AI City track 5数据集-voc-xml格式，这是一个特定应用于AI城市环境中的数据集，专门用于计算机视觉任务，特别是对象识别和图像标注。它包含736张图像，这些图像都是与城市交通环境密切相关的场景，其中标注了三种主要类别：戴头盔的人、未戴头盔的人以及摩托车。该数据集对于研究城市交通安全监控、人群行为分析、以及自动驾驶车辆视觉系统的开发等应用领域具有重要意义。 数据集中的所有图像都采用了PASCAL VOC（Visual Object Classes）格式的XML文件来标注，这种格式是图像识别和计算机视觉领域内广泛接受和使用的一种标注方式。每张图像对应一个XML文件，详细记录了图像中每个对象的位置、类别以及其他可能的属性信息。这样的数据集可以为机器学习算法提供训练样本，帮助模型识别图像中的对象，理解城市环境中的视觉信息。 数据集的构建是基于真实的城市交通场景，覆盖了各种天气、光照和复杂背景，这有助于训练出鲁棒性更强、泛化能力更高的模型。对于戴头盔和未戴头盔的人的区分，可能与交通规则的遵守以及安全意识的检测相关，这对于分析和提升城市交通安全具有潜在的应用价值。摩托车作为城市中常见的交通工具，其存在与否，以及是否正确使用安全装备，都是城市交通管理者关注的焦点。 数据集的发布，标志着对城市交通安全管理工具研究的深化。借助这样的数据集，研究人员可以开发更为高效的图像识别算法，用以实时监控城市交通环境，提升城市管理的智能化水平，减少交通事故发生的概率。例如，通过监控系统自动识别未戴头盔的摩托车驾驶人，可以即时预警或者采取干预措施，从而有效减少因交通事故造成的伤亡。 此外，该数据集的出现也可能促进相关软件开发工具和框架的发展，方便研究人员在城市交通监控、安全分析等领域快速部署和测试他们的模型。随着计算机视觉技术的进步，使用这类数据集训练出的模型将能够更好地服务于城市交通的智能化管理，为建设更加安全和谐的城市交通环境贡献力量。 AI City track 5数据集-voc-xml格式是一个针对城市交通安全监控特别设计的数据集，它集合了丰富的场景信息和精确的视觉标注，为推动城市交通管理的智能化、自动化提供了有力的数据支持，具有重要的研究和应用价值。

TREC WebTrack 这是一个用于在即席任务上采用机器学习模型的存储库。 任何问题，PR或建议都将受到欢迎。 更具体地说，这些模型是查询文档对的重新排序模型。 由于计算每个查询文档对的相关性得分的成本太高，因此我们的目的是对每年的QL提交进行排名，您可以在找到它们。 这些模型能够根据文本文档与特定查询的相关性对文本文档列表进行排序。 可以使用此存储库来训练您的重新模型，或对定制数据（即一组查询和文档）使用预训练。 当前，实现了2个模型，其描述如下： Kai Hui，Andrew Yates，Klaus Berberich，Gerard de Melo。 。 在EMNLP中，2017年。 Kai Hui，Andrew Yates，Klaus Berberich，Gerard de Melo。 。 在WSDM中，2018年。 它们的实现改编自。 要安装运行（Python 3

Good features to track. CVPR1994, pages 593–600

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Good Features to Track LVI-SAM中视觉里程计的角点特征提取方法

不能再让埋点继续侵入我们的逻辑了，我们需要做点什么 trackpoint-tools 埋点逻辑往往是侵入性的，我们需要将这块代码拆分出去。 幸运的是es6,es7 给我们提供了可能。 npm i trackpoint-tools --save 使用trackpoint-tools你可能会用下面的方式写埋点信息, 完全不侵入原有逻辑 class SomeComponent { @track(composeWith(ms => (element) => ajax.post(url, {ms, name: element.name}), time)) onClick (element) { return element.someMethod() } } 示例(React 全): 示例(Vue 演示): API 列表 createCounter 所有的API都满足currya

会议轨迹管理 该项目是为了解决以下问题而构建的，它使用了Java和Junit。 您正在计划召开一次大型编程会议，并且收到了许多提案，这些提案已经通过了最初的筛选过程，但是您很难将它们适应一天中的时间限制。 ·会议有多个轨道，每个轨道都有一个上午和下午的会议。 ·每个会话包含多个对话。 ·上午会议从上午9点开始，必须在中午12点之前结束，以供午餐。 ·下午会议从下午1点开始，必须及时完成网络活动。 ·联网事件的开始时间不得早于4:00且不迟于5:00。 ·谈话标题中没有数字。 ·所有通话时间以分钟（而非小时）或闪电（5分钟）为单位。 ·演讲者将非常准时； 会话之间应该没有间隙。

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钻井工作室软件为开放的免费的集钻井方面关心的任何相关的模块，包括钻井轨迹计算、轨道设计、钻具受力分析、 钻具组合结构编辑、摩阻扭矩分析、水力分析与计算、防碰扫描分析、井身结构编辑与一体的，地质岩性描述等。 简单介绍一下目前的功能以及后续功能开发： 1、 通讯与交互 实现了局域网内的通讯功能，您可以将系统形成的文件发送到本单位的其他在线工作人员。 通过讨论可以确定当前的定向与入靶前的方案确定 2、 实现在线指导与交互 请求对方查看本系统三维内容，后续开发将实现类似QQ的远程协助功能，帮助本单位的人员确定钻井方案与定向， 同时配合Mwd 实现定向。 3、 静态的抓图，为您做文档报告使用 后续的开发中，将实现报告文档的Flash化，通过Flash，可以给甲方或者后方领导察看当前的工作进度与工作状态。 4、 实现了avi动画的生成功能，您可以记录您的三维场景的操作，然后将该文件发送给同事或者领导来研判问题的所在。（配合第三项） 5、 可以保存数据信息发送给您的同事或者领导，让他们在他们的系统下查看信息以便交流与沟通， 共同处理定向与入靶前的方案确定。后续开发将实现，不保存文件直接发送的功能。 6、 基本的功能实现了轨迹计算的功能，您可以通过输入测的井斜、方位与井深来计算三维状态下的轨迹。 7、 实现了轨迹数据段的重点查看。实现测井曲线的添加与维护。 8、 实现，选择对象的隐藏与显示，该功能可以提高防碰扫描的速度。 9、 实现了动态的防碰扫描 10、 实现了水平投影图的动态查看。 11、 实现了地层的绘制与展示，您可以根据当前地层来确定定向方案。 12、 实现三维状态下的地层连通的功能，可以对比邻井与当前服务井的层位的变化，确定方案的调整。 13、 实现MWd测量的信号处理与轨迹的自动计算（测试通过了英国的GeoLink公司的Mwd，目前正在调整结构，将在明年实现添加） 本系统为当前国内最完善与功能最强大，目标就在眼前，需要你我的共同努力来完成， 在使用过程中，有什么好的建议或者意见，期望您的来信，我们将尽可能的给与回复。

def distance(self, features, targets): cost_matrix = np.zeros((len(targets), len(features))) key_list = list(self.samples.keys()) for i, target_k in enumerate(targets): target = key_list[i] cost_matrix[i, :] = self._metric(self.samples[target], features) return cost_matrix