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DukeMTMC-Attribute-master

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简介：
DukeMTMC-Attribute数据集是用于多目标跟踪和行人再识别研究的重要资源，包含了大量带有属性标签的人行图像序列。 DukeMTMC-attribute-master是DukeMTMC数据集的属性标签部分。

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  • DukeMTMC-Attribute-master
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    DukeMTMC-Attribute数据集是用于多目标跟踪和行人再识别研究的重要资源，包含了大量带有属性标签的人行图像序列。 DukeMTMC-attribute-master是DukeMTMC数据集的属性标签部分。
     
  • DukeMTMC-reID数据集.zip
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    DukeMTMC-reID数据集包含大量标注清晰的行人图像，适用于再识别研究，旨在提升不同场景下监控摄像头间的人脸及人体匹配准确性。 行人重识别数据集是经典的数据集之一，为了方便大家下载和研究，我提供这个资源，希望大家一起学习探讨。
     
  • Integrating Pedestrian Attribute Recognition and Tracking: Ves...
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    Integrating Pedestrian Attribute Recognition and Tracking: Ves...探讨了行人属性识别与跟踪技术的结合方法，旨在提升智能监控系统的准确性和效率。 行人属性识别与跟踪采用集成的VesPA和PA-100K进行属性识别，并使用KCF算法进行目标跟踪。
     
  • 利用C#的Attribute实现简易ORM
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    本文介绍了如何使用C#中的Attribute特性来简化对象关系映射（ORM）的开发过程，为开发者提供了一种轻量级的数据访问方案。 【内容概要】：本教程介绍如何在C#中使用Attribute来构建一个简单的ORM框架。主要包含两部分内容：一是学习如何通过Attribute获取设定值；二是利用反射技术读取属性的值。【适应人群】：适合初级工程师，但需要具备一定的反射和Attribute知识基础。【使用场景及目标】：借助实例讲解，帮助读者更好地理解和掌握Attribute的相关概念，并对常见的ORM框架有一定的认识。
     
  • C#中Attribute的使用方法详解
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    本文详细介绍了在C#编程语言中如何使用Attribute来扩展元数据信息，包括其定义、常用类型和应用实例。适合中级开发者参考学习。 C#属性是一种元数据形式，用于向编译器、运行环境或工具提供额外的信息。它们可以附加到代码的不同元素上，例如类、方法、字段等，并实现特定功能如注释、序列化及验证等。 一、属性的运用范围 1. **程序集**：整个程序集的相关元数据。 2. **模块**：编译单元，通常对应于一个.cs文件。 3. **类型**：包括类、结构体、枚举和接口。 4. **字段**：类中的变量。 5. **方法**：包含构造函数及普通的方法。 6. **参数**：输入或输出的参数 7. **返回值**：从方法中返回的数据。 8. **属性（property）**: 类中的getter和setter。 以下是一个使用自定义属性`TestAttribute`的例子： ```csharp [TestAttribute] public class TestClass { [TestAttribute] private string _testField; [TestAttribute] public string TestProperty { get; set; } [TestAttribute] [return: TestAttribute] public string TestMethod([TestAttribute] string testParam) { throw new NotImplementedException(); } } ``` 二、自定义属性 创建自定义属性时，需要继承`System.Attribute`基类。下面是一个名为`StringLengthAttribute`的示例，用于限制字符串属性的最大长度： ```csharp [AttributeUsage(AttributeTargets.Property)] public class StringLengthAttribute : Attribute { private int _maximumLength; public StringLengthAttribute(int maximumLength) { _maximumLength = maximumLength; } public int MaximumLength => _maximumLength; } ``` `AttributeUsage`属性用于指定自定义属性可以应用于哪些元素。在这个例子中，`StringLengthAttribute`只能应用于属性。 然后可以在类中使用该自定义属性来约束字段： ```csharp public class People { [StringLength(8)] public string Name { get; set; } [StringLength(15)] public string Description { get; set; } } ``` 接下来，可以创建一个验证类以检查这些属性是否符合限制条件： ```csharp public class ValidationModel { public void Validate(object obj) { var t = obj.GetType(); var properties = t.GetProperties(); foreach (var property in properties) { if (!property.IsDefined(typeof(StringLengthAttribute), false)) continue; var attributes = property.GetCustomAttributes(false); var stringLengthAttr = attributes.OfType().FirstOrDefault(); if (stringLengthAttr != null) { 验证逻辑 var value = property.GetValue(obj); if (value is string strValue && strValue.Length > stringLengthAttr.MaximumLength) { throw new ArgumentException(${property.Name}的长度超过最大限制({stringLengthAttr.MaximumLength})); } } } } } ``` `ValidationModel`类中的`Validate`方法通过反射获取对象属性，并检查是否有应用到该属性上的`StringLengthAttribute`。如果发现不符合约束条件，它将抛出异常。 使用属性能够大大增强代码的灵活性和可扩展性，使开发者能够在不修改原有逻辑的情况下添加新的功能或限制条件。这对于设计大型、复杂系统特别重要，因为它允许为代码增加元数据供各种工具（如编译器、IDE等）理解和处理。
     
