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该资料是电子线路设计的课程资料。Multisim仿真选择的是密码锁，资料中包括了全部的Multisim文件，以及相应的数字和模拟部分实验报告资料。除此之外还包括了一些Multisim的仿真教材，但是建议直接动手去做，而不是说先将软件都学明白了再去做Multisim的仿真实验。

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500多种目标检测数据集下载地址汇总，仅为下载链接，数据集含目标检测、图像分类，目标检测数据集一般是VOC和YOLO格式的 压缩包内仅为500多种数据集下载链接，含各种动物、物体、缺陷、安全、果蔬、检测等类别 500多种目标检测数据集的下载地址汇总，这是一个对于机器学习、人工智能领域特别是计算机视觉研究者来说极其有价值的信息。目标检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，它能够在图像中识别出不同物体的位置，并对这些物体进行分类。在目标检测的研究和应用中，数据集的收集和准备是第一步，也是至关重要的一步。 数据集按照格式主要分为VOC和YOLO两大类。VOC格式是Pascal Visual Object Classes Challenge的缩写，它包含了训练集、验证集和测试集，每个数据集包含带注释的图像以及对应的XML文件，XML文件详细描述了每张图像中物体的位置和类别。YOLO格式数据集则是由YOLO（You Only Look Once）框架发展而来，它更加注重实时性，将目标检测任务作为一个回归问题来处理，训练数据包括图像文件和标注文本，标注文本中记录了物体的类别和位置信息。 在本压缩包中，包含了500多种数据集，覆盖了各种类别，比如动物、物体、缺陷、安全、果蔬等，这些数据集不仅可以用于目标检测，还可以用于图像分类等其他计算机视觉任务。数据集的多样性和丰富性能够帮助研究者训练出泛化能力更强的模型，提升目标检测算法在实际应用中的准确性。 然而，需要注意的是，本压缩包仅仅提供了数据集的下载链接，并没有直接包含数据集文件本身。下载和使用数据集时，研究者需要遵循数据集的使用协议和版权声明，确保合法合规地使用数据集进行研究。此外，由于数据集的数量非常庞大，研究者在选择使用时需要根据自己的研究目标和算法需求仔细挑选合适的数据集。 值得一提的是，目标检测技术在智能监控、自动驾驶、医疗影像分析、工业视觉检测等多个领域都有广泛的应用。随着技术的不断进步和数据集的不断丰富，目标检测技术的发展也将迎来更多的可能性和挑战。 与此同时，数据集的使用并非只有在学术研究领域，它也被广泛地应用于各种商业项目和产品开发之中。如何有效地处理和利用大量数据集，提高算法的性能和准确性，成为人工智能行业不断追求的目标。 此外，随着深度学习技术的快速发展，数据集的组织和标注方式也在不断地演化。例如，标注工具的使用变得更加高效，标注标准也在不断地完善，这些都有助于提高目标检测模型的训练效果。 500多种目标检测数据集下载地址汇总是一个宝贵的资源，它能够极大地促进计算机视觉领域，尤其是目标检测技术的发展。研究者和开发者可以利用这些数据集深入探索和完善目标检测技术，推动人工智能技术的进步。

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① 地震灾害评估及建筑结构特征数据集 ② 最新地震爆发数据集 (1990-02-03 至 2023-03-03) ③ 土耳其地震救灾推文数据集 ④ 阿联酋地震数据集 (2010 至 2023) ⑤ 新西兰地震数据集 ⑥ 日本地震数据集 (2019/1/1-2021/12/03) ⑦ 2023全球地震数据集 ⑧ 土耳其地震发数据集 (1910 至 2017) ⑨ 希腊地震数据集 (1965 至 2023 ) ⑩ 印度尼西亚地震数据集 11 全球地震数据集 (2001 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 1 日) 12 地震感知数据集 (那不勒斯地震事件的公众反应和情绪反应分析)

jemalloc5.3.0关键步骤流程图，对之前写的若干篇jemalloc5.3.0的博客里的关键步骤进行抽象和汇总 流程不分平台，流程图里的具体数字基于x86平台的默认配置 可作为理解jemalloc5.3.0的大纲型导图 相关博客链接是 https://blog.csdn.net/weixin_42766184/article/details/145809789?spm=1001.2014.3001.5502 博客名：jemalloc 5.3.0的关键流程总结及细节补充

CHI协议，transaction事务汇总： 1.部分事务分为ptl/full ，这里不做区分。 2.事务名基本可以“望文生义”，也就是我们代码所推荐的“命名即注释”。 3.部分事务的行为并不完全确定，个人推测。 4.针对request type，response type的待补充。 5.若有遗漏/错误，欢迎补充/指正。 6.更多内容，参见《AMBA 5 CHI Architecture Specification》。

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