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本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理，以捕捉序列中的长期依赖关系，并利用Transformer的编码器-解码器结构进行预测，通过阅读本文你可以学会利用个人数据集训练模型。Informer是一种用于长序列时间序列预测的Transformer模型,但是它与传统的Transformer模型又有些不同点，与传统的Transformer模型相比，Informer具有以下几个独特的特点：1. ProbSparse自注意力机制：Informer引入了ProbSparse自注意力机制，该机制在时间复杂度和内存使用方面达到了O(Llog L)的水平，能够有效地捕捉序列之间的长期依赖关系。2. 自注意力蒸馏：通过减少级联层的输入，自注意力蒸馏技术可以有效处理极长的输入序列，提高了模型处理长序列的能力

目标检测模型，典型代表有YOLO、SSD和Yolo等。这些方法采用基于回归的思想，在输入图像的多个位置直接回归出区域框坐标和物体类别，具有快速的识别速度和与faster R-CNN相当的准确率。本实例项目基与yolov8n-pose预训练模型实现人的站立、跌倒、坐的姿 态估计。

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CIFAR-100 图片格式数据集，按 100 分类文件夹储存https://github.com/cyizhuo/CIFAR-100-dataset

一个著名的共享单车数据集，可以用来做神经网络分类器入门练习

李宏毅视频课作业3-食物分类任务使用的微型数据集。

ncnn量化int所需的校准图像

新手入门必备，可以尝试一下，这里可以直接用自己的数据集替换掉就好了，也可以私信我进行替换！

毫米波雷达与相机联合标定体验版。半开源代码。在Ubuntu16.04和18.04已测试。校准原理： https://blog.csdn.net/hgz_gs/article/details/114288657

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压缩包中包括了斯坦福公开课cs231n课后的作业(未做), 以及需要使用的数据集 都打包在一起了就需要要费劲找了(*^▽^*)还有一个课件在另一个包里, 因为太大了一起传不了

基于改进蚁群算法的多机器人路径规划算法优化研究：去除冗余点，实现平滑路径与实时动态调整,《基于改进蚁群算法与多机器人动态路径规划技术研究：去冗平滑全局局部路径优化算法实现及代码解析》,改进蚁群算法多机器人路径规划算法 改进蚁群算法+去除多余冗点(路径平滑)+全局和局部多移动机器人实时动态规划。代码注释完全易懂，效果请看下图。预先声明：该程序为版权所述，仅供学习参考使用，蚁群算法 动态窗口法 dwa 多机器人 路径规划算法基于改进蚁群算法实现静态已知障碍物避障，基于动态窗口算法实现静态未知障碍物避障，动态未知障碍物避障,核心关键词：改进蚁群算法; 多机器人路径规划算法; 去除多余冗点; 路径平滑; 全局和局部动态规划; 实时性; 障碍物避障; 静态已知障碍物避障; 动态窗口法(DWA); 多机器人。,优化蚁群算法：多机器人路径规划与障碍物避障系统