赵闪闪168-优快云博客

原创使用HTML和CSS实现一个现代化的顶部导航栏

通过本文中的代码，我们使用HTML和CSS实现了一个现代化的顶部导航栏。它具备了简洁美观的设计，能够自适应不同屏幕尺寸，并通过悬停效果增加了交互性。无论是在桌面设备还是移动设备上，该导航栏都能提供良好的用户体验。这种设计方法不仅适用于个人博客、企业网站等，还可以根据需要进行自定义修改，加入更多功能（如下拉菜单、搜索框等）。通过合理运用HTML和CSS，我们能够快速构建一个现代化的导航栏，提高网站的可用性和美观性。

2024-12-06 08:36:11 3273

原创使用HTML和CSS打造动态3D圣诞树效果

通过本教程，我们展示了如何使用HTML和CSS实现一个动态的3D圣诞树效果。通过使用transform和animation等CSS技术，我们成功地制作了一个具有旋转效果的立体圣诞树，并通过简单的装饰物增强了其节日气氛。这种方法简单、易于实现，适合各类前端项目。无论你是想为自己的个人网站增添节日气氛，还是想要创建一个有趣的互动网页，本文提供的技术都能为你提供有力支持。这篇文章与第一篇内容类似，但包含了更多关于动态效果和装饰的细节。

2024-12-06 08:33:07 1944

原创基于自然语言处理的课程设计实践与实现

本设计目标是实现一个简单的文本情感分析系统，能对用户的评论数据进行分类，输出“正面”或“负面”情感。本文介绍了基于词向量和分类算法的文本情感分析课程设计，从数据预处理到模型训练与评估，涵盖了完整的实现流程。通过选择适合的特征提取方法和分类模型，可以构建一个功能强大、性能优秀的情感分析系统。NLP是一个快速发展的领域，建议在实践中持续学习前沿技术（如Transformer架构），并尝试结合大规模预训练模型，将课程设计成果应用到实际问题中。

2024-12-05 08:13:23 1253

原创深入理解和实现素数判定的高效算法

素数是指大于1的自然数，且除了1和它本身以外，没有其他正整数因子的数。常见的素数包括：2、3、5、7、11等。方法时间复杂度适用范围特点暴力法( O(n) )小整数简单直观，但效率低下检查到平方根中等范围性能较好，适合大多数情况跳过偶数优化中等范围进一步提升效率埃拉托色尼筛法大规模素数生成批量处理，生成素数列表最佳Miller-Rabin算法超大整数检测随机算法，适合加密学场景。

2024-12-05 08:09:49 1263

原创 Docker安装教程：从入门到配置详解

Docker是一种开源的容器技术，它允许开发者在任何环境中一致地运行应用程序。主要功能容器化：将应用及其依赖打包成一个轻量级的容器。高效部署：容器启动迅速，占用资源少。跨平台一致性：开发环境和生产环境完全一致。Docker核心组件镜像（Image）：只读模板，定义了容器的内容。容器（Container）：镜像的运行实例。Docker Hub：公共的镜像仓库。通过本文的学习，你已经掌握了如何在Windows、macOS和Linux系统上安装Docker，并完成了加速器配置和基本验证。

2024-12-04 12:24:54 1372

原创 Docker安装与使用全指南

Docker是一个开源的容器化平台，允许开发者将应用程序及其依赖打包到一个容器中。主要特点轻量级：容器比虚拟机更快，资源占用更少。跨平台：运行一次，到处运行。强大的生态：提供Docker Hub作为镜像仓库。通过本文，你已掌握了如何在Windows、macOS和Linux系统上安装Docker并完成基础配置。下载并安装Docker Desktop或Docker Engine。配置加速器：优化镜像下载速度。运行测试容器：验证Docker运行正常。学习建议熟练使用Docker基本命令，如。

2024-12-04 12:23:32 976

原创全面解析二叉树的层次遍历及其实现

层次遍历是指按照二叉树的层级，从上到下、从左到右依次访问每个节点。int val;层次遍历是二叉树遍历的重要方法，其实现简单且应用广泛。层次遍历的基本实现。按层分组输出的扩展。常见的扩展应用场景。层次遍历是树形结构问题的基础，建议在实际问题中多加练习，以便深入理解和灵活应用。

2024-12-03 10:35:57 918

原创按层次遍历二叉树：原理与实现

层次遍历是从二叉树的根节点开始，按层级依次访问每一层的所有节点。对于每一层，先访问左子节点，再访问右子节点。int val;层次遍历是二叉树操作的基础，利用队列实现逻辑简单高效。基本的层次遍历实现。按层分组遍历的扩展。常见的实用扩展功能。层次遍历是解决树形结构问题的重要工具，建议多加练习以熟悉其实现细节和应用场景。

2024-12-03 10:34:08 504

原创全方位解析回文字符串的判断方法与实现

回文字符串的定义字符串从左到右与从右到左的读法一致。可以为空字符串，也可以是单个字符组成的字符串。本文详细介绍了判断回文字符串的多种方法，从双指针、字符串反转到栈方法，涵盖了基础实现与复杂场景扩展。不同场景适合不同的方法。

2024-12-02 09:17:50 728

原创判断回文字符串的全面解析与多种实现方法

回文字符串反转字符串后与原字符串相同。字符串的首尾字符相等。判断回文字符串是一个简单而经典的问题，其解法多样且实用。本文详细介绍了双指针法、字符串反转法、忽略大小写法以及栈方法，并对不同实现方式进行了性能比较。学习建议根据具体场景选择适合的实现方法。掌握字符串预处理（如过滤非字母字符）的技巧。针对扩展场景（如回文数和最长回文子串）进行深入探索。通过实践本文中的代码，你将能够轻松解决各种回文字符串判断问题，并能在实际开发中灵活运用这些技巧。

2024-12-02 09:16:29 1093

原创深入理解Java多线程：基础概念、实现与案例

线程是程序中执行的最小单位。在Java中，线程是由操作系统调度的，并运行在JVM虚拟机之上。一个Java程序启动时，默认会有一个主线程执行main方法。线程池是一种管理线程资源的机制，避免了频繁创建和销毁线程的开销。本文详细讲解了Java多线程的核心概念、实现方式、线程同步及实战案例。通过学习多线程技术，开发者能够高效处理并发任务，提高程序性能。学习建议从基础入手，理解线程的创建和启动。掌握线程安全和同步工具的使用。多实践真实场景下的多线程任务。本文由优快云作者撰写，转载请注明出处！

2024-12-01 08:31:51 944

原创 Java多线程基础全解析：从概念到实战

**属性** | **进程** | **线程** || **切换开销** | 较高，需切换内存等资源 | 较低，只切换CPU上下文 || **资源独立性** | 各进程独立运行，资源隔离 | 线程共享进程的资源 |**需求**：实现一个多线程文件下载工具，将大文件分块下载。

