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VeRi-776 数据集

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简介：
VeRi-776数据集是一个专为视频重识别设计的研究资源库，包含超过5,000位行人在不同条件下拍摄的数十万张图像和数千段视频片段。 车辆重识别使用VeRi-776数据集，供大家学习使用。

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  • VeRi-776 数据集
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    VeRi-776数据集是一个专为视频重识别设计的研究资源库，包含超过5,000位行人在不同条件下拍摄的数十万张图像和数千段视频片段。 车辆重识别使用VeRi-776数据集，供大家学习使用。
     
  • 车辆Re-ID数据集（按视角分类）_VERI-WILD, VERI-776版本
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    简介：VERI-WILD和VERI-776是两个针对不同驾驶场景下的车辆重识别任务的数据集，它们按照视角进行了详细分类，为研究者提供丰富的训练与测试资源。 不同方向成对图像拼接（保持车ID不变）可以用于一般用途，并作为数据增强的数据集来生成不同角度的图像。利用GAN网络能够进一步提升这一过程的效果。
     
  • VeRi：大型城市交通监控下的车辆重识别图像数据集
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    VeRi数据集是一个专为评估和推进城市交通监控系统中的车辆再识别技术而设计的大型图像数据库。 为了推动车辆重识别（Re-Id）的研究进展，我们构建了一个名为“VeRi”的大规模基准数据集，在现实世界的城市监控场景下进行测试。 VeRi的主要特点如下： 1. 数据规模：该数据集中包含超过50,000张图像，涉及776辆不同的车辆，并由20台摄像机在一天内的不同时间段内拍摄而成。 2. 真实性与多样性：所有图片均来自无约束的真实监控环境，在这些环境中标注了丰富的属性信息（如BBox、类型、颜色和品牌），这使得该数据集能够支持复杂模型的学习与评估。 3. 挑战场景模拟：每辆车的图像在不同的视角，光照条件以及分辨率下被1到18个摄像头捕捉。此外，考虑到实际监控环境中的遮挡问题，VeRi还为车辆重识别提供了高再现率的数据样本。 4. 详细信息标注：该数据集对车牌号码和时空坐标进行了详细的注解（如BBox、板条编号以及时间戳）并且记录了相邻摄像机之间的距离。这些属性有助于研究者们在实际应用中进行更精确的车辆追踪与识别工作。 综上所述，VeRi能够为研究人员提供一个全面而真实的测试平台，在此基础上可以进一步探索更多关于车辆重识别领域的创新性解决方案。
     
  • WinpkFilter 运行时及工具包+776.zip
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    WinpkFilter运行时及工具包包含了用于Windows系统的WinpkFilter库和开发工具，便于开发者进行数据包捕获与网络过滤程序的设计。此资源适合需要深入操作底层网络的软件开发者使用。下载包含的ZIP文件内含所有必需组件。 WinpkFilter Runtime & Tools+776.zip
     
  • UART.rar_QUARTUS II_UART模型仿真_quartus uart及verilog-veri
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    本资源包提供了一个使用Quartus II软件进行UART通信协议仿真的Verilog代码和项目文件。包括详细的文档指导如何在FPGA开发中实现UART接口的硬件验证，适合电子工程与计算机科学专业的学生和工程师学习参考。 使用Verilog语言编写一个串口控制模块以实现FPGA与串口之间的通信功能。仿真环境为ModelSim，综合环境采用Quartus II。
     
  • ECG数据集-数据集
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    本ECG数据集包含了多种心电图记录，旨在支持心脏疾病的研究与诊断模型开发，适用于医疗AI领域。 a01.csv a01er.csv a02.csv a01r.csv a03.csv a03er.csv a02er.csv a02r.csv a03r.csv a04er.csv a04r.csv a05.csv a04.csv a06.csv a07.csv a08.csv a09.csv a10.csv a11.csv a12.csv a13.csv a14.csv a15.csv a16.csv a18.csv a19.csv a20.csv b01.csv a17.csv b01er.csv b03.csv b02.csv b04.csv b01r.csv b05.csv c01.csv c02.csv c01r.csv c01er.csv c03.csv c02er.csv c03er.csv c04.csv c06.csv c05.csv c07.csv c03r.csv c08.csv c09.csv x01.csv c10.csv x03.csv x02.csv x04.csv x05.csv x07.csv x06.csv x08.csv x10.csv x09.csv x11.csv x12.csv x13.csv x14.csv x15.csv x16.csv x17.csv x18.csv x19.csv x20.csv x21.csv x22.csv x23.csv x24.csv x25.csv x26.csv x27.csv x28.csv x30.csv x31.csv x33.csv x32.csv x34.csv x29.csv x35.csv
     
