我想将Unity项目的名称更改为其他名称，以便Unity Editor在顶部显示新名称，或者当我使用Visual Studio打开脚本时，它在VS顶部显示新名称。怎么做？

介绍 此模型为ResNet-50 的Keras预训练模型。深度残差学习用于图像识别，更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差的学习框架，以简化比以前使用的网络更深入的网络训练。 显式地将层重新配置为参考层输入学习残差函数，而不是学习未引用的函数。全面的经验证据表明这些残差网络更易于优化，并且可以通过大大增加的深度来获得准确性。在ImageNet数据集上，评估深度最大为152层的残差网络比VGG网络深8倍，但复杂度仍然较低。 预先训练的模型已先前在数据集上进行训练，并且包含权重和偏差，这些权重和偏差表示代表所训练的任何数据集的特征。学习函数通常可以转移应用不同的数据。例如，在大型鸟类图像数据集上训练的模型包含转移数据集的学习到的特征，例如边缘或水平线。通过使用预先训练的模型，可以节省时间。 转载自https://www.kaggle.com/keras/resnet50

介绍 该数据集有助于在内核中使用预训练的keras模型。 内容 Model (Top-1 Accuracy | Top -5 Accuracy) Xception (0.790 | 0.945) VGG16 (0.715 | 0.901) VGG19 (0.727 | 0.910) ResNet50 (0.759 | 0.929) InceptionV3 (0.788 | 0.944) InceptionResNetV2 (0.804 | 0.953) (could not upload due to 500 MB limit)

国际金融统计(IFS)是关于国际和国内金融的所有方面的国际统计的标准来源。它为世界上大多数国家报告了分析国际支付和通货膨胀和通货紧缩问题所需的现有数据，即关于汇率、国际流动性、国际银行、货币和银行、利率、价格、生产、国际交易、政府帐户和国民帐户的数据。 数据集来自https://www.kaggle.com/unitednations/international-financial-statistics。

介绍 地标识别可以直接从图像像素预测地标标签，帮助人们更好地理解和组织照片集。数据集分为两组图像，以评估两个不同的计算机视觉任务：识别和检索。 内容 数据集包含在线可公开获得的图像的URL，不发布任何图像数据，仅发布URL。 数据集包含测试图像，训练图像和索引图像。在两个任务中使用了测试图像：对于识别任务，可以为每个测试图像预测界标标签；对于检索任务，可以为每个测试图像检索相关的索引图像。训练图像与地标标签相关联，可用于训练识别和检索挑战的模型。索引图像用于检索任务，构成应从中检索图像的集合。 识别和检索任务的测试集是相同的，但是，两个任务的训练集和索引集不同。

以不同的方法对于K近邻聚类算法进行实现，其中给出了伪代码的解释，可以加深对于算法的理解，作为基础对于以后的算法提出改进。

对风能的增长感到好奇吗？煤炭下降在多大程度上是美国或国际趋势？有兴趣使用能源消耗作为比较国民经济的替代方法吗？这个数据集可以满足你的好奇。 能源统计数据库包含有关初级和次级生产，贸易，转化和最终消耗的综合能源统计；常规和非常规；以及新的和可再生的能源。 数据集来自https://www.kaggle.com/unitednations/international-energy-statistics