2024-12-01 08:30:59 505

原创 C#运动控制详解：从基础原理到实际应用

本文将从运动控制的基础知识出发，深入探讨C#实现运动控制的方法和实际案例。// 设置位置为5000。**运动控制**是通过控制执行器（如电机、伺服电机、步进电机等）的运动来实现特定任务的技术。Console.WriteLine("错误: " + ex.Message);Console.WriteLine("错误: " + ex.Message);Console.WriteLine("错误: " + ex.Message);Console.WriteLine("错误: " + ex.Message);

2024-11-30 07:46:36 988

原创 C#运动控制技术详解：基础、实现与应用实例

C#在运动控制领域提供了丰富的实现方式，从串口通信到复杂的网络协议和第三方库，适合从简单的电机控制到多轴运动规划的广泛场景。Console.WriteLine("错误：" + ex.Message);Console.WriteLine("当前位置：" + position);Console.WriteLine("错误：" + ex.Message);Console.WriteLine("错误：" + ex.Message);Console.WriteLine("错误：" + ex.Message);

2024-11-30 07:46:00 1253

原创字符串循环左移操作详解：原理、方法与实际应用

切片法 | $ O(n) $ | $ O(n) $ | 简单直观，代码短 | 需要额外存储空间 || 双指针反转法 | $ O(n) $ | $ O(1) $ | 高效，适合大数据 | 代码较复杂 || 队列法 | $ O(n) $ | $ O(n) $ | 使用队列，操作灵活 | 依赖外部数据结构 |

2024-11-29 09:53:18 1112

原创字符串循环左移详解：原理、实现与实践案例

队列模拟 | $ O(n) $ | $ O(n) $ | 需要队列操作的场景 || 字符串切片 | $ O(n) $ | $ O(n) $ | 快速实现，适合短字符串 || 双指针反转 | $ O(n) $ | $ O(1) $ | 高效实现，适合大数据量 || 暴力拼接 | $ O(n) $ | $ O(n) $ | 简单实现，适合初学者 |

2024-11-29 09:52:05 636

原创回调函数详解：理论、实现与最佳实践

3. **灵活扩展**：主函数与回调函数解耦，主函数无需知道回调函数的实现细节。2. **动态绑定**：可以根据不同需求传递不同的回调函数，增强代码的通用性。3. **耦合问题**：如果回调函数设计不当，可能导致主函数与回调逻辑耦合。1. **保持回调简洁**：尽量将回调函数的逻辑简化，避免复杂操作。4. **错误处理**：在回调函数中加入异常捕获，确保程序的健壮性。1. **回调地狱**：多层嵌套的回调函数可能导致代码难以维护。2. **使用命名回调函数**：为回调函数命名以提高代码可读性。

2024-11-28 08:31:23 806

原创深入解析回调函数：原理、实现与实践

*回调函数**（Callback Function）是一种编程模式，通过将一个函数作为参数传递给另一个函数并在适当的时机调用它，来实现模块化、解耦和灵活的代码逻辑。回调函数是编程中实现灵活逻辑和异步处理的重要工具，其核心在于将函数作为参数传递，并在需要时动态调用。无论是在事件驱动的系统中，还是在异步编程场景下，回调函数都是不可或缺的编程利器。2. **提高灵活性**：可以根据需求指定不同的回调逻辑，提升函数的通用性。3. **延迟调用**：回调函数通常不会立即执行，而是根据主函数的进程执行。

2024-11-28 08:29:48 840

原创 Python基础教程：从零开始快速掌握编程精髓

`type()` | 返回对象的类型 | `type(42)` -> `` |- **强大的库支持：** 从数据分析、机器学习、Web开发到爬虫，Python拥有大量的第三方库，可以极大地提高开发效率。- **广泛的应用领域：** Python被应用于多个领域，包括人工智能、大数据、自动化测试、Web开发等。- **Web开发：** 学习Flask、Django等Web框架，开发你的第一个Web应用。也欢迎你分享给需要的朋友！

2024-11-27 10:05:56 662

原创 Python基础入门指南：从零开始学编程

`type()` | 返回对象的类型 | `type(42)` -> `` |- **数据科学与机器学习：** 学习Numpy、Pandas、Matplotlib等数据分析库，入门机器学习。通过本篇文章的学习，你已经掌握了Python编程的基本语法。- **数据结构与算法：** 深入学习Python的列表、字典、集合、元组等常见数据结构。- **广泛应用：** 从Web开发到数据科学，再到人工智能，Python几乎无所不能。

2024-11-27 10:04:19 557

原创 Java学习路线：从新手到精通的实战指南

**广泛应用**：Java 广泛用于 Web 开发、Android 开发、大数据处理、后端服务等领域。5. **Web开发与框架**：学习 Servlet、Spring、MyBatis 等主流框架。- 使用 `private`、`protected` 和 `public` 修饰符。- 常用实现类：`ArrayList`、`HashMap`、`HashSet`。4. **Java进阶**：掌握高级特性，如泛型、反射、Lambda 表达式等。- 学习 Jenkins 进行持续集成与持续部署（CI/CD）。

2024-11-26 09:08:05 654

原创从零开始学 Java：全面学习路线与实战指南

Java 是全球使用最广泛的编程语言之一，其**跨平台特性**和**丰富的生态系统**使其在企业应用开发、Android 应用开发、云计算、大数据等领域具有重要地位。3. **Java 核心库与工具**：深入了解 Java 的 API（如集合、I/O、多线程）。3. **菜鸟教程**：[Java基础](https://www.runoob.com/)。4. **Java 高级特性**：掌握反射、泛型、Lambda 表达式等。4. **持续学习**：Java 生态更新快，保持学习热情，关注最新技术。

2024-11-26 09:06:18 454

原创如何打开RAW文件？——详细的工具与方法指南

对于 **摄影师** 或 **图像处理专家**，如果预算允许，**Adobe Photoshop + Camera Raw 插件** 和 **Adobe Lightroom** 是最常见且功能强大的选择，能够提供完整的RAW处理和高级编辑功能。**Adobe Photoshop** 是世界领先的图像处理软件之一，提供强大的图像编辑功能，并通过 **Camera Raw 插件** 支持多种RAW文件格式。3. 使用 **色调编辑器**、**曝光控制** 和 **色彩调整** 等工具，进行图像的细节调整。

2024-11-25 07:48:44 2386

原创如何打开RAW文件？——详解常见方法与工具

*RAW文件**是一种包含未经处理的原始数据的文件格式，通常用于数码相机中，保存图像的详细信息，相比常规图像格式（如JPEG、PNG），它提供更高的图像质量和更大的后期编辑空间。**Adobe Photoshop** 是图像编辑领域的行业标准，支持通过 **Camera Raw** 插件直接打开和处理RAW文件。您可以在此窗口中进行曝光调整、降噪、锐化等基础编辑。- 如果您需要一个免费的替代品，**RawTherapee** 和 **Darktable** 提供了强大的功能，并且不需要支付任何费用。

