Pedestrian detection

一个基于python 的V2V仿真代码。(the code is about V2V communication simulation)

【实例简介】python遍历报表内容

说明：  在fashion_mnist数据集上进行SVM的分类及调参(SVM on fashion_mnist dataset)

说明：  针对序列信号分类识别Classification and recognition of sequence signals(Classification and recognition of sequence signals)

我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)

说明：  三维mesh分割,用于解决分割问题，MeshCNN: A Network with an Edge(3D mesh segmentation)

说明：  python神经网络书中的代码，非常使用的学习资料(the code in, this is trully useful)

朴素贝叶斯的在Python中的调用方法以及对数据的训练及预测方法(Naive bayesian call methods in Python and the training and prediction methods for data)

调制是无线通信中常用的数据传输的一个重要功能，并尽量减少天线设计。QPSK（正交相移键控）是用于传输的基带数据的无线多有效的方式与其他调制技术的一种数字调制技术。传统的QPSK调制器的基带数据为I和Q相，然后将它们添加到产生QPSK信号分离。

联邦学习实战代码