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NYUV2数据集的预处理以及类别名称已记录在txt文件中。

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简介：
NYU2数据集的预处理工作，具体包括从原始RGB图像、深度图、标签以及类别名称的文本文件中提取所需数据，并且这些预处理文件已经成功生成，可以直接用于后续应用。

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  • NYUV2数据集预处理与类别名称TXT文件
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    简介：本文介绍了针对NYU-V2数据集进行预处理的方法及流程，并提供了详细的类别名称TXT文件，便于研究者使用。 NYUV2数据集的预处理包括提取原始RGB图像、深度图以及标签文件（已生成，可以直接使用）。
     
  • 中文实体名称识别数据集
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    本数据集专注于提供大规模、高质量的中文文本语料，旨在促进对中文实体名称（如人名、地名等）的自动识别研究与应用开发。 BIO标签集用于标记文本中的命名实体。其中，“B-PER”表示人名的首字，“I-PER”表示人名字中间非首字；“B-LOC”代表地名的起始字符，而“I-LOC”则标识该地名中除开头外的部分文字。“B-ORG”的使用场景是组织机构名称中的第一个汉字，“I-ORG”用于标记这些实体名称内的后续部分。此外，“O”标签表示对应的文字不属于任何命名实体的一部分。
     
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  • 机器学习-涵盖所有股票（含已退市）的名称与类型-理财人士的数据处理指南-数据集.txt
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    本数据集包含CIFAR-10中的图像，每张图片均为JPEG格式，并且按照类别名称进行了有序分类，适用于图像识别与学习。 CIFAR-10数据集包含jpg图片，并且已经按照名称分类好，解压后可以直接使用，无需再进行图片转换或分类处理。
     
  • SSD数据处理、训练及预测流程记录
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    本记录详细阐述了基于SSD的数据处理、模型训练和预测全流程，包括数据预处理、特征提取、损失函数优化以及最终预测输出等关键环节。 本段落不详细介绍SSD的原理和技术细节。只记录一些大体流程的具体步骤。 如果给定一张图片，并且指定了先验框（prior box）的最小和最大尺寸，在整个图像中所有先验框的位置是固定的。以300SSD为例，可以得到8372个位置确定的先验框（存于model_data/prior_boxes_ssd300.pkl文件）。图片中的物体的真实边界信息以及所属类别（存储在2007_train.txt文件中）。 接下来要计算真实边界的对应先验框，并且与这个对应的先验框应该预测的结果。输入包括8372个固定的先验框和图像标注的信息，输出是assig。
     
  • 使用C++类来读取和处理TXT文件中的数据
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    本项目采用C++编程语言，通过定义各类对象及方法实现对TXT文本文件中数据的高效读取与灵活处理。 使用C++类来读取TXT文件中的数据。每行包含一条单独的数据，并且每条数据有三个不同的字段。可以利用vector作为容器，字符串类型则采用string。在处理指针的时候尽量通过封装的方式来实现，这样可以让代码更加简洁和安全。C++语言的灵活性确实非常强大。
     
  • 中文期刊分类BDEFGHI七类数据集（已处理），每类包含3700条文本
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    本数据集包含中文期刊分类B、D、E、F、G、H、I七大类，每类拥有3700条详细记录，共计25900条文本信息。 中文期刊分类BDEFGHI七类数据集（已处理），每类包含3700个文本。
     
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    本工具旨在简化Simulink模型操作流程，自动将模型中的所有输出端口更改为Goto，并同步生成一个详细的名称列表至TXT文档，便于管理和追踪。 在使用Matlab/Simulink时，经常会遇到批量修改模型中的变量以及端口的问题。本脚本旨在将Simulink模型当前层的Output端口改为Goto端口。
     
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    本篇文章是《PyTorch学习记录》系列的第二篇，主要探讨了如何使用PyTorch进行图像数据预处理，包括加载、转换和增强等技巧。 环境配置： 操作系统：macOS Mojave Python版本：3.7 PyTorch版本：1.4.0 集成开发环境（IDE）：PyCharm 文章目录： 0. 前言 1. 基本变换类 1.1 填充 1.2 擦除 1.3 缩放 1.4 裁剪 1.5 旋转 1.6 翻转 1.7 颜色调整 1.8 仿射变换和线性变换 1.9 归一化和标准化 1.10 Lambda函数 2. 组合变换类 3. 自定义图像数据增强 前言：本段落记录了使用 PyTorch 实现图像数据预处理的方法，包括数据增强与标准化。主要运用的工具为 torchvision.transform 模块中的各类方法，要求输入图片格式为 PIL（Python Imaging Library）。