2024-11-25 07:48:04 1662

原创 raw文件如何打开

**照片应用**（内置应用）：某些RAW文件可以直接在Windows 10/11中打开。- **Online RAW Converter**：如[Convertio](https://convertio.co/)在线将RAW文件转换为其他格式。- **Adobe DNG Converter**：将RAW文件转换为DNG（数字负片）。- **Python**：使用`numpy`或`pandas`读取RAW数据。- **预览（Preview）**：macOS内置支持许多常见的RAW格式。

2024-11-24 12:48:10 5052

原创数据结构课程设计概述

*描述**：基于链表或树结构设计一个管理系统，用于存储和查询学生的成绩信息。**描述**：使用图数据结构设计一个简单的地图导航系统，支持最短路径查询。1. **巩固基础知识**：通过编程实践熟悉数据结构的定义、特点和操作。2. **提高编程能力**：掌握将抽象的数据结构转换为具体的代码实现。**描述**：设计一个基于队列的数据抓取系统，用于从特定网站抓取数据。**描述**：基于哈希表和链表，设计一个图书馆借阅管理系统。**描述**：基于栈和递归算法，设计一个迷宫求解系统。

2024-11-24 12:47:09 460

原创哈夫曼树详解：从构造到应用的全方位解析

字符及频率：`{'A': 5, 'B': 9, 'C': 12, 'D': 13, 'E': 16, 'F': 45}`从根节点出发，沿左分支标记为 `0`，右分支标记为 `1`，为每个叶子节点（字符）生成编码。1. **最优性**：通过贪心算法构造，哈夫曼树保证了编码的最优性，即编码长度最小化。3. **自适应性**：基于字符出现的频率动态生成树，更适合频率分布不均的数据。3. **重复合并**：直到堆中只剩一个节点，该节点即为哈夫曼树的根。- 合并 `45` 和 `55`，生成根节点 `100`。

2024-11-23 09:19:55 592

原创哈夫曼树：数据压缩的核心算法及实现

哈夫曼树（Huffman Tree）是一种特殊的二叉树，用于生成最优的无歧义前缀编码，从而实现高效的数据压缩。1. **初始化**：将每个字符视为一个单独的节点，频率作为权值，加入优先队列（最小堆）。3. **重复合并**：直到队列中只剩一个节点，该节点为哈夫曼树的根节点。从根节点出发，左分支为 `0`，右分支为 `1`，遍历生成每个字符的编码。3. **对小规模数据不适用**：编码开销可能超过数据压缩的收益。1. **高效压缩**：适用于频率分布不均的场景。- 用于文本压缩（如 ZIP、RAR）。

2024-11-23 09:18:32 633

原创 Keil5安装与使用全面指南

2. 选择 **Add New Item to Group**，创建一个C文件（如 `main.c`）。- 在 **Options for Target → Debug** 中选择正确的调试接口。- 连接开发板后，点击 **Flash → Download**，将程序烧录到目标设备。- 点击 **Finish**，安装完成后，桌面会出现Keil5快捷方式。- 启动Keil5后，点击工具栏中的 **Pack Installer**。3. 在调试选项中选择 **ST-Link** 或 **J-Link**。

2024-11-21 09:19:26 1445

原创 Keil5 安装与使用完整指南

通过以上步骤，你已成功安装 Keil5，并完成了基本环境配置。2. 选择 **Add New Item to Group**，创建一个 C 文件（如 `main.c`）。1. 打开 Keil5，点击工具栏的 **Help → License Management**。1. 启动 Keil5，点击 **Project → New uVision Project**。- 启动 Keil5 后，点击工具栏中的 **Pack Installer**。- 勾选 **I Agree**，然后点击 **Next**。

2024-11-21 09:18:01 1532

原创 Node.js 安装与环境配置详解：从入门到实战

nvm`（Node Version Manager）是一个 Node.js 版本管理工具，支持安装、切换和管理多个 Node.js 版本。- [Node.js 官方文档](https://nodejs.org/en/docs/)1. 访问 [Node.js 官网](https://nodejs.org/)。- [npm 官方文档](https://docs.npmjs.com/)- [Nest.js 框架](https://nestjs.com/)

2024-11-20 14:45:20 752

原创 Node.js 安装与开发环境配置全指南

package.json` 是 Node.js 项目的核心配置文件，包含依赖项和脚本信息。- **Visual Studio Code**：轻量级编辑器，支持 Node.js 开发。**解决方法**：确保系统安装了 `curl` 和 `bash`，重新运行安装脚本。打开 [Node.js 官方网站](https://nodejs.org/)。- 检查 `node` 和 `npm` 的路径是否在系统 `PATH` 中。##### **（4）通过 nvm（Node.js 版本管理器）安装**

2024-11-20 14:44:14 1029

原创从零开始设计一个数据库课程项目：全面指南与案例分析

结合实际应用需求，设计一个完整的系统，不仅可以提高技术能力，还能为毕业设计或实际项目开发打下坚实基础。包括需求分析、E-R 图、关系模式、SQL 脚本和测试报告。1. 熟悉数据库的设计步骤（需求分析、E-R 图、关系模式）。- 学生（Student）：学号、姓名、性别、专业。- **学生管理系统**：管理学生信息、课程、成绩等。- **图书馆管理系统**：管理图书、借阅记录、用户。- 课程（Course）：课程号、课程名称、学分。- **在线购物系统**：管理用户、商品、订单。

2024-11-19 10:43:33 810

原创数据库课程设计全流程：方法与实例解析

数据库课程设计是学习数据库理论知识的重要实践环节，旨在帮助学生掌握数据库设计和应用系统开发的完整流程，包括需求分析、数据库设计、功能实现以及性能优化。- 借阅记录（BorrowRecord）：借书 ID、用户 ID、书号、借阅日期、归还日期。使用 **E-R 图（实体-关系图）** 描述数据库中的实体及其关系。- **学生成绩管理系统**：管理学生的基本信息、课程信息和成绩。- **图书馆管理系统**：管理图书借阅、归还、用户信息等。- **在线商城系统**：管理商品、订单、用户等信息。

2024-11-19 10:41:41 823

原创字符串逆序的多种实现方法及实践分析

**双指针法** | O(n) | O(1) | 高效，适合大规模数据 | 实现较复杂 || **迭代拼接法** | O(n^2) | O(n) | 容易理解，适合初学者 | 拼接效率较低 || **使用栈** | O(n) | O(n) | 利用栈的特性，逻辑清晰 | 需要额外的存储空间 |

2024-11-18 08:07:26 617

原创字符串逆序的多种实现方法与应用场景详解

循环遍历 | O(n) | O(n) | 简单易实现，适合初学者 || 使用内置函数 | O(n) | O(1) | 简洁高效，推荐常用 || 栈实现 | O(n) | O(n) | 学习栈的操作，可练习逻辑 || 递归实现 | O(n) | O(n) | 优雅但不适合大规模字符串 |

2024-11-18 08:06:07 1357

原创数字排序的多种方法与实现：从基础到优化

快速排序 | O(n log n) | O(n²) | 不稳定 | 高效，最常用 || 归并排序 | O(n log n) | O(n log n) | 稳定 | 稳定，适合链表 || 堆排序 | O(n log n) | O(n log n) | 不稳定 | 内存使用少，大数据适用 |快用这些方法试试你的数据吧！

