ModelNet40_normal_resampled是一个3D物体识别数据集，包含40个类别的3D模型，每个类别有55个模型。该数据集经过采样和归一化处理，可以用于训练和测试3D物体识别算法。该数据集所存格式为txt。该数据集解压后大概有6个G，压缩上传也太大了，所以分为两个部分，分开上传，这是第二部分。
2025-05-06 05:55:19
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ffmpeg 实现音频重采样，采样率，声道，类型任意
2023-03-29 14:17:42
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这是pointnet++的需要的训练数据集，由于上传大小限制，分割成01和02两个zip文件，需同时下载。
2023-03-03 22:29:21
538.05MB
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cooleditpro2.1出现MISSING RESAMPLE.XMF错误时，下载该文件，然后用该文件替换cool edit pro 2.1安装文件中Resample.xmf文件即可
2022-12-15 17:33:34
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modelNet40、ModelNet10、以及ModelNet_resample和modelNet_hdf5等四种数据集
2022-11-18 14:55:22
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upfirdn（“上采样、FIR 滤波、下采样”）是 Numpy 的高效多相 FIR 重采样器。 该项目的目的是支持和发展数字和科学的 Python 用户和开发人员群
2022-07-30 13:29:51
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modelnet40_normal_resampled 比较大，所以分成2部分上传，这是第1部分。
modelnet40数据集用于3D点云网络，这里我用的是pointnet。
2022-06-23 16:48:40
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该文件改进了 interp1 的功能，并允许对更复杂的数据进行重新采样。 测量可以完全任意进行，不必是唯一的。
目标用途是针对可能包含噪声的信号采样的数据，或者在每个给定点可能有多个测量值的数据。
2022-05-13 21:54:04
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