CIFAR-10

这是一个 EE369 项目，用 Matlab 实现了五种分类器：KNN、线性 SVM、核 SVM、Fisher 线性判别和核 Fisher 判别，用于对 CIFAR-10 和 MNIST 图像数据集进行分类。 文件说明： init.m: 在测试 CIFAR-10 之前必须先运行此文件！它包含 VLFeat 特征提取库的代码。 train.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并训练模型。 classify.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并进行分类。 localtest.m: CIFAR-10 的主程序，在此运行 CIFAR-10 分类。 localtest2.m: MNIST 的主程

我利用自己构建的卷积神经网络成功实现了CIFAR-10数据集的分类任务。

CIFAR-10 和 CIFAR-100 的 Python 代码资源是搞图像分类比较常用的家伙，图像小、加载快，挺适合新手和做实验的同学用来练手。你用 PyTorch 也好，TensorFlow 也行，加载、预、训练模型、评估效果这几步都有现成的套路，基本不用怎么折腾。 CIFAR-10是 10 类，比如飞机、青蛙、卡车啥的，一共 6 万张小图，32x32像素，看着有点糊但训练快。CIFAR-100就更细，分成 100 类，挑战性高一点，适合想再进阶的你。 加载数据你可以用torchvision.datasets.CIFAR10或tf.keras.datasets.cifar10，接口简单，响

DeepLearing-CIFAR10 Train.m是一个MatLab M文件，用于构建深度学习网络并利用CIFAR10数据库进行训练。在测试阶段，可以直接使用saved.m脚本来读取saves文件夹中的数据并进行网络构建。若要更新网络结构并希望下次直接读取，需将saves文件夹内容复制到saved文件夹，并使用saved.m脚本进行测试。此外，代码中使用了梯度下降函数minFunc以及多种支持函数来处理数据。MatLab生成的HTML代码页面发布页可通过html访问。

ArcSDE10 的 Oracle10g 资源，刚上手不久，感觉还挺不错的。安装过程顺畅，和 Oracle 数据库衔接得比较自然，适合做地理信息系统（GIS）相关开发的朋友用来部署空间数据库。资源是完整的分卷压缩包，解压直接用就行。哦对了，还有 Windows 版本，需求不同也能灵活选。

SUSE10 的 Oracle 10g 安装教程，算是老系统里蛮实用的一份资料了。写得挺细，是系统参数调整那部分，多新手一看就懂。像sysctl.conf怎么配、limits.conf要不要改，都讲得清楚明白。还有创建用户组那块，不只是贴命令，还顺带解释了为啥要这么搞，对你理解系统权限这块也挺有的。 安装环境变量那里也实在，像ORACLE_HOME、ORACLE_SID这些都标得挺清楚。路径怎么配、临时目录怎么设，基本一步步带着走，照着抄都能成功。 另外，文章还给了几个参考链接，涵盖 SUSE、RedHat、虚拟机安装等不同场景，比较方便你扩展阅读。嗯，要是你刚好在折腾 SUSE 10 装 O

我刚刚获取了ArcSDE10 for Oracle10g，效果非常好；还有ArcSDE10 for Windows版本，需要的请与我联系。

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在Solaris 10操作系统环境中安装Oracle 10g的详细步骤。

评论 SQL 注册工具，通过验证。SP3 版本的 PLSQL 10 可在官方网站下载。