2024-11-17 10:59:22 623 1

原创 Unity3D 简单小游戏项目：从零开始创建属于你的互动游戏

在 `Hierarchy` 面板右键 > `2D Object` > `Sprite` > `Square`，创建一个方块作为玩家角色。- 在 `Hierarchy` 面板右键 > `2D Object` > `Sprite` > `Square`，创建一个背景。- 在 `Hierarchy` 面板右键 > `2D Object` > `Sprite` > `Square`，作为障碍物。- 给 `Ground` 添加 `BoxCollider2D` 并设置 `Tag` 为 `Ground`。

2024-11-17 10:56:58 2764

原创 Docker 安装全平台详细教程

1. **Docker 基本命令**：如 `docker build`, `docker run`, `docker ps`, `docker stop` 等。- **解决办法**：进入 BIOS，启用虚拟化支持（VT-x 或 AMD-V）。3. 确认 Docker Desktop 状态为 **Running**。3. 打开 **Applications** 文件夹，运行 Docker。- **现象**：Docker Desktop 提示未启用 WSL 2。

2024-11-16 12:52:37 677

原创快速上手：Docker 安装详细教程（适用于 Windows、macOS、Linux）

1. **常用命令**：如 `docker pull`, `docker build`, `docker run`, `docker ps`, `docker stop` 等。2. 登录 Docker Hub 账号（若无账号，可前往 [Docker Hub](https://hub.docker.com/) 免费注册）。1. 打开 [Docker 官方网站](https://www.docker.com/products/docker-desktop)。

2024-11-16 12:51:33 2278

知识图谱0123456.zip

KG数据集不同数据集的统计信息数据集实体关系火车有效的测试总三垒打数密歇根大学 135 四十六 5216 652 661 6529亲属关系 104 二十五 8544 1068 1074 10686WN18RR 40943 11 86835 3034 3134 93003FB15k-237 14541 237 272115 17535 20466 3101116

2025-01-03

湘雅医疗数据（基于android平台医疗数据采集系统）.zip

湘雅医疗数据（基于android平台医疗数据采集系统）医疗应用湘雅医疗数据（基于android平台医疗数据采集系统)下载 APK##项目整体介绍旨在为医生打造医疗数据信息采集平台实现随时随地上传文字，图片，视频，音频等病人记录信息主要功能架构图##项目主体采用fragmentactivity实现fragment切换需要了解fragment工作机制和生命周期mFragments = new Fragment[3];fragmentManager = getSupportFragmentManager();mFragments[0] = fragmentManager.findFragmentById(R.id.fragment_main);mFragments[1] = fragmentManager.findFragmentById(R.id.fragment_file);mFragments[2] = fragmentManager.findFragmentById(R.id.fragment_mine);fragmentTran

2025-01-03

查看数据集的图片.zip

查看数据集的图片图片查看器有了鉴黄数据集，但是只有链接怎么办，我写了个图片查看器来给各位老司机鉴赏点击选择文件可加载数据集 .txt 文件鼠标点击，右侧显示图片右侧区域自适应屏幕大小点击键盘上下箭头按键可切换图片点击enter可收藏当前图片，保存在localstorage里。TODO: 下载图片TODO: 收藏图片TODO: 随机显示图片TODO: 切换显示模式TODO: 加载提示TODO: 收藏夹一个22万张NSFW图片的鉴黄数据集？我有个大胆的想法https://github.com/alexkimxyz/nsfw_data_scrapper

2025-01-03

机器学习数据集导航.zip

机器学习数据集导航数据集大全 {docsify-ignore-all}我们从互联网收集了637个用于机器学习的数据集A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y ZAudio(15) 音乐(5) 电子音乐(1) MIDI(1) 音频(15) 英语(15) Libri(3) LibriVox(2) LibriSpeech(3) 语音(7) 语音识别(4) TTS(1) LibriTTS(1) 音符(1) 合成音乐(1) 启发式算法(1) 英国(21) 声音(2) 情感识别(1) SAVEE(1) 词汇(1) Image(106) 神经网络(1) 图像(93) Face(4) 人脸(9) 人脸识别(7) 三维(3) ARC(1) 农业(13) 种植(8) 大豆(3) 疾病(32) 乌干达(1) 角斑病(1) 豆锈病(1) 遥感(5) 图片(81) 奥地利(2) 比利时(2) 芬兰(2) 爱尔兰(2) 科索沃(1) 立陶宛(1) 卢森堡(1) 葡萄牙(13) 塞尔维亚(1) 瑞士(3) MNIST(5) 数字(311) 字母

2025-01-03

智能机顶盒012345.zip

智能机顶盒智能机顶盒总体介绍智能驾驶数据集包含行李检测深度强化学习TORCS数据集交通线索检测線上TORCS端点数据集卡拉针对深度强化学习算法而言，有一套用于算法开发关键的强化强化数据集，目前我们已经收集并整理了深度强化学习TORCS数据集、车道线检测数据集、车辆检测数据集、标志交通数据集，其中深度强化学习TORCS数据集包含12W条TORCS环境下的训练数据，可以用于训练深度强化学习算法，大小约20G端到端学习TORCS数据集124G，可以训练端到端模型和Dagger强化学习横向控制模型以及在城市交通环境仿真器Carla数据9G车道线检测数据集包括自主采集数据(14G)、中国智能汽车未来挑战赛数据和图森等公布的车道线检测数据集约79G，车辆检测数据集约3G，交通标志数据集约85G。数据包如下表目标类别咖啡因大小陸時間视频片段說明線路檢測數據 Tusimple集群 58克美国圣地亚哥（高速公路场景） 2017 年 3 月 2858 57160张图片2017 年 5 月 2321 46420个2017 年 6 月 122

2025-01-03

数据集自动化制作脚本.zip

数据集自动化制作脚本音频预处理脚本主要功能diffsinger、visinger数据集一键制作长录播音频切片基于demucs伴奏分离基于whisper语音识别mfa对齐完成后处理，构建diffsinger nomidi格式数据集注意！！！！开发中，，仅在mac和linux下通过部分测试，可能有各种bug！若要尝试请备份好自己的数据！！！！需要安装的依赖ffmpegdemucs==4.0.0 Auditok zhconv pypinyin librosa matplotlib praat-parselmouth pyyaml 声音文件 sox textgridgit+ https://github.com/openai/whisper.git数据集准备dataset├───speaker0│ ├───录播1.mp4│ ├───...│ └───录播2.mp4└───speaker1 ├───录播1.mp4 ├───... └───录播2.mp4等人colab 笔记本链接参考DiffSinge

2025-01-03

数据采集、数据审核、数据分析平台.zip

数据采集、数据审核、数据分析平台数据平台数据采集、数据审核、数据分析平台概述用于手机、web端对信息进行填报采集任务，目前完成了数据采集功能，数据审核、数据分析在未来完善，ETA待定部署方式maven build进行项目构建，生成war包，将war放入tomcat-webapps中启动即可另一种方式，可以使用docker构建Dockerfile生成镜像启动

