2401_83372039的博客

本文介绍了模糊综合评价方法的Python实现。首先简述了模糊综合评价的基本原理，即通过隶属度函数量化模糊概念并加权评估。文章重点展示了代码实现过程：1)读取评价矩阵数据；2)进行多级矩阵运算，计算各级评价结果；3)使用Matplotlib和Seaborn库可视化评价结果，包括各级指标条形图和最终综合评价图。代码实现了从数据读取、矩阵运算到结果可视化的完整流程，为模糊评价方法的应用提供了可操作的Python实现方案。文中还提供了相关学习资源的参考链接。

本文分享了如何用Python实现数学建模中的层次分析法(AHP)。主要步骤包括：1)导入numpy库进行矩阵运算；2)读取判断矩阵并计算矩阵维度；3)使用算数平均法和特征值法分别计算权重；4)进行一致性检验(CR<0.1)。文章提供了完整的Python代码实现，特别强调了特征值法中处理虚数的方法，并建议两种权重计算方法求均值。相较于B站MATLAB教程，本文为Python用户提供了替代方案，方便计算机背景的学习者使用。代码已包含矩阵标准化、特征值计算、权重归一化等关键步骤。

本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行自定义数据集的训练，以Kaggle上的肺炎X光数据集为例。首先，文章讲解了如何准备数据集，包括数据集的来源、结构以及标签文件的格式要求。接着，文章指导读者如何配置YOLOv5的YAML文件，包括创建自定义数据集配置文件和路径注意事项。然后，文章详细说明了如何修改YOLOv5中的运行代码，包括基础配置参数、训练参数调整和高级功能参数。最后，文章介绍了如何查看训练结果，包括结果保存路径和关键指标解读，并提供了常见问题与优化建议。通过本文的指导，读者可以快速在YOLOv5中运

本文介绍了使用PyTorch框架构建全连接神经网络模型进行气温预测的全过程。首先，对包含时间、温度等特征的数据集进行预处理和可视化分析，包括时间格式转换、独热编码和标准化处理。接着，通过手动初始化参数和使用PyTorch的Sequential模块两种方式构建神经网络模型，并选择均方误差损失函数和Adam优化器进行模型训练。训练过程中采用Mini-Batch方法提升效率，并通过可视化对比预测值与真实值的差异。最后，文章探讨了数据标准化、ReLU激活函数和Mini-Batch训练的重要性，并提出了增加网络深度、

基于opencv的五种人脸检测技术的实现，附上基于haar方法调用摄像头进行检测的代码。

NumPy是Python数据分析领域的基础库，以其高效的数组操作和数学计算能力闻名，效率高于list的计算速度。本文基于学习笔记整理，带你快速掌握NumPy的核心功能。如有不足，亲谅解！

通过摄像头实时捕捉手部动作，实现通过食指与中指捏合手势拖拽屏幕方块的效果。使用以下核心技术：MediaPipe手部关键点检测OpenCV图像处理几何距离计算透明物体绘制。