克鲁格尔的战斗视频

原创 于 2008-07-22 12:31:00 发布 · 680 阅读 · 0 ·
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 在克鲁格尔国家公园拍摄的著名视频

在克鲁格尔国家公园拍摄的著名视频

http://you.video.sina.com.cn/b/9765497-1345619497.html

《克鲁格尔的战斗》，视频中的一群南非水牛与一群狮子以及两条鳄鱼间展开对质。这段录像是录像师大卫·布金斯基(David Budzinski)和摄像师斯科尔伯格((Jason Schlosberg)在2004年9月拍摄的。在2007年被上传至视频网站YouTube之后，《克鲁格尔的战斗》很快就成为网民争先欣赏的对象，很多人称赞它戏剧性地展现了非洲大草原的野生动物。作为YouTube最受欢迎的视频之一，《克鲁格尔的战斗》的点击次数已超过3100万 克鲁格尔 战斗 视频   克鲁格尔的战斗   克鲁格尔战斗.

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deep-person-reid-master.zip
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对postgresql进行性能优化
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/81d3b967159d postgresqltuner.pl Build Status Donate analyses your PostgreSQL instance and produces a report, giving hints. It is inspired by mysqltuner.pl Demo Here is a sample output: ~~~ postgresqltuner.pl version 1.0.1 Checking if OS commands are available on /var/run/postgresql... [OK] I can run OS commands Connecting to /var/run/postgresql:5432 database template1 with user postgres... [OK] The user acount used for reporting has superuser rights on this PostgreSQL instance ===== OS information ===== [INFO] OS: linux Version: 4.9.0 Arch: x86_64-linux-gnu-thread-multi [INFO] OS total memory: 94.36 GB [OK] vm.overcommit_memory is good: no memory overcommitment [INFO] Running (probably) directly on a phy...
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【数字电路设计】基于Multisim的计数器与七段数码管显示：数字时钟电路仿真与实现
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MySQL安装与配置指南[代码]
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本文详细介绍了MySQL的下载、安装、配置及与VSCode的连接过程。首先，通过官网下载MySQL并解压到指定文件夹，随后在CMD窗口中进行初始配置和密码修改。接着，在VSCode中下载必要的扩展并配置MySQL连接，包括解决常见的认证协议错误。此外，还介绍了如何通过Python的mysql-connector库进行数据库操作，以及如何设置环境变量以简化CMD操作。整个过程涵盖了从安装到实际使用的完整步骤，适合初学者快速上手MySQL的环境搭建与基本操作。
中山大学期末高等数学一.zip
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农业作物成熟度实例分割数据集_20251118_055712.zip
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农业作物成熟度实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：农业作物成熟度实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：563张图片 验证集：161张图片 测试集：80张图片 总计：804张图片 • 训练集：563张图片 • 验证集：161张图片 • 测试集：80张图片 • 总计：804张图片 • 分类类别： bfullyripened: b类作物完全成熟状态 bgreen: b类作物绿色未成熟状态 bhalfripened: b类作物半成熟状态 lfullyripened: l类作物完全成熟状态 lgreen: l类作物绿色未成熟状态 lhalfripened: l类作物半成熟状态 • bfullyripened: b类作物完全成熟状态 • bgreen: b类作物绿色未成熟状态 • bhalfripened: b类作物半成熟状态 • lfullyripened: l类作物完全成熟状态 • lgreen: l类作物绿色未成熟状态 • lhalfripened: l类作物半成熟状态 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割多边形点标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片来源于农业图像数据库，细节清晰，适用于模型训练。 二、适用场景 • 农业AI监测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别作物部分并分类成熟度的AI模型，辅助农民进行精准农业管理。 • 精准农业应用研发：集成至农业智能平台，提供实时作物状态识别功能，优化灌溉、施肥和收获时间。 • 学术研究与创新：支持农业科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习作物识别和成熟度评估的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片均经过精确标注，确保实例分割边界准确，类别分类正确。涵盖两种作物类型（b和l）和三种成熟度状态（完全成熟、绿色未成熟、半成熟），具有高度多样性，提升模型泛化能力。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接加载使用，支持实例分割任务，并可扩展到其他计算机视觉任务。 • 农业价值突出：专注于作物成熟度检测，为智能农业、自动化收获和作物健康监测提供关键数据支持，具有重要的实际应用价值。
Docker运行Windows系统[项目代码]
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本文介绍了如何使用Docker和Docker Compose来运行Windows操作系统。首先，通过Docker命令安装并启动dockurr/windows容器，配置了端口映射、设备权限和网络设置。详细展示了从Microsoft服务器下载Windows 11镜像、提取镜像、添加驱动程序和构建镜像的过程。接着，通过Docker Compose配置文件，进一步简化了Windows容器的部署，包括环境变量设置、设备挂载、网络配置等。整个过程涵盖了从基础安装到高级配置的完整步骤，适合需要在Docker环境中运行Windows系统的开发者参考。
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php(TP5)+Redis支持和不支持用户购买次数限制的秒杀抢购功能
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交通场景目标检测数据集_20251119_000336.zip
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交通场景目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：交通场景目标检测数据集 图片数量：训练集：2000张图片 分类类别：桥梁、建筑、汽车、汽车组、动态对象、围栏、地面、护栏、人、杆子、杆子组、道路、天空、静态对象、地形、交通灯、交通标志、卡车、隧道、植被、墙 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG图片，来源于实际场景采集。 二、适用场景 自动驾驶车辆感知系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别交通场景中各种对象的AI模型，如汽车、行人、交通标志等，提升自动驾驶系统的环境感知能力。 交通监控与管理系统：集成至交通监控平台，提供实时对象检测功能，用于交通流量分析、事件检测和安全管理。 智能城市基础设施管理：应用于城市规划和基础设施维护，检测建筑、道路、植被等对象的状态。 计算机视觉学术研究与教育：支持目标检测算法的研究和开发，适用于高校和培训机构的课程项目。 三、数据集优势 类别丰富多样：涵盖21个常见交通和城市环境类别，包括车辆、行人、基础设施等，确保模型能够学习多种对象特征。 标注格式通用：采用YOLO标注格式，兼容主流深度学习框架（如YOLO、Darknet等），便于直接加载和使用。 实际应用价值高：专注于交通场景，为自动驾驶、智能交通等前沿领域提供高质量数据支撑。 数据规模适用：提供2000张训练图片，适合中小规模模型训练和验证。
Docker安装Oracle11g[源码]
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本文详细介绍了如何在Docker中安装非官方的Oracle11g-helowin镜像，并修改其默认设置。首先，通过拉取镜像、创建临时容器、复制文件到主机、修改目录权限等步骤完成安装。接着，进入容器进行用户操作，包括删除、复制文件、修改密码等。然后，修改环境变量并登录sqlplus进行数据库操作，如修改密码、创建用户、赋予权限等。最后，详细说明了如何修改SID（系统标识符），包括关闭数据库、修改环境变量、配置文件、重命名文件以及重建口令文件等步骤。整个过程清晰明了，适合需要快速部署和定制Oracle数据库的用户参考。
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