2025-01-03

数据结构课程大作业收集.zip

数据结构课程大作业收集数据结构A中国传媒大学信息安全本科专业（教学Wiki）数据结构A相关课程作业收集仓库提交作业的方法你只要 fork 这个项目，每个人自己的作业提交到自己forked仓库。当作业的完成度达到可以交卷的标准，就请提交 Pull Request 。老师或助教会在收到你的PR（Pull Request）请求之后，审核你的作业提交是否达到可以被接受的标准，并给出修改意见。最终确认完成的作业会被merge到本仓库中，如果作业完成度较差、存在抄袭或其他不能接受的原因，请按照PR中老师或助教给出的修改意见继续修改你的作业并重新提交新的PR，直到作业被接受认可（merge到主仓库）。2017年春季学期课程作业提交请在2017-1下建立用你的姓名简拼或英文昵称字符串拼接（用英文半角_作为分隔字符）后命名的个人专属子目录下。本仓库除个人专属子目录之外，其他目录、其他文件禁止修改。作业提交内容包括但不限于代码、markdown格式的文档、图片等。拒收.doc/.docx/.pdf等二进制格式的文档附件，所有实验报告、文档统一要求使用markdown格式的纯文

2025-01-03

开源物联网平台 - 物联网解决方案的设备管理，数据收集，处理.zip

Groza - 开源物联网平台目录特性原理安装使用帮助授权特性

2025-01-03

大数据可视化项目，集成百度地图，ECharts.zip

数据可视化居住主要功能实时路况百度地图实时路况信息提供能源热点:分园区能源用量向总部汇总空气质量园区空气质量监控园区能源园区能耗情况统计图，点击各园区能耗柱状图，查看该园区里楼宇的实时和历史能耗情况项目分部园区能耗改造分部情况构建设置# install dependenciesnpm install# serve with hot reload at localhost:8080npm run dev# build for production with minificationnpm run build# build for production and view the bundle analyzer reportnpm run build --report

2025-01-03

各大交易所的行情数据收集服务 .zip

各大交易所的行情数据收集服务。行業服務行情服务根据各个交易所当前提供的不同方式，通过REST API或Websocket方式实现了对各大交易所平台实时行情数据的获取及个体。安装需要安装thenextquant量化交易框架，使用pip可以简单方便安装pip install thenextquant運行git clone https://github.com/TheNextQuant/Market.git # 下载项目cd Market # 进入项目目录vim config.json # 编辑配置文件python src/main.py config.json # 启动之前请修改配置文件配置请参考配置文件说明。各大交易所行情币安OKExOKEx 期货

2025-01-03

原神抽卡记录数据集-Genshin Impact gacha data.zip

数据集公开GI_gacha_dataset_02早先公开的数据集，约20万抽记录，为手工收集玩家使用工具导出的记录。GI_gacha_dataset_02文件夹中文件从0001开始顺序编号每个文件夹内包含一个账号的抽卡记录gacha100.csv 记录初行者推荐祈愿抽卡数据gacha200.csv 记录常驻祈愿抽卡数据gacha301.csv 记录角色活动祈愿数据gacha302.csv 记录武器活动祈愿数据csv文件内数据记录格式如下抽卡时间名称类别星级年-月-日时:分:秒物品全名角色/武器 3/4/5对应分析工具为DataAnalysis_For_dataset_02.pyGI_gacha_dataset_03收录非小酋玩家自愿公开的数据约1559万抽具体说明见GI_gacha_dataset_03文件夹中的readme.md整理的抽卡机制通过一段时间的研究，我基本整理出了原神抽卡的所有机制，详见原神抽卡全机制总结

2025-01-03

前端数据采集，前端异常数据采集，用户行为监控采集，用户前端异常监控，图形化分析插件dataAcquisition（附demo）.zip

支持 dataAcquisition.jsdataAcquisition.js 是一个收集用户在网页上的行为和异常数据使用情况的中文文档戳这里支持 Vue.js尖端大家在使用过程中有什么需求或者不满意都可以给我pull request如果对你有帮助的话请给我一个star目标实现前端数据上报及分析实现用户数据画像建模及行为轨迹分析实现主动埋点、自动埋点上报实现前端页面加载速度报告实现前端接口异常报告前端代码异常上报的实现用法克隆代码到本地修改store.sendurl为提交接口地址修改store.selector输入元素选择器指定输入事件监听范围如果要过滤输入的集合，可以把store.acrange改成指定，并且密码最好不要收集，这里只是举个例子点击元素冒泡，默认收集两层，可以修改store.acblength改变层数将文件放置在逻辑代码加载之前（AMD 支持）server目录是基于node.js开发的采集数据接收器主动埋置/自动埋置只需要修改classTag配置，就可以实现两种收集方式。classTag为空时收集所有元素。c

2025-01-03

制作自己的VOC2007数据集用于faster-rcnn目标检测模型训练.zip

制作自己的VOC2007数据集用于faster-rcnn目标检测模型训练相信看这篇文章的人都在做深度学习吧，此数据集是为目标检测做的数据集，有错误处请海涵我的本篇博客地址 http://blog.youkuaiyun.com/gaohuazhao/article/details/60871886 第一步首先了解VOC2007数据集的格式1)JPEGImages文件夹文件夹里包含了训练图片和测试图片，混放在一起2)Annatations文件夹文件夹存放的是xml格式的标签文件，每个xml文件都对应于JPEGImages文件夹的一张图片3)ImageSets文件夹Action存放的是人的动作，我们暂时不用Layout存放的人体部位的数据。我们暂时不用Main存放的是图像物体识别的数据，分为20类，当然我们自己制作就呵呵呵不一定了，如果你有精力，Main里面有test.txt , train.txt, val.txt ,trainval.txt.这四个文件我们后面会生成Segmentation存放的是可用于分割的数据4)其他的文件夹不解释了，分割XXX等用的

2025-01-03

利用预训练的中文模型实现基于bert的语义匹配模型数据集为LCQMC官方数据.zip

利用预训练的中文模型实现基于bert的语义匹配模型数据集为LCQMC官方数据利用bert预训练的中文语言模型进行文本匹配训练脚本 train.sh批量测试脚本 predict.sh利用模型进行单条语句测试 intent.pychinese_L-12_H-768_A-12为预训练的相关模型和词典data文件夹中为训练语料，验证语料，测试语料数据集为LCQMC官方数据参数说明 max_seq_length sentence的最大长度（字） train_batch_size batch_size的大小最大序列长度 = 50 评估准确度 = 0.87207 测试准确度 = 0.86272最大序列长度 = 40 评估准确度 = 0.88093615 测试准确度 = 0.86256

2025-01-03

利用Python进行数据分析学习笔记以及自己寻找数据集做的练习.zip

利用Python进行数据分析学习笔记以及自己寻找数据集做的练习-Python-利用Python进行数据分析学习笔记以及自己寻找数据集做的练习

2025-01-03

供AI训练的中文数据集（持续更新）与AI公司图谱，目前的数据集餐饮行业8000问，百度知道，Alpaca中文数据集，计算机领域数据集，Vicuna数据集，RedPajama数据集，Wik.zip

