Advertisement

Market-1501_yfdemo.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Market-1501_yfdemo.rar 是一个包含行人重识别（ReID）数据集Market-1501相关示例代码和预训练模型的压缩文件，适用于研究与开发。 原资源以及经过prtorch处理后的直接使用格式数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Market-1501_yfdemo.rar
    优质
    Market-1501_yfdemo.rar 是一个包含行人重识别（ReID）数据集Market-1501相关示例代码和预训练模型的压缩文件，适用于研究与开发。 原资源以及经过prtorch处理后的直接使用格式数据。
     
  • Data Masking Market Guide
    优质
    《Data Masking Market Guide》是一本全面解析数据遮蔽市场的指南书籍，深入探讨了该领域的发展趋势、关键技术和市场机遇。 数据安全与数据治理是当前市场分析中的重要议题。
     
  • market-basket-analysis-on-instacart.zip
    优质
    本项目通过分析Instacart电商平台上的购物数据，运用市场篮子分析方法来识别商品间的关联规则和购买模式，以优化库存管理和个性化推荐系统。 在探究用户对物品类别的喜好细分降维案例中需要的数据包括products.csv、order_products__prior.csv、orders.csv、aisles.csv等文件。此外，还包括一个用于PCA降维的Python程序。
     
  • PNFT Market - 源码：pnftmarket
    优质
    PNFT Market是由源码pnftmarket开发的一个平台，专注于非同质化代币（NFT）交易，提供了一个安全、便捷的市场环境给全球收藏家和创作者。 PNFT市场该项目利用自动化测试工具进行开发。您需要安装以下软件： 1. 安装Truffle：`npm install truffle -g` 2. 安装Ganache CLI：`npm install -g ganache-cli` 完成上述步骤后，在终端中运行Ganache CLI： ``` My-Comp:~ johndoe$ ganache-cli ``` 接着，从该项目的根目录下执行测试命令： 1. `truffle test` 2. 或者迁移网络：`truffle migrate --network development` 要测试合同，请将mainnet分支到本地。您需要复制项目根目录下的start.sh.example文件至名为start.sh的新文件，并添加您的Infura ID和助记符信息。 然后，从该项目的根目录下运行以下命令进行测试： ``` sh ./start.sh truffle test 或者直接指定测试脚本：`truffle test ./test/PNFT.test.js` ```
     
  • Stock-Market-Sentiment-Analysis-Updated
    优质
    Stock-Market-Sentiment-Analysis-Updated 是一个专注于分析股市情绪影响因素的研究项目。通过更新的数据和技术提高预测准确性，为投资者提供有价值的市场洞察。 Stock_Market_Sentiment_Analysis-master
     
  • market-basket-analysis-on-instacart.zip
    优质
    本项目为《市场篮子分析在Instacart的应用》，通过分析Instacart平台上的购物数据，运用市场篮子模型找出商品间的关联规则，以优化库存和推荐系统。 探究用户对物品类别的喜好细分降维案例需要的.csv数据包括：products.csv、order_products__prior.csv、orders.csv、aisles.csv等几个文件中的数据。
     
  • Market-1501-v15.09.152（ZIP文件）
    优质
    Market-1501-v15.09.152 是一个包含行人重识别数据集的压缩文件，适用于计算机视觉研究和开发。 Market-1501 数据集是在清华大学校园内于夏天拍摄，并在2015年构建并公开的。该数据集包括由6个摄像头（其中5个为高清，另一个是低清）捕捉到的 1501 名行人和32,668 个检测框的信息。每个行人至少被两个不同的摄像头捕获，且在一个摄像头中可能有多张图像。训练集中包含751名行人的数据共12,936 张图片，平均每位行人有大约 17.2 张训练图片；测试集则包括了另外的 750 名行人的数据共计 19,732 张照片，平均每张人脸拥有约 26.3 张测试图像。
     
  • LSTM-Based-US-Stock-Market-Forecast-
    优质
    本项目采用长短期记忆网络（LSTM）模型对美国股市进行预测分析，旨在探索利用深度学习技术捕捉市场动态和趋势的有效性。 使用LSTM网络进行股市预测的例程US-Stock-Market-Prediction-by-LSTM具有一定的参考价值，可供参考。
     
  • Market-1501数据集分析
    优质
    简介：本文对Market-1501数据集进行了详细分析，探讨了其在行人重识别研究中的应用价值及局限性，为相关领域的研究人员提供了有益参考。 行人重识别公共数据集Market-1501包含了大量关于行人的图像数据，用于研究和开发行人再识别技术。该数据集包含多个摄像头捕捉到的不同个体的图片，旨在帮助研究人员评估其算法在跨摄像机场景下的性能表现。
     
  • YOLE-Market-Briefing-Vol.2-1.pdf
    优质
    这份报告是YOLE发布的市场简报第二卷第一期（Vol.2-1），涵盖了半导体、光电和通信行业的最新趋势和发展动态。 先进封装技术是指利用先进的方法来提升芯片性能、降低功耗、增加功能密度以及缩短互连长度的技术，在当今数字时代尤为重要。Yole Développement公司在2019年发布的一份市场简报中分析了这一领域的趋势，并展望了从2019年至2030年的技术路线图和应用前景。 在计算领域，高性能计算、人工智能机器学习以及异构集成的多芯片封装（HBM）需求日益增长。移动设备方面，随着手机等便携式装置的功能不断增强，处理器、GPU、CPU与内存的集成越来越紧密。无线领域的趋势则表现为小型化，例如无线基带处理器、电源管理集成电路(PMIC)、射频编解码器和WiFi MEMS等产品都在追求更高的封装密度。 技术路线图中展示了从纳米级到微米级别的封装技术演进，并指出随着半导体工艺节点的持续缩小（如22nm至3nm），不同厂商采用这些不同的技术节点以实现更小特征尺寸和更高晶体管密度。此外，封装技术的进步还体现在球栅阵列(BGA)焊球间距、引线键合间距以及整体封装尺寸等关键参数上的改进。 市场预测部分则讨论了先进封装领域的主要参与者及其发展趋势，并提供了1990年至2040年间的发展趋势图表，展示了不同应用领域的增长情况。 报告还提到了若干新兴技术如运动传感、嗅觉测量、成像和音频处理等对封装技术未来的影响。此外，随着物联网(IoT)、5G、大数据及人工智能的普及，数据处理能力的需求急剧上升；简报中也讨论了云与边缘计算的专业化如何影响封装技术的发展，并推动智能终端设备的应用。 最后部分强调了先进封装技术在市场增长中的关键作用及其适应当前数字新时代需求的能力。文中提及2019年在中国举办的高级封装和系统集成研讨会，表明中国积极投身于这一领域的发展之中。 总体而言，这份简报从多个角度展示了先进封装技术的最新进展及未来趋势，在数字化转型中扮演着越来越重要的角色。