GitHub dataset

你是不是每个月总有那么30 几天不想学习？ 你是不是不知道学什么，没有学习路线？ 你是不是缺少学习动力，一学就困？

Open source link: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono

项目开源地址：https://github.com/RSSNext/Folo

教程:https://www.hackster.io/JuanYi/object-detection-using-oak-d-with-custom-dataset-ecc7f0 GitHub地址:https://github.com/JuanYi-MY/depthai-python/tree/main/examples/StackRing_Demo 了解OAK:https://sourl.cn/pVdrh3 购买OAK:https://sourl.cn/MfFTY5

这是世界上装机量最大的数据库SQLite， 仅仅你的手机里就运行着许多个SQLite实例。 它也是微信的客户端数据库，里面保存了包括你的聊天记录，联系人，设置等关于微信的几乎一切数据。 SQLite是一个轻量级的嵌入式关系型数据库。用C语言开发，最开始的设计目标是嵌入式系统。它可以在不需要的服务器的情况下，直接嵌入到一些物联网设备， 比如家电，路由器。汽车等作为本地数据库使用。智能手机也正好契合 SQLite 的使用场景。为什么说你的手机上肯定有 SQLite 呢？因为 SQLite 会随着应用程序代码一

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脑电情绪识别: 主要分为三步骤:数据预处理,特征提取,构建模型。 数据预处理部分建议自己处理。其中一定要做的就是去掉63s的前三秒的基线时间。 可以考虑的地方特别多,例如选取哪几个通道,并不是一定把32个脑电通道全部选择。选择哪几个频段分析或者选择单个维度还是多个维度融合。 特征提取部分: 首先必须清楚特征分为几类:频域、时域、时频域、空间域。 时域特征包含基本的事件相关电位、功率 、Hjorth 参数特征 、高阶过零分析等等 频域特征包含功率、功率谱密度、事件相关同步化、事件相关去同步化、高阶谱、微分 熵等特征 在刚开始做的时候,先做的时域特征的提取:最简单的就是直接将60s的脑电信号处理。或者提取其中一些比较有意义的相关特征。但是准确率并不高,只有60多。 之后参考了一些网上的思路,采用了频域上的特征提取。主要参考了github上的Preprocess_deap的处理。首先选择了1,2,3,4,6,11,13,17,19,20,21,25,29,31共14个通道,分别对应于 1 : AF3; 2: F3; 3: F7; 4: FC5; 7: T7; 11: P7; 13: O1 17: AF4; 19: F4; 20: F8; 21: FC6; 25: T8; 29: P8; 31: O2 构建模型部分: 构建了多个模型进行对比:包括DNN模型,LSTM模型,RNN模型以及卷积神经网络结合LSTM模型,最终准确率有了比较大的提高,达到95%左右。

https://pan.quark.cn/s/003349c4f623

Crossroads, Buildings and Neighborhoods: A Dataset for Fine-grained Location Recognition 十字路口、建筑物和街道:用于细粒度位置识别的数据集 像CoNLL-2003这样的通用领域命名实体识别(NER)数据集主要注释诸如国家或城市之类的粗粒度位置实体。但许多应用程序需要从文本中识别细粒度位置,并将其精确映射到地理位置,例如十字路口、公寓楼或杂货店。在本文中,我们引入了一个新的数据集HarveyNER,该数据集具有在推文中注释的细粒度位置。该数据集提出了独特的挑战,并在非正式描述中描述了许多复杂而冗长的地点。我们使用课程学习建立了强大的基线模型,并尝试了不同的启发式课程,以更好地识别难以提及的地点。实验结果表明,简单的课程可以提高系统在硬案例上的性能和整体性能,并优于其他几个基准系统。数据集和基线模型可以在https://github.com/brickee/HarveyNER.