供AI训练的中文数据集（持续更新。。。）与AI公司图谱，目前的数据集餐饮行业8000问，百度知道，Alpaca中文数据集，计算机领域数据集，Vicuna数据集，RedPajama数据集，Wikipedia中文词条数据集，网站论坛问答数据集知识DAO供AI训练的中文数据集（持续更新。。。），欢迎各位提供数据集线索或爬虫算法~~为了推进中文AI的发展，促进AI技术公开化、国际化，我们成立了知识岛（KnowledgeDAO)项目，希望借助大家的力量推进中文AI数据集的建设。数据、算法和算力，是AI发展的三大基石，其中数据的质量对模型最终性能至关重要。然而，从Hugging Face上的模型数据集数量来看，5W多的数据集中，英语的占比超过90%，优质中文数据少之又少。高质量数据集的获取花费巨大，我们无力承担如此巨大的开销，于是需要各位有志于筹建开放获取语料，并有一定技术基础的网友们献上自己的力量。如果您有意向参与此项目，我们将不胜感激。知识岛需要您的帮助，哪怕是一颗star，或者是在Issues提供数据来源，抑或加入QQ群讨论或围观，也是我们不断更新的动力，感谢各位!

2025-01-03

使用Storm实时处理交通大数据（数据源kafka，集群管理zookeeper）.zip

风暴交通使用storm接入交通数据，实时计算速度流量等交通模型功能Kafka数据接入实时数据清洗和过滤实时告警检测指定车辆是否出现峰值告警，检测一定时间内车辆数是否超过阈值车辆信息统计工具交通数据模拟脚本, 参考Here说明告警后的通知功能不在该项目范围内，通知功能应作为单独的微服务部署并提供相应的接口。环境窗口 7风暴 1.1.1Zookeeper 3.4.9Kafka 2.12Java 8Python 3.6(官方推荐版本2.6.6，3.x也可以工作)Zookeeper 安装Storm cluster 使用zookeeper来管理集群，同时由于kafka也使用zookeeper来进行分布式协调，简化起见，我们对storm和kafka使用同一套zookeeper，作为开发环境，我们不考虑zookeeper 的单点故障，所以不搭建zookeeper的集群安装方法:参考我的另一个repozookeeper-gym官方文档zookeeperStorm安装下载 storm release并解压安装文件downloads注意不

2025-01-03

使用Scrapy采集淘宝数据，Flask展示.zip

淘宝剁手吧（接口失效，目前不再维护）该项目使用Scrapy抓取淘宝商品信息，并存入MongoDB数据库。Web端使用Flask + Bootstrap构建聚合搜索商品信息的简单应用。使用运行Scrapy抓取商品信息。$ cd scrapy$ scrapy crawl taobao获取信息后，运行Web Server进行测试。$ python server.py * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit) * Restarting with stat * Debugger is active!完整内容请来我的博客scrapy学习实例（四）采集淘宝数据并展示

2025-01-03

从小说中提取对话数据集.zip

从小说中提取对话数据集摘录对话本仓库只为huanhuan-chat泛化版的一部分内容（文本对话抽取），欢迎大家给huanhuan-chat仓库star！本仓库的最大贡献就是为泛化的Character AI提供了从小说中建立数据集的功能。huanhuan-chat: https://github.com/KMnO4-zx/huanhuan-chat.git展示repohttps://github.com/KMnO4-zx/extract-dialogue.git本项目利用chatgpt从小说中提取对话集，提取的样本中包括role，dialogue，比如以下的形式{ "role": "艾伦", "dialogue": "不，不要提，这真是太倒霉了！我从楼梯上摔了下去，出现了较为严重的骨裂，只能打石膏做固定。"}{ "role": "克莱恩", "dialogue": "真是不够走运啊。"}快速入门克隆仓库并切换目录git clone https://github.com/KMnO4-zx/extract-dialogue

2025-01-03

人脸数据集（datasets of face）.zip

做DETASETS人脸检测 face detection加州理工学院 10000 http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech_10K_WebFaces/FDDB http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/index.htmlWIDER Face http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/面部表情识别系统 http: //www.cbsr.ia.ac.cn/faceevaluation/人脸对齐 face alignmentXM2VTS http://www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/xm2vtsdb/AR 人脸数据库 http: //www2.ece.ohio-state.edu/~aleix/ARdatabase.htmlFGVC-V2 https: //www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-grand-challenge-frgcLF

2025-01-03

人工精调的中文对话数据集和一段chatglm的微调代码.zip

进化中的中文对话模型资源库鲁迅说过有多少人工，才有多少智能项目前身从一个梦想开始——将alpaca的英文数据集转化为中文，开启中文对话模型的无限可能。我们的旅程起始于“alpaca中文翻译数据集”，旨在让每个人都能轻松训练出能说中文的对话模型。全新目标随着huggingface平台上的数据集如雨后春笋般涌现，我们决定让项目更上一层楼。现在，我们致力于精选并整合huggingface上的顶尖数据集，为中文模型训练提供一站式的资源库。项目优势无论你是数据科学家、开发者，还是对AI充满好奇的探索者，只要你遵循我们提供的步骤，就能快速上手，训练出高质量的中文基础模型。这个模型将成为你进一步定制和优化，以适应特定行业需求的坚实基础。项目进行时我们的团队正在努力工作，不断更新和优化项目，以确保你能够获得最佳的训练资源。加入我们，一起推动中文对话模型的边界，让AI更好地服务于我们的社区。加入我们准备好开启你的中文AI之旅了吗？现在就star我们的项目，加入我们的社区，一起见证中文对话模型的未来！使用方法首先你需要安装LLaMA-Factory，具体安装运

2025-01-03

人员佩戴口罩检测数据集.zip

人员佩戴口罩检测数据集掩码数据集这是一个可用于检测口罩的数据集，现在我们已经标记了 3500 多张图片，您可以在 Google Drive 中下载口罩数据集https ://drive.google.com/drive/folders/1ByRDDh7ynQucA_06cbGF2jbuc-NHvUYQ?usp=sharing口罩检测数据集分享现在新型肺炎肆虐，可能会有公共场合或者单位需要检测人员是否佩戴口罩的AI模型。趁着等回家的飞机，制作了一批人员口罩佩戴检测数据集，供ai研究者和各公司使用。如果这套数据集没产生啥实际价值，那就把这堆数据集当做目标检测的范例数据集给大家当练手数据用了。下载地址（由于人还在机场，预计在2020-01-24 10:00之前传好第一批数据）1、百度网盘: 链接:https://pan.baidu.com/s/1axAF7xY_6lkjZFvoOmFfnA 密码:tjbh2、谷歌云端硬盘 https: //drive.google.com/drive/folders/1ByRDDh7ynQucA_06cbGF2jbuc-NHvU

