生产中得到应用，帮助农民及时发现病虫害，采取相应的防治措施，提高水稻的产量和质量。 数据集的构建基于大量的实地拍摄和收集工作，反映出当前农业信息化和智能化的发展趋势。利用先进的计算机视觉技术，配合深度学习算法，可以极大地提高病虫害检测的效率和精确度，减少人工检测的成本和时间，对实现智慧农业具有积极作用。随着技术的不断进步，未来在农业领域中将会有更多的应用场景被开发出来，进一步推动农业现代化的进程。同时，该数据集的成功构建和应用也将激励更多的人工智能技术和方法被引入到农业病虫害检测和管理中，以科技的力量促进农业生产的可持续发展。

,三菱动态密码解锁程序 程序功能 1 本程序第一次使用时设请定授权天数\\\"RunDAYs\\\"如90天，系统会在授权日期 2接近倒数5天时，会有一个付款提醒。 （标签“Approaching_date”这个可以做在HMI报警事件?里输出）。 倒数天数标签”DaysRemain“，可做在HMI显示倒计时。 2 当授权日期达到时标签“CurrentDay”，接通三菱PLC M8034禁止所有输出（这里可以在您自已程序里做任意停机修改）。 3 授权日期达到时随机码立即生成标签“Temp_Date（HMI可做显示）‘，随机码生成时间为15分钟一分（程序里长可改）。 4 随机码生成时会同时计算出临时密码标签”LockCode“，输入这个临时密码后会得到90天的使用授权时间（这里程序中可以改）。 5 当尾款已结清时输入永久授权密码”45638869“（可自己设置）?结束本程序功能 6 本程序占用内存521步，并占用相应的源代码空间6543字节，在编程序里请留意自己PLC存储空间大小。 7本程序注释清晰，未使用三菱随机码功能指令，即本程序可以夸本台使用。 （其它品牌PLC须只ST编程语言即）

此数据包含省、市、区、县数据，共3465个，细致到区县了。 包含行政区域代码，更新于2024年07月24日。 有些同学想要带行政区域代码的，所以重新弄了一份。 包括台湾省：台北市,新北市,桃园市,台中市,台南市,高雄市,基隆市,新竹市,嘉义市,新竹县,苗栗县,彰化县,南投县,云林县,嘉义县,屏东县,宜兰县,花莲县,台东县,澎湖县,连江县，香港：中西区,湾仔区,东区,南区,油尖旺区,深水埗区,九龙城区,黄大仙区,观塘区,荃湾区,屯门区,元朗区,北区,大埔区,西贡区,沙田区,葵青区澳门：花地玛堂区,花王堂区,望德堂区,大堂区,风顺堂区,嘉模堂区,路凼填海区,圣方济各堂区等等 ———2024年05月31日更新内容————— 有同学反馈东莞市，中山市的下面的镇和街道没有，5月31号更新加上了 ———2024年07月24日更新内容————— 更新完善香港+澳门的行政区域代码，感谢@L·兔子先生同学 JSON串比较长，有14797行，包括：北京市,天津市,石家庄市,唐山市,秦皇岛市,邯郸市,邢台市,保定市,张家口市,承德市,沧州市,廊坊市,衡水市,雄安新区,太原市,大同市,阳泉市,长治市

在当前的信息时代，文本摘要技术的重要性日益凸显。随着机器学习和人工智能领域的飞速发展，对长文本内容进行高效准确的摘要处理已经成为学术研究和工业应用中的一个重要课题。而中文长文本摘要数据集，作为支持相关研究的基石，扮演着至关重要的角色。 本数据集名为“中文长文本摘要数据集 - 社科论文-摘要数据集-CASSum.zip”，旨在为研究者和开发者提供一个专门针对中文社科论文的长文本摘要资源库。数据集的构建基于深入的领域知识，以及对中文自然语言处理的深刻理解，确保其能够满足中文社科领域特定需求的研究与开发工作。 数据集中的内容包含了大量精选的中文社科论文全文及其对应的高质量摘要。这些论文通常涵盖广泛的社会科学领域，如经济学、社会学、政治学、法学、心理学等，因此该数据集不仅能够辅助研究者进行摘要生成模型的训练和测试，还能够为社会科学领域的研究者提供宝贵的参考资料。 数据集的构建工作涉及到大量的原始文本收集、清洗、预处理以及标注等步骤。研究者需要从各类学术数据库和期刊中搜集相关的中文社科论文。然后，通过编写高效的文本处理脚本，对搜集到的文本进行去重、去噪、分词、句法分析等预处理操作，确保文本的质量和可用性。此外，为保证摘要的质量，还需进行人工审核和校对，这一环节对于数据集的最终质量和可用性至关重要。 除了文本本身的处理，数据集的构建还涉及到对摘要的生成和标注。在自动化摘要生成方面，研究者可能会采用机器学习和深度学习技术，如序列到序列（Seq2Seq）模型、注意力机制、Transformer架构等，训练出能够准确概括文本主旨的模型。在模型训练完成后，还需要通过专业的人工标注来评估摘要的质量，这通常涉及到对摘要的准确度、简洁性、相关性和流畅度等方面的评估。 该数据集的应用场景非常广泛，不仅适用于文本摘要模型的训练和评估，还能够支持相关领域的自然语言处理技术研究，如文本分类、信息检索、问答系统等。此外，随着数据科学教育的普及，该数据集还可作为教育和教学的实践材料，帮助学生和教师更好地理解和掌握文本摘要等相关知识。 中文长文本摘要数据集 - 社科论文-摘要数据集-CASSum.zip为研究者和开发者提供了一个强大的工具，以应对中文社科领域文本处理的挑战，推动相关技术的进步和发展。