  • USAir数据集-数据集
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    USAir数据集包含了美国各城市间航班连接的信息，适用于网络分析、聚类及其他图论研究。 ### USAir数据集 #### 描述： 航空网络是指包含航空公司航线信息的数据集合，通常用于交通网络研究、路径优化或预测分析等领域。USAir数据集是学术界常用的案例之一，它包含了美国联合航空公司（USAir）在1987年的航班连接信息，有助于理解航空运输系统的结构和特性。 #### 详细知识点： 1. **数据集概述**： USAir数据集源自R. E. Beasley于1990年发表的一篇论文。该数据集中包含美国主要城市间的91个机场以及它们之间的118条非直达航线，每个节点代表一个机场，每条边则表示两个机场间存在航班服务。 2. **网络结构**： USAir数据集是一个典型的加权图，其中的边代表着航班连接，并且权重反映了两机场之间航班频次。通过此数据集可以分析航空网络的拓扑特性如节点度分布、聚类系数和平均路径长度等指标。 3. **交通流分析**： 数据集可用于研究乘客流量模式，识别最繁忙的航线，从而帮助航空公司优化路线布局以提升运营效率和服务质量。 4. **路径规划**： 基于USAir数据集可以设计算法来寻找最优路径方案（如最短路径、最小成本或时间延迟最低的路径），这些解决方案对于乘客行程规划和航空公司的调度具有实际应用价值。 5. **复杂网络理论的应用**： USAir数据集常被用于研究小世界网络和无标度网络特性，这有助于理解现实世界的网络组织模式，并为其他领域的研究提供参考框架。 6. **机器学习模型训练与测试**： 使用USAir数据集可以开发并验证预测航班延误、乘客流量等的机器学习模型。这些应用对于航空公司进行风险管理及决策支持至关重要。 7. **图论问题的应用**： 数据集中包含的问题可转化为旅行商问题（TSP）、最小生成树（MST）等问题，这些问题在物流配送和路线规划等领域具有广泛应用价值。 8. **数据可视化**： 通过绘制USAir网络图表可以直观展示机场之间的连接关系及其地理分布情况，有助于理解整个航空运输系统的密集程度与结构特征。 9. **数据预处理步骤**： 在进行深入分析前需要对原始数据集执行清洗工作（如去除异常值、填充缺失信息等），并将非数值型字段转换为适合计算的形式。 10. **编程语言和工具的应用**： 分析USAir数据集时常用的编程语言包括Python与R，借助pandas、networkx及ggplot2等库可以方便地读取、处理并可视化相关数据。 综上所述，USAir数据集不仅是对研究者而言的宝贵资源，同时也为航空公司策略制定和运营管理提供了重要参考价值。通过对该数据集的研究能够揭示出航空网络内部规律，并提出切实可行的问题解决方案。
     
  • 信用数据集-数据集
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    本数据集汇集了大量关于个人及企业的信用信息，包括但不限于借贷记录、还款历史和信用评分等关键指标，旨在为学术研究与模型开发提供详实的数据支持。 small_loan.csv 文件包含了与小额贷款相关的数据。文件内不含任何联系信息如电话号码、QQ 号或链接地址。所有内容均围绕小额贷款的信息进行组织和呈现。
     
  • NCLT_python_数据集；NCLT_nclt数据集_
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    NCLT Python 数据集是基于NCLT（NavTech Lidar Competition and Testing）项目收集的自动驾驶车辆相关传感器数据集。该数据集为研究人员提供了丰富的激光雷达、GPS和IMU等信息，便于进行定位与建图算法的研究与测试。 NCLT数据集的Python文件合集主要用于处理该数据集中文件的读取、下载以及格式转换等功能。