2025-01-03

人像matting数据集，包含34427张图像和对应的matting结果图 .zip

人像matting数据集，包含34427张图像和对应的matting结果图。网址aisegment.cn简介本数据集为目前已知最大的人像matting数据集，包含34427张图像和对应的matting结果图。数据集由北京玩星汇聚科技有限公司高质量标注，使用该数据集所训练的人像软分割模型已商用。数据集中的原始图片来源于Flickr、百度、淘宝。经过人脸检测和区域裁剪后生成了600*800的半身人像。clip_img目录为半身人像图像，格式为jpgmatting目录为对应的matting文件（方便确认matting质量），格式为png，您训练前应该先从png图像提取alpha图。例如使用opencv可以这样获得alpha图in_image = cv2.imread('png图像文件路径', cv2.IMREAD_UNCHANGED)alpha = in_image[:,:,3]下载地址链接https://pan.baidu.com/s/1R9PJJRT-KjSxh-2-3wCGxQ 提取码dzsn其他网址https://mega.nz/#F!Gh8CFAyb

2025-01-03

京东评论爬虫，包含对数据的采集、清理、可视化、分析等过程，作为数据库课程设计项目.zip

京东评论爬虫，包含对数据的采集、清理、可视化、分析等过程，作为数据库课程设计项目京东爬虫抓取评论的关键字用户ID评论内容级别点赞数響数评价星级购买时间手机型号抓取原理分析京东评论界面数据来源及url规律利用requests库访问json格式评论信息运行环境Chrome版本72.0.3626.109（正式版本）（64位）Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0（64 位）前庫库如下请求fake_useragent美丽的汤在当前目录下的控制台使用以下命令，批量安装上述相关的程序包pip install -r requirements.txt使用方法的配置代理的终端可以直接使用 pip install -r requirements 觉得下载速度慢，可以使用清华镜像源下载相关依赖 pip install -r requirements -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple运行脚本SpiderScript.py将文件下载到本地，cmd进入该文件夹

2025-01-03

为ChatGLM设计的微调数据集生成工具，速来制作自己的猫娘 .zip

为ChatGLM设计的微调数据集生成工具，速来制作自己的猫娘。finetune_dataset_maker注新版的openai包改了api接口的用法，要使用现有代码请安装旧版，pip install openai==0.28.0介绍视频在https://www.bilibili.com/video/BV1mg4y1g718/懒得配环境请使用这位的整合包https://www.bilibili.com/video/BV1Qg4y1g7KyChatGLM一站式微调整合包https://www.bilibili.com/video/BV1P24y1L7Gepip安装最新版的streamlit和openai，执行这一句即可运行（port可以随便改）streamlit 运行 dataset.py --server.port 2323支持以下ChatGLM微调项目的格式https://github.com/hscspring/hcgfhttps://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuninghttps://github.com/s

2025-01-03

中文机器阅读理解数据集.zip

中文机器阅读理解数据集中国队中文机器阅读理解数据集，本数据集通过机器翻译加人工校正的方式从原始Squad转换而来，其中包括V1.1 和V2.0。由于部分翻译无法找到原文中的答案（短答案翻译和文档翻译有出入），故数据量对比原始英文版SQuAD 有所减少。消息2020.01.13 将V 1.1 和V2.0 两个中文版本进行合并，详情请参考正式版的 squad-zen V 1.0。能通过huggingface 的transfomers 加载，便于研究人员利用本数据集和大量预训练模型测试和验证自己的中文机器阅读理解模型。为什么这么做？现有中文抽取式机器阅读理解数据集存在数据量较小，或者领域专一的特点CMRC 2018 数据集较小，只有能回答的问题，问题类型比较单一。里面还有空格，huggingface 的transfomers不能正常读取。Dureader 2019 数据集规模较大，但是数据文本质量不敢赞誉，优秀的数据预处理方法可以提升好几个百分点。只要数据清理的好，结果就不差CAIL 2019 法研杯机器阅读理解，数据领域性比较强，文本质量很高。中国军事机器阅读理

2025-01-03

中文心理问答数据集.zip

中文心理问答数据集中文心理问答数据集20200505102845 条社区问答对示例数据{ "ques_id": "eccbc87e4b5ce2fe28308fd9f2a7baf3", "ques_info": { "title": "纠结求助！，我想我心理不正常了…", "content": "lz最近喜欢一个男的，因为在大学社团一起工作，很迷恋，他的幽默风趣，他的踏实稳重… \r\n重点是！我现在有对象，因为大一的时候和高中的对象分了后随便找的一个，不是很喜欢也不是很讨厌的那种，只是不喜欢一个人那么寂寞… \r\n重点是！我现在喜欢的男的也有对象，据打听也是刚在一起的… \r\n很久都没有那么喜欢一个人了，以为自己再也找不到这种感觉了，现在满脑子都是他，也不知道该怎么面对我现在的对象了…哎，我怎么可以这", "answer_count": "1", "reward_num": -1, "ques_label": [

2025-01-03

中文多跳问答数据集.zip

中文多跳问答数据集NLPCC-MH 中文多跳问答数据集本数据集在如下论文中被提出，由于目前问答领域内尚缺乏开放的面向多跳问题的中文QA数据集，为了验证文中模型在多跳问题上的有效性，故制作此数据集服务于论文进行实验验证Yue Wang, Richong Zhang. 基于动态规划的知识库问答方法. CCKS(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing). 2018.数据集说明在中文开放领域问答数据集上，NLPCC 2016 在 Open Domain Chinese Question Answering 挑战任务中发布了关于中文 KBQA 数据集，包含 14,609 条训练数据及 9,870 条测试数据。但数据仅包含单跳问题。由于目前领域内尚缺乏开放的面向多跳问题的中文 QA 数据集，为了验证模型在多跳问题上的有效性，我们基于 NLPCC 所包含的单跳问题，通过扩充问句内容的方式，构建了一个专注多跳问题的中文 KBQA 数据集，即“NLPCC-MH”具体构建方法如下首先在知识库中对原问题中

2025-01-03

[大数据面试题]分享自己在网络上收集的大数据相关的面试题以及自己的答案总结.目前包含Hadoop,Hive,Spark,Flink,Hbase,Kafka,Zookeeper框架的面试题知识.zip

发一条内推消息，社招、实习生欢迎投递字节跳动校招内推码: 3UWFMRS投递链接: https://jobs.toutiao.com/s/eFCv3cB社招https://job.toutiao.com/s/eFCPHb6大数据面试题汇总与答案分享 Hadoop 蜂巢火花大量 HBase 卡夫卡 Zookeeper1.HadoopHDFS架构Yarn架构MapReduce过程Yarn 调度MapReducehdfs写流程hdfs读流程hdfs创建一个文件的流程hadoop1.x 和hadoop 2.x 的区别hadoop1.x的缺点hadoop HA介绍hadoop的常用配置文件有哪些,自己实际改过哪些?小文件过多会有什么危害,如何避免?启动hadoop集群会分别启动哪些进程,各自的作用讲一下环形缓冲区的概念2.蜂巢hive 内部表和外部表的区别hive中 sort by / order by / cluster by / distribute by 的区别hive的metastore的