BDD100K：大规模多样化驾驶视频数据集

全球行政区矢量数据是地理信息系统（GIS）中不可或缺的一部分，它以矢量格式详细描述了地球上所有国家和地区的行政边界。该数据集的精度非常高，能够精确到县一级行政单位。这种数据通常包含地理坐标，可以用于精确的空间分析和制图。全球行政区矢量数据的格式多样，常见的有Shapefile（.shp），这是一套由Esri公司开发的地理信息系统数据格式，广泛应用于GIS领域。 Shapefile格式的文件通常包括一系列文件，不仅仅是一个单一的文件，而是多个文件组成的一个集合，这些文件通常包括：.shp（主要的矢量数据文件）、.shx（索引文件，存储几何形状的位置信息）、.dbf（数据库文件，存储属性信息）和.prj（包含坐标系统的文件）。这种格式的文件结构允许存储地理要素的形状、位置和相关属性信息，从而支持复杂的数据操作和分析。 在进行GIS项目或研究时，全球行政区矢量数据的准确性至关重要。它可以应用于各种领域，如地图制图、土地利用规划、环境监测、灾害管理、人口统计分析、交通规划以及自然资源管理等。例如，政府机构可能会使用这类数据来计划基础设施建设，或者在灾害发生时评估受影响区域。科学家和研究人员也可以利用这些数据来研究人口迁移模式、疾病传播途径以及政治经济因素对地理分布的影响。 此外，精确到县一级的行政区划数据对于那些需要进行区域分析的组织特别有价值。它们可以通过数据可视化手段清晰展示区域间的差异，帮助决策者更好地理解不同区域的特点，并根据这些信息做出更加明智的决策。由于数据包含了全球范围内的信息，国际组织和跨国公司也会利用这些数据进行全球性项目和市场分析。 值得注意的是，这些数据集需要定期更新，以反映行政边界的任何变更。例如，某些地区可能因为政治或行政原因发生边界调整，或者由于新城镇的建立和行政区的划分导致行政边界的变动。因此，提供最新版本的数据非常重要，以保证其在实际应用中的准确性和有效性。 GIS领域的专家和爱好者通常会通过各种在线资源或数据提供商获取这类全球行政区矢量数据。由于这些数据集通常体积较大，有时需要专门的软件或工具来处理和分析。常见的GIS软件包括ArcGIS、QGIS等，它们能够读取Shapefile格式的数据，并提供强大的数据编辑、分析和可视化功能。 随着技术的发展和数据应用需求的增长，全球行政区矢量数据的获取变得更加便捷。通过互联网，用户可以快速下载最新的数据集，并将其应用到自己的项目中，以满足日益复杂的空间分析需求。 精确到县级的全球行政区矢量数据是GIS领域中的一项基础但至关重要的数据资源。它以Shapefile格式存储，能够为各种空间分析提供准确的地理框架，并应用于广泛的实际工作中，为决策者提供有力的数据支持。随着技术的不断进步，这些数据的获取和应用变得更加容易，极大地促进了空间分析领域的研究和实践。

