灵感来源之前因为工作原因接触到垃圾分类小程序,觉得挺有意思的,就根据收集的资源搞了一个,搞着搞着发现垃圾分类最重要的并不是代码而是垃圾分类的数据集,所以花了好一阵时间终于收集到了足够的垃圾分类数据了,下面就把这个小程序分享出来特点1、垃圾分类小程序，特点是使用云开发，不需要服务器部署相关接口api等。并且接入了云数据库。2.使用百度AI开放平台的图像识别功能,获取图像识别结果请注意请将以下域名添加到小程序安全域名的request合法域名和uploadFile合法域名中,否则在发布之后将不能正常访问https://aip.baidubce.com;https://vop.baidu.com;部署
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【视频理解】最近几年视频分类技术综述视频分类是一个难点，本文将介绍从论文的背景问题、核心思想、具体方案三个角度，阅读下面四篇文章。下面四篇文章主要考虑借助强化学习的方法，解决视频分类。WatchingasmallportioncouldbeasgoodaswatchingallTowardsefficientvideoclassification(2018IJCAI)AdaFrame:AdaptiveFrameSelectionforFastVideoRecognition(2019CVPR)Multi-AgentReinforcementLearningBasedFrameSamplingf
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✍个人博客：https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343📚专栏地址：蓝桥杯题解集合📝官网题库地址：蓝桥杯练习系统📣专栏定位：为想备考蓝桥杯的小伙伴整理常考算法题解，祝大家都能取得满意的成绩！❤️如果有收获的话，欢迎点赞👍收藏📁，您的支持就是我创作的最大动力💪第十三届蓝桥杯题目题解地址题型第十三届蓝桥杯省赛C++B组-修剪灌木https://blog.csdn.net/Newin2020/article/details/128715779模拟第十三届蓝桥杯省赛JAVAA组-矩形拼接https://blog.csdn.net/New
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遥感高光谱图像因其高光谱分辨率的特点，并借助深度学习等算法，可以实现地物的精细分类、目标探测和识别，在智慧农业、矿产勘查、城市规划等领域得到了广泛应用。但是高光谱数据集的标注比较困难，目前常用的数据集有限。因此本文总结了现有的高光谱图像分类经典数据集，并提供简要介绍和下载链接。目录1、IndianPines2、KSC3、Salinas4、PaviaUniversity&Center5、WHU-Hi 6、DFC2013Houston 7、DFC2018Houston8、Botswana9、WashingtonDC10、雄安新区航空高光谱遥感影像分类数据集11、Cuprite12、HyRANK1
遥感高光谱图像因其高光谱分辨率的特点，并借助深度学习等算法，可以实现地物的精细分类、目标探测和识别，在智慧农业、矿产勘查、城市规划等领域得到了广泛应用。但是高光谱数据集的标注比较困难，目前常用的数据集有限。因此本文总结了现有的高光谱图像分类经典数据集，并提供简要介绍和下载链接。目录1、IndianPines2、KSC3、Salinas4、PaviaUniversity&Center5、WHU-Hi 6、DFC2013Houston 7、DFC2018Houston8、Botswana9、WashingtonDC10、雄安新区航空高光谱遥感影像分类数据集11、Cuprite12、HyRANK1
文章目录第三章联邦学习分类3.1横向联邦学习3.2纵向联邦学习3.3联邦迁移学习第四章联邦学习框架4.1开源框架介绍4.2FATE——企业级框架第五章未来研究方向5.1安全性5.2激励机制5.3有效性和效率第三章联邦学习分类前两章对联邦学习的定义并没有讨论如何具体地设计一种联邦学习的实施方案。在实际中，孤岛数据具有不同分布特点，根据这些特点，我们可以提出相对应的联邦学习方案。下面，我们将以孤岛数据的分布特点为依据对联邦学习进行分类。考虑有多个数据拥有方，每个数据拥有方各自所持有的数据集D_i可以用一个矩阵来表示。矩阵的每一行代表一个用户，每一列代表一种用户特征。同时，某些数据集可能还包含标签数
文章目录第三章联邦学习分类3.1横向联邦学习3.2纵向联邦学习3.3联邦迁移学习第四章联邦学习框架4.1开源框架介绍4.2FATE——企业级框架第五章未来研究方向5.1安全性5.2激励机制5.3有效性和效率第三章联邦学习分类前两章对联邦学习的定义并没有讨论如何具体地设计一种联邦学习的实施方案。在实际中，孤岛数据具有不同分布特点，根据这些特点，我们可以提出相对应的联邦学习方案。下面，我们将以孤岛数据的分布特点为依据对联邦学习进行分类。考虑有多个数据拥有方，每个数据拥有方各自所持有的数据集D_i可以用一个矩阵来表示。矩阵的每一行代表一个用户，每一列代表一种用户特征。同时，某些数据集可能还包含标签数