2025-01-03

VOC类型数据集操作库函数.zip

VOC类型数据集操作库函数VOC类型数据集操作包含解析VOC数据集、删除指定类别标签，修改指定类别标签名称、批量合并不同标签文件、剪裁目标图像、画出图中标注框、统计数据集各类别标签数目，resize数据集Parse VOC dataset, Delete or Correct direction class label, Merge different label file,Crop object in image, Draw the box of object in image, Statistic the number of label,resize all image in dataset and correct the annotation information(reszie dataset).说明文档由中文写作，代码中为英文注释The documentation is written in Chinese and the code comment is in English.文件名VOCOpertationLibrary.py: VOC数据集中单

2025-01-03

TiDB 数据库 DBA 常用工具集.zip

钛DBATiDB 数据库 DBA 常用工具集，已包含功能diff 功能集版本升级，集群组件配置文件以及 tidb 专有系统变量 Diff 对比，现阶段只支持 3.0 diff 4.0 或者 4.0 (及以上版本) diff 4.0 (及以上版本)v4.0 以下 tikv 需要单独从 tikv 日志中获取配置文件 --base-json 用于对比v4.0 及以上可不需要，直接对比 --base-addr 、--compare-addr差异数据库示例-- 终端带颜色输出$ ./tidba diff tidb --base-addr {host}:{service-port} --base-user {user} --base-pass {password} --compare-addr {host}:{service-port} --compare-user {user} --compare-pass {password} --diff-type {config/variable} --coloring --quiet-- 纯文本输出$ ./ti

2025-01-03

springboot集成netty，使用protobuf作为数据传输格式，包含心跳检测、断开重连、上传数据、主动推送功能.zip

springboot集成netty，使用protobuf作为数据传输格式，包含心跳检测、断开重连、上传数据、主动推送功能.springboat-netty-protobuf一、说明springboot集成netty，使用protobuf作为数据交换格式，可以用于智能终端云端服务脚手架。已完成功能(2017/03/12)接入验证心跳检测断开重连上传数据主动推送功能待完成SSL验证上传文件二、开发环境JDK8+Eclipse Neon.2 发布springboot1.4.2Netty4.1.6.Finalprotobuf-java3.0.0三、使用方法项目里面包含Socket客户端和服务端找到com.netty.server.Application类右键debug as启动SocketServer找到com.netty.client.NettyClient类右键debug as启动客户端PS:我的公众号

2025-01-03

SLAM常见数据集汇总.zip

SLAM常见数据集汇总很棒的 SLAM 数据集来自复杂城市、NCLT、牛津机器人车、KiTTi、城市景观数据集的缩略图。这是从这里分叉的，感谢作者的工作。此存储库是与 SLAM 相关的数据集的集合。在各种 SLAM 数据集中，我们选择了提供姿势和地图信息的数据集。此存储库链接到google 网站。在此存储库中，整体数据集图表以简化版本表示。您可以在项目页面中使用图表的完整版本（由 google 电子表格制作）。我们为每次数据访问提供了几个类别。消息！！更新日期2020-02-29我们将 SLAMBench 从 2.0 版本更新至 3.0 版本。更新日期2019-09-24我们添加了由 RGBD 和 IMU 数据组成的FMDataset ，用于室内环境的密集重建在 ICRA 2019（蒙特利尔）上，将举办“机器人和 VR/AR 的 SLAM 算法的数据集生成和基准测试”研讨会！我们非常确定研讨会上将引入许多“新”和“热门”数据集。我们添加了评估部分（轨迹和 SLAM 方法评估工具）我们添加了一个新的无人机数据集UZH-FPV 无人机竞速数据集，旨在使

2025-01-03

pytorch搭建自己的unet网络，训练自己的数据集 .zip

pytorch搭建自己的unet网络，训练自己的数据集。火炬梦想介绍pytorch搭建自己的unet网络，训练自己的数据集。软件架构皮索奇安装教程下载最新版本的pytorch就可以使用说明数据集原图存放地址data/JPEGImages mask存放地址data/SegmentationClass直接运行train.py,其中train_image文件夹存储的是训练过程中的效果图params文件夹保存权重测试test.py，用来测试图片，测试结果存储在result文件夹中视频地址B站https://www.bilibili.com/video/BV11341127iK?spm_id_from=333.999.0.0

2025-01-03

Pytorch YOLO v5 训练自己的数据集超详细教程！！！ (提供PDF训练教程下载）.zip

YOLO v5在医疗领域中消化内镜目标检测的应用YOLO v5训练自己数据集详细教程现在YOLOv5 已经更新到6.0版本了，但是其训练方式同本Repo是一致的，只需要按照对应版本安装对应Python环境即可，其数据集的构建，配置文件的修改，训练方式等完全与本Repo一致！我们提供了YOLOv5 TensorRT调用和INT8量化的C++和Python代码（其TensorRT加速方式不同于本Repo提供的TensorRT调用方式），有需要的大佬可在issues中留言！Xu Jing 由于官方新版YOLO v5的backbone和部分参数调整，导致很多小伙伴下载最新官方预训练模型不可用，这里提供原版的YOLO v5的预训练模型的百度云盘下载地址链接https://pan.baidu.com/s/1SDwp6I_MnRLK45QdB3-yNw 提取码423jYOLOv4还没有退热，YOLOv5已经发布！6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！

2025-01-03

PHP多线程数据采集.zip

PHP多线程数据采集curl_multiPHP多线程数据采集详细说明 http: //blog.eiodesign.com/archives/86

2025-01-03

Pandas练手习题数据集.zip

Pandas练手习题数据集Pandas_exercisesPandas练手习题数据集

2025-01-03

o2o数据集01234.zip

o2o数据集o2o_数据集

2025-01-03

modbus数据采集，支持Tcp、串口 .zip

modbus数据采集，支持Tcp、串口。数据采集一个工业设备的数据采集程序特点高度封装、易扩展之其他各种协议snmp、DTL645、自定义协议等内建支持modbus协议，同时支持串口和tcp采集，可直接编译执行观察效果采集点位的定义支持表达式计算，以应对复杂的二次计算c++语言编写，效率高，功耗低，单服务可同时支持万台设备的数据采集服务在linux系统运行，暂时不支持windows本项目所有代码均为开源，可自由引用、修改、投入生产。设计思想以下是主要的类的uml图class dev_pool 设备池，单例，保存所有的设备类(dev),由主函数调用，并触发采集class dev: 设备类，对物理设备（电表、传感器等）的抽象，每个dev具有唯一id，并包含多个采集器类（acqer）class acqer: 抽象基类，每个acqer必须定义采集点位（item）（点位指每个采集值单位），具体采集方法由子类决定class acqer_snmp: snmp协议的采集器，负责snmp协议的采集class acqer_modbus: modbus采集器，负责

2025-01-03

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

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知识图谱0123456.zip

湘雅医疗数据 （基于android平台医疗数据采集系统）.zip

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