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Human and BSDS300 Images

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简介：
本数据集包含人类和BSDS300两类图像，旨在为计算机视觉研究提供丰富的边界检测与场景理解资源。 BSDS300包含images和human两个部分。

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  • Human and BSDS300 Images
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    本数据集包含人类和BSDS300两类图像，旨在为计算机视觉研究提供丰富的边界检测与场景理解资源。 BSDS300包含images和human两个部分。
     
  • The BSDS300: A Segmentation Dataset and Benchmark from Berkeley
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    BSDS300是由伯克利大学提供的一个图像分割数据集和基准，包含200张训练/测试图片，用于评估计算机视觉中图像理解与分割算法的性能。 BSDS300数据集为图像分割和边缘检测的研究提供了基准标准；该数据集由30名人类受试者完成，其中一半的受试者使用彩色图像进行手工分割任务，另一半则使用灰度图像。BSDS300数据集分为包含200张图像的训练集和100张图像的测试集。此外，还有一个名为BSDS300 human的数据集，它包含了每位受试者完成的手工标记信息。
     
  • Pothole and Regular Road Images - 数据集
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    该数据集包含多种类型的路面坑洞与普通道路图像，旨在为道路状况识别及自动驾驶车辆训练提供真实场景的数据支持。 数据集包含坑洼和平原路的图片，可用于进行坑洼检测及图像分类任务。这些图像是从Google图像搜索结果下载，并使用“google图像下载”库进行了抓取。数据集文件名为Pothole and Plain Road Images_datasets.txt和Pothole and Plain Road Images_datasets.zip。
     
  • Human Pose Estimation with OpenCV and OpenPose MobileNet: Implementation Details...
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    本文详细介绍了使用OpenCV和基于MobileNet的OpenPose模型进行人体姿态估计的技术细节与实现方法。 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计的方法如下： 运行代码进行测试： - 使用网络摄像头：`python openpose.py` - 用图像测试：`python openpose.py --input image.jpg` 调整置信度阈值： 可以通过添加参数 `--thr` 来增加或降低置信度阈值，例如：`python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5` 注意事项： 我修改了代码以使用由提供的TensorFlow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 原始openpose.py文件仅使用超过200MB的Caffe Model，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改`cv.dnn.blobFromImage`并使用 `out = out[:, :19, :, :]` 进行调整。
     
  • MetaGEM: Snakemake Pipeline for Generating MAGs, GEM Reconstructions and Simulating Microbial Communities
    优质
    MetaGEM是一个基于Snakemake的工作流程，用于生成高质量的宏基因组组装基因组（MAGs）和基因组重建生态系统（GEMs），并能模拟实验室、人体肠道、海洋及植物相关的微生物群落。 metaGEM：从宏基因组学数据预测微生物群落内部代谢相互作用的工作流程。 metaGEM整合了一系列现有的生物信息学及代谢建模工具，旨在预测细菌群落在微生物群落中的代谢互动。该工作流程首先从完整的元基因组测序数据集中重建元基因组组装的基因组（MAG），然后将其转换为基因组规模的代谢模型（GEM）。此过程用于模拟基于样本社区内的交叉喂养相互作用。 此外，metaGEM还提供了其他输出结果包括丰度估算、生物分类分配、增长率估算、全基因组分析以及真核MAG鉴定等信息。 快速开始：您只需一行代码即可启动使用metaGEM： ``` git clone https://github.com/franciscozorrilla/metaGEM.git && cd metaGEM && rm -r .git && bash env_setup.sh ``` 恭喜，现在您可以开始探索和利用metaGEM了。请查阅Wiki以获取更多详细信息。
     
  • Registry Images
    优质
    Registry Images是一份全面指南，专注于解释和探讨Docker注册表镜像的概念、创建及管理方法。帮助用户掌握容器化应用部署的关键技能。 Registry-images是指存储在注册表中的镜像列表或相关配置信息。这些镜像通常用于容器化应用的部署与管理，通过引用registry内的特定标签来获取相应的软件包或环境版本。这种方式便于维护不同应用程序之间的依赖关系，并简化了开发和生产环境中的一致性问题解决过程。 此外，registry-images还能帮助团队更好地协作，在多人项目中确保每个人使用的都是相同的镜像版本，从而减少因配置差异导致的问题。同时，它也支持对历史记录进行追踪与回滚操作，使得在出现错误时能够快速定位并解决问题。 总之，通过使用registry-images可以提高开发效率、增强代码质量，并且简化了软件交付流程中的多个环节。
     
  • Human Resources Payroll
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    Human Resources Payroll专注于人力资源领域的薪酬管理，提供薪资计算、税务申报和福利发放等服务，确保员工待遇合规且及时。 SAP中文薪酬资料由李小武编写，这是SAP公司最新发行的文档。
     
  • Rice Images Dataset
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    Rice Images Dataset是一个包含大量稻米图像的数据集，用于支持农业领域的研究和开发，特别是在稻米品质检测、分类等方面。 本段落研究了五种大米品种（Arborio、Basmati、Ipsala、Jasmine 和 Karacadag）的分类问题。使用两个数据集进行实验：第一个包含75,000张图片，每种大米有15,000张；第二个包括12个形态特征、4个形状特征和90个颜色特征。通过人工神经网络（ANN）、深度神经网络（DNN）以及卷积神经网络（CNN）进行分类实验，并且在使用CNN模型时达到了100%的准确率，成功地将不同品种的大米区分开来。
     
  • k8s-images-1.20.4.tar.gz
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    k8s-images-1.20.4.tar.gz 是包含 Kubernetes 1.20.4 版本所需镜像文件的压缩包，适用于部署和运行 Kubernetes 集群。 k8s 1.20.4 版本需要使用的一些镜像。
     
  • Human Activity Recognition using LSTM
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    本研究利用长短期记忆网络（LSTM）进行人类活动识别，通过分析传感器数据来准确判断个体行为模式，提升智能系统对人的理解能力。 信号数据的采集来源于智能手机内置的加速度传感器。实验选取了六种常见的日常行为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐和站立。收集到的数据经过特征抽取，然后利用支持向量机对这些特征进行分类，最终识别出这六类人类行为。