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Hybrid_Image实验代码和数据集。

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简介：
该资源集成了Hybrid Image代码和数据集，并通过内置的滤波技术以及自行实现的滤波函数提取了图像中的高频和低频信息。随后，它执行了图像融合操作，并运用了对象对齐技术，从而能够有效地将不同尺寸的图像以及图像中不同大小的目标进行融合处理。

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  • Hybrid_Image实验的代码和数据集
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    简介：本项目包含Hybrid_Image实验的相关代码及数据集资源，旨在支持图像处理与合成研究，促进学术交流与技术进步。 该段落描述了使用Hybrid Image代码及数据集进行图像处理的过程。通过内置的滤波器以及自定义实现的滤波函数来提取图像中的高频与低频信息，然后将这些信息融合在一起形成新的混合图像。此外，还采用了对象对齐操作技术，使得不同尺寸和大小目标之间的图像能够顺利地进行融合。
     
  • IPv6实验数据和源代码
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    IPv6实验数据和源代码提供了关于IPv6协议的研究与开发资料，包括详细的实验结果、分析报告及相关的编程资源，旨在促进IPv6技术的学习与应用。 该资料包括了IPv6环境下的实验步骤和说明，以及针对这些实验的结论和相关材料，还有整个实验的源代码。
     
  • 数据库实验代码
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    本项目包含一系列数据库操作的实验代码，旨在帮助学习者通过实践理解SQL查询、数据建模及优化等核心概念。 数据库实验程序的C语言代码用于黑大的实验。
     
  • VOC数据集划分训练、验证和测试集的代码
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    本代码提供了一套高效的方法来将VOC数据集划分为训练集、验证集及测试集，便于机器学习模型的开发与评估。 一个简单的代码可以将VOC数据集按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将其放置在相应的VOC格式文件夹下。只需调整__main__中的三个路径，即可运行该程序来划分VOC数据集为train、val和test集合。
     
  • wine数据集分类的数据挖掘实验报告及代码
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    本报告详细记录了使用Wine数据集进行分类任务的数据挖掘实验过程，包括特征选择、模型训练和性能评估，并附有完整代码。 使用逻辑回归和贝叶斯算法对wine数据集进行分类。包含wine数据集、源代码、实验报告及控制台可执行程序。
     
  • wine数据集分类的数据挖掘实验报告及代码
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    本实验报告详细介绍了使用Wine数据集进行机器学习分类任务的过程和结果。通过运用Python编程语言以及Scikit-learn库中的多种算法，进行了深入的数据预处理、特征选择与模型评估工作，并提供了完整的源代码供参考。 使用逻辑回归和贝叶斯算法对wine数据集进行分类。该项目包含wine数据集、源代码、实验报告及控制台可执行程序。
     
  • TransUnet 在 DRIVE 数据集上的分割实战 【含代码和数据集】
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    本文详细介绍如何使用基于Transformer的TransUnet模型在DRIVE眼底血管分割数据集上进行图像分割，并提供代码与数据集支持。适合研究者快速实践与学习。 DRIVE数据集： 1. 该代码包括训练脚本、验证脚本以及推理脚本。 2. 训练脚本会生成训练集与验证集的损失曲线（loss）、交并比曲线（iou）、学习率衰减曲线，同时还会记录训练日志和可视化图像。 3. 验证脚本用于评估模型性能，计算测试数据集上的交并比、召回率、精确度以及像素准确率等指标。 4. 推理脚本可以对输入的图像进行预测，并生成真值（gt）及带有真值掩膜的图像。 代码详细注释齐全，读者可以根据README文件中的指示自行下载运行。
     
  • Oracle数据库实验代码
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    本资源包含针对Oracle数据库设计的实验代码与教程，旨在帮助学习者通过实践掌握SQL编程、数据管理及优化技巧。 1. 查询供应工程J1零件的供应商号码SNO：`select sno from spj where jno = J1;` 2. 查询供应工程J1零件P1的供应商号码SNO：`select sno from spj where jno = J1 and pno = P1;` 3. 查询供应给工程J1且为红色零件的供应商号码SNO：`select sno from spj natural join p where jno = J1 and color = 红;` 4. 查询没有使用天津供应商生产的红色零件的工程号JNO：`select jno from spj where jno not in (select jno from spj natural join s);` 请注意，第三条查询语句中将color= 红改为color=红以确保语法正确。
     
  • 广工数据库实验的代码和报告
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    本资料包含广州工业大学数据库课程的所有实验相关代码及详细报告，适用于学习数据库设计、SQL操作、数据查询与管理等。 广工数据库。
     
  • 使用Python和PyTorch实现的手写数字识别实验代码（含MNIST数据集）.zip
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    本资源提供了一个基于Python及深度学习框架PyTorch的手写数字识别项目代码，包含著名的MNIST手写数字数据集。适合初学者入门实践。 基于Python和PyTorch框架完成的手写数字识别实验源码（包含MNIST手写数字数据集）。该代码包完整且可下载使用，确保上传的代码可以正常运行。