  • UNET-ZOO: 包含UNet、UNet++、Attribute-UNet、R2UNet、CENet和SegNet、FCN
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    UNET-ZOO是一个综合性的深度学习模型集合，内含多种先进的编码器解码器架构如UNet系列（包括UNet、UNet++）、Attribute-UNet、R2UNet以及其它用于图像分割的经典网络CENet和SegNet。 UNET-ZOO 包含 unet、unet++、attribute-unet、r2unet、cenet、segnet 和 fcn。运行环境为 Windows 10 或 Ubuntu 系统，使用 PyCharm 编程工具以及 Python3.6 版本和 Pytorch1.3.1。 要开始操作，请先修改 dataset.py 文件中的数据集路径。然后按照以下命令示例进行操作：python main.py --action train&test --arch UNet --epoch 21 --batch_size 21 执行上述指令后，将会生成三个文件夹：“结果”、“saved_model”和“saved_predict”。 - saved_model 文件夹中会保存经过训练后的模型。 - 结果文件夹内包含指标的日志以及折线图等信息。 - 在 saved_predict 文件夹里则存放预测相关的结果。
     
  • 关于DukeMTMC-VideoReID数据集的描述与基线代码
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    本简介针对DukeMTMC-VideoReID数据集进行介绍，并提供相应的基线代码，旨在为研究人员和开发者提供视频重识别任务的有效资源。 DukeMTMC-VideoReID 是一个用于基于视频的人员重新识别的数据集，它是跟踪数据集的一个子集。该数据集中包含702个身份供训练使用、702个身份供测试以及408个干扰项。总共有2,196段用于训练的视频和2,636段用于测试的视频。每个视频中的人物图像每隔12帧采样一次。在进行测试时，会将每一个ID对应的视频作为查询，并将其余视频放入图库。 数据集分为三个主要部分：火车培训视频小径、询问查询视频tracklet以及画廊画廊视频小径。其中“火车培训”包含702个身份，“询问查询”中每个都来自不同摄像机中的不同个体，而“画廊画廊”则包括了702个图库标识和408个干扰项。 DukeMTMC-VideoReID 的目录结构如下： 分裂人物编号视频小径 ID 边框框图像 例如，对于一个图像train/000。
     
  • WinUtils-Master
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    WinUtils-Master是一款功能强大的Windows系统工具集，提供文件搜索、磁盘管理、网络设置等便捷实用的功能，帮助用户高效管理和优化电脑环境。 在各个版本的Windows系统上安装Hadoop后，需要编译bin目录中的所有文件。下载这些文件并替换Hadoop/bin目录下的对应文件即可完成配置。
     
  • Peak Master
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    Peak Master是一款策略与挑战并存的游戏，玩家需运用智慧和技巧，在险象环生的山峰中不断攀升，目标是成为登顶次数最多的攀登大师。 Peakmaster 5.2是一款专为化学分析设计的软件，主要功能是计算不同化学物质的酸碱度（pH值）以及离子浓度。在化学实验和工业生产中，精确测量这些参数对于理解溶液性质、控制反应条件以及优化过程至关重要。这款软件的出现极大地提升了分析效率和准确性。 了解酸碱度的概念很重要：酸碱度通常用pH值来表示，这是一个无单位的对数值，反映了溶液中氢离子（H+）的活度。pH值范围在0到14之间，7表示中性，小于7表示酸性，大于7则表示碱性。“Peakmaster 5.2”能够帮助用户快速准确地测定溶液的pH值，在研究化学反应、环境监测以及生物医学等领域具有重要意义。 接下来我们谈谈离子浓度计算的重要性。在溶液中，离子的浓度直接影响着化学反应的速度和平衡。例如，电解质溶液中的阳离子和阴离子浓度关系到溶液的导电性。“Peakmaster 5.2”具备计算各种离子（如Na+、K+、Cl-、Ca2+等）浓度的能力，在水质分析、药物配方设计及工业废水处理等领域应用广泛。 此软件可能包含以下特性： 1. 数据输入与处理：用户可以输入实验数据，如电位测量值和吸光度数据，“Peakmaster 5.2”会自动计算出对应的pH值和离子浓度。 2. 图形化界面：直观的图形界面使得操作更加简单，帮助用户通过图表查看数据变化趋势。 3. 模型建立与校正：“Peakmaster 5.2”可能支持多种化学反应模型，并允许根据实际情况调整参数进行数据校正，提高分析精度。 4. 报告生成：软件能自动生成实验报告，包含数据、计算结果和图表，方便用户记录和分享信息。 5. 数据管理：可以存储大量实验数据，便于后续分析与比较。 6. 兼容性：“Peakmaster 5.2”可能支持与其他实验室设备（如电位计、光谱仪等）的数据交换。 使用“Peakmaster 5.2”时，用户应确保输入数据的准确性和完整性，并遵循正确的实验方法和步骤。同时建议定期更新软件及数据库以获取最新的离子常数与算法改进，保持计算准确性。“Peakmaster 5.2”是化学分析领域的一款强大工具，通过其高效的功能帮助科研人员和工程师快速获得关于酸碱度和离子浓度的重要信息，从而优化实验设计并提升工作效果。
     
  • Adafruit_BMP280_Library.zip-master
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    Adafruit_BMP280_Library.zip-master 是一个用于BMP280气压传感器的Arduino库，支持温度和气压数据读取，便于气象应用及高度测量。 BMP280气压传感器使用官方库文件进行操作。板子的额定电压是3.3V，并且支持I²C和SPI两种连接方式。由于我没有成功测试I²C，因此下面的所有内容都是基于SPI连接方式及其相关程序。