Confusd_pai的博客

实时图像增强

本项目是一个基于 Flask 和机器学习的房价预测分析系统。系统使用 Python 编写，结合了 Pandas、Scikit-learn、Matplotlib 等多个库，实现了数据分析、可视化、模型训练以及预测等功能，并集成了基于火山引擎的 AI 问答功能。响应式布局：适配不同屏幕尺寸组件样式：美化各个功能模块的显示效果图表容器：优化可视化图表的展示效果本项目实现了一个完整的房价预测分析系统，集成了数据分析、可视化、机器学习和 AI 问答等功能。

本文提出了一个针对不同复杂场景量身定制的水下图像增强模型。为了实现这个目标，本文在现有的物理模型的基础上，加入了机器学习和深度学习的框架，以便于提升模型的鲁棒性和适应性。首先，该模型使用了U-Net类似的编码器-解码器结构，U-Net网络结构是一个对称结构，如图1所示。蓝/白色框表示 feature map；蓝色箭头表示 3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示 skip-connection，用于特征融合；红色箭头表示池化 pooling，用于降低维度；

本文将详细介绍一个基于YOLOv8的目标检测系统。该系统使用Python编写，结合了OpenCV、PyTorch、Tkinter等多个库，实现了实时目标检测、结果保存、历史记录查询、自定义识别类别以及数据统计分析等功能。（需自行添加训练代码，这里只提供框架）

本项目采用LSTM（长短期记忆网络）模型进行台风预测。LSTM是一种适合处理时间序列数据的递归神经网络，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。为了提高模型的预测性能，设计了自定义损失函数，结合了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE），确保模型在不同特征上的表现均衡。"""自定义损失函数"""# 计算加权MSE损失# 计算MAE损失# 对降水量添加额外的非负约束# 对时间特征添加周期性损失本项目通过数据处理和LSTM模型的结合，建立了一个有效的台风预测模型。

这是一个基于Python的机器学习数据分析系统后端，提供了丰富的机器学习算法实现和数据分析功能。系统采用现代化的技术栈，支持多种机器学习模型的训练、评估和预测。同时也使用了火山引擎的大模型以及本地Ollama部署的模型，以实现对话解答功能