数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何有效地组织和管理数据，以便于高效地进行存储、检索和处理。在编程和算法设计中，理解并掌握数据结构至关重要，因为它们直接影响到程序的性能和可扩展性。这个压缩包"数据结构和算法必知必会的50个代码实现.zip"很可能包含了一系列关于数据结构的经典问题及其解决方案。 在数据结构中，常见的类型有数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树如AVL树和红黑树）、图、哈希表等。每个数据结构都有其独特的特性和应用场景： 1. **数组**：是最基本的数据结构，元素按线性顺序存储，通过索引访问。它的优点是访问速度快，但插入和删除操作可能需要移动大量元素。 2. **链表**：与数组类似，但元素不是连续存储。链表的每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，这使得插入和删除操作更高效，但访问速度较慢，需要遍历。 3. **栈**：是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等。主要操作是压栈（push）和弹栈（pop）。 4. **队列**：是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度、缓冲区等。主要操作是入队（enqueue）和出队（dequeue）。 5. **树**：树形结构模拟了自然界中的层次关系，每个节点可以有零个或多个子节点。二叉树是最简单的树形式，每个节点最多两个子节点。平衡树如AVL树和红黑树保证了查找、插入和删除操作的高效性。 6. **图**：由顶点和边组成，可以表示复杂的关系网络。图的遍历算法如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在路由算法、社交网络分析等领域应用广泛。 7. **哈希表**：通过哈希函数将键映射到数组的特定位置，实现快速查找。冲突解决策略包括开放寻址法和链地址法。 这个压缩包的子文件列表未给出具体信息，但根据标题，我们可以推测其中包含了50个不同的数据结构和算法的实现。这些实现可能涵盖排序（冒泡、插入、选择、快速、归并等）、搜索（线性、二分、哈希）、图算法（Dijkstra、Floyd-Warshall、最小生成树）等内容。 学习这些数据结构和算法的代码实现有助于提升编程能力，理解其工作原理，从而在实际问题中灵活运用。对于想要深入学习计算机科学的人来说，这是不可或缺的基础知识。通过实践这些代码，你可以更好地掌握这些概念，并在面试、项目开发或者日常编程中提升效率。

本文档详细介绍了一款基于YOLOv11模型开发的脸部识别及统计系统的搭建全过程。从软件所需的软硬件设置到用Python和相关框架完成训练模型，再到ONNX格式化以便多平台布署，直至创建PyQt GUI接口实现便捷操控均有详述。 适用人群为从事AI、机器视觉开发的专业人士或者研究人员。 使用场景主要是智能监控，公共安全，顾客数据分析等方面的应用目标，目的是实时识别视频流中人的面孔数目，从而达到高效的人流量统计。文中提供了具体的方法步骤及实例指导开发者实际落地这一解决方案。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是在深度学习领域的创新应用，其核心在于利用YOLOv11模型进行人脸检测并统计视频流中的人脸数量。YOLOv11模型作为实时对象检测系统中的一员，能够快速且准确地识别和定位图像中的多个对象，非常适合于处理视频流中的实时人脸检测任务。 在构建系统之前，首先需要准备适当的软硬件环境，包括安装必要的软件库和依赖项，以及配置硬件资源以满足模型训练和运行的性能需求。在硬件选择上，考虑到YOLOv11的计算强度，通常推荐使用具备较强图形处理能力的GPU。软件方面，则需要安装Python、深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）、ONNX等工具。 数据集的准备是模型训练之前的重要步骤，需要收集和整理人脸图片数据，并对其进行标注，以便用于模型的学习。在这一过程中，数据集的多样性和质量直接影响到模型的泛化能力及检测性能。数据集配置文件则详细记录了数据集的结构信息，为模型训练提供必要的指引。 接下来是对YOLOv11模型的训练过程，其中涉及到模型参数的设定、训练策略的选择以及训练过程中的监控。模型训练完成后，需要对模型进行评估，以检测其在未见数据上的表现，并通过可视化手段展示性能评估结果，从而为后续的模型优化提供依据。 为了实现多平台部署，系统将训练好的模型导出为ONNX格式，这样能够保证在不同的平台和框架上具备良好的兼容性和执行效率。在多平台布署时，ONNX模型的稳定性、兼容性和执行速度是非常关键的考量因素。 为了使系统更加友好和易于操作，文中还提供了创建PyQt GUI界面的指导，从而允许用户通过图形界面与系统交互，完成人脸检测和计数的操作。PyQt是一个创建GUI应用程序的跨平台工具集，它支持丰富的控件和布局，可以创建功能全面的应用程序。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是一套全面的解决方案，包含了从环境准备、数据集制作、模型训练、性能评估到最终用户界面的设计和实现。它不仅为AI和机器视觉领域的专业人士提供了一套可操作的工具集，也为智能监控、公共安全和顾客数据分析等场景提供了实用的技术支持，能够有效地实现高效的人流量统计。