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原创 使用 Apache Spark 进行大数据分析

对于DataFrame API来说，转换(transformations)定义了一个新的RDD/Dataset但是不会立即计算它；只有当遇到行动(actions)的时候才会触发真正的计算过程。常见的转换包括但不限于select(), filter(), groupBy()等方法；而collect(), count()则是典型的动作操作例子。根据具体的场景需求编写相应的ETL流程或者构建机器学习模型。以上就是关于怎样借助于Spark来进行高效便捷的大规模数据分析的一个简单介绍。

2025-02-08 15:44:59 764

原创 【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降

SGD 实际上就是在一个 epoch 中每个 batch 做一次梯度更新，因为数据集每个 epoch 会被打乱，于是就相当于是随机样本子集对模型进行权值更新。

2024-08-06 10:30:00 204 1

原创 【人工智能专栏】Xavier initialization合理的初始化权值

我们希望网络在训练时有“合理的初始化权值”，即通过适合的参数初始化方法，让张量在网络中可以达到最佳的非线性映射效果。但是在居多网络的层中，例如sigmoidrelubatchnorm等层都对输入数据的值比较敏感，过大 / 过小的值都可能让输出落入饱和区间，进而失去梯度，如sigmoid图像：yxw1​x1​w2​x2​...wn​xn​b使用标准正态分布初始化分布w∼N01，那么所有标准正态分布的和分布会变成∑w∼N0n。

2024-08-06 10:15:00 197

原创 【人工智能专栏】基于人类反馈对语言模型进行强化学习 (RLHF)

字面上说，RLHF就是基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习（Reinforcement Learning），和一般的fine-tune过程乃至prompt tuning自然也不同。

2024-08-05 13:15:00 234

原创 【人工智能专栏】 PCA Decomposition

最大方差理论:方差越大，信息量就越大。协方差矩阵的每一个特征向量就是一个投影面，每一个特征向量所对应的特征值就是原始特征投影到这个投影面之后的方差。由于投影过去之后，我们要尽可能保证信息不丢失，所以要选择具有较大方差的投影面对原始特征进行投影，也就是选择具有较大特征值的特征向量。然后将原始特征投影在这些特征向量上，投影后的值就是新的特征值。每一个投影面生成一个新的特征，k个投影面就生成k个新特征。

2024-08-05 12:00:00 90

原创 【人工智能专栏】 Low-rank Adaptation (LoRA)大语言模型的低阶适应

LoRA，英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。目前大语言模型在针对特定任务时一般采用预训练-微调方式，但对多数 LLM 来说，如 GPT-3 有数十亿参数，它能微调，但成本太高太麻烦了。LoRA的做法是，冻结预训练好的模型权重参数，然后在每个Transformer 块里注入可训练的层，就好比是大模型的一个小模型或者说是一个插件。

2024-08-05 10:15:00 249

原创 【人工智能专栏】Learning Rate Decay 学习率衰减

步里变化的过程，返回每一步学习率的数值组成列表。

2024-08-04 16:00:00 107

原创 【人工智能专栏】L1 Regularization理解

假设我们的模型有一堆参数x0​x1​x2​...xn​和对应的损失函数lossfx0​...xn​，我们可以通过∇f0⎩⎨⎧​g1​x0​...xn​0g2​x0​...xn​0g3​x0​...xn​0​这时直接计算∇f0就不可行了，根据高数的内容应该使用拉格朗日乘数法，令hx0​...xn​f∑∀m​λm​gm​⎩⎨⎧​∂。

2024-08-04 09:30:00 81

原创 【人工智能专栏】Gradient Clip 梯度裁剪（防止梯度爆炸或消失的技术）

深度学习里面的梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种防止梯度爆炸或消失的技术，它可以限制梯度的范数或值在一个合理的范围内，从而保证模型的稳定训练。

2024-08-03 16:00:00 446

原创 【人工智能专栏】Focal Loss 可以平衡简单样本和困难样本（或大量样本和少量样本）的学习

Focal loss 可以。这就是 Focal Loss 的基本思路，让模型更加注重困难样本所贡献的 loss ，另外 Focal loss 用于分类任务，实际上也是一种扩展的 cross entropy loss （γ0时两者一致）。

2024-08-03 11:00:00 84

原创 【人工智能专栏】弹性变形 Elastic Deformation

在生物医学图像上做数据增强有显著作用，例如 UNet 使用了这种方法来提高实例分割性能。

2024-08-02 14:45:00 172

原创 【人工智能专栏】对Dropout的认知（防止过拟合）

训练神经网络时有一种直观的理念：使用不同的神经网络来训练，最后通过投票得出结果，这样可以防止某一个模型出现过拟合的影响，这种方法叫。但是训练多个网络花费的时间代价和空间代价是很高的，因此另一种解决的思路是在一个完整的神经网络里面通过某种方法划分出各种子网，对子网进行训练，完成后再使用子网投票得到最终输出。完全划分为互补相关的子网显然与第一种方法没什么不同，因此采用随机划分的方式更加高效、且能够在最终训练完成的统一模型上存在各个子网的交流，这就是 Dropout 的基本理念，使用一个参数p让神经元以概率。

2024-08-02 10:45:00 90

原创 【收集表单数据】

在 React 里，HTML 表单元素的工作方式和其他的 DOM 元素有些不同，这是因为表单元素通常会保持一些内部的 state。例如这个纯 HTML 表单只接受一个名称：

2024-08-01 15:15:00 506

原创 【列表 & Key】

在谈 diff 算法之前，我们需要先了解虚拟 DOM。它是一种编程概念，在这个概念里，以一种虚拟的表现形式被保存在内存中。在 React 中，render 执行的结果得到的并不是真正的 DOM 节点，而是 JavaScript 对象虚拟 DOM 只保留了真实 DOM 节点的一些基本属性，和节点之间的层次关系，它相当于建立在 JavaScript 和 DOM 之间的一层“缓存”上面的这段代码会转化可以转化为虚拟 DOM 结构props: {},props: {},"]

2024-08-01 11:30:00 277

原创 【生命周期】

执行顺序->或者->render->

2024-07-31 11:30:00 676

原创 【人工智能专栏】Constructive损失解析

即相似样本的损失值等于两个特征值在欧氏空间的距离值。可以更加关注相对距离的学习，常用于对比学习。定下上界，同时也是为了防止训练时走捷径导致。直接将结果与目标数值比较的做法，使用。（不然这种情况下无论样本如何都必然让。此时欧氏距离越小反而损失值越大，

2024-07-31 11:06:20 111

原创 【人工智能专栏】Cross Entropy 交叉熵损失解析

在信息世界中我们所有的信息都可以抽象为“情况”，用二进制bit来表达，正因为每个bit都有01两种“情况”，所以n个bit可以编码2n种“情况”。但是现实中，假如我们要从英语单词中随机中取出一个字符，x262nlog2​x这样我们对任何多种“情况”都可以用比特量来表示它了。如今我们还面临一个问题，就是多数情况下各种“情况”并不是均匀分布的，这会造成信息熵差异，例如英语单词虽然都是由26个字母组成，但是每种字母出现的频率也有很大区别，像aet这样的字母非常常见，而zvi∑n。

2024-07-31 11:05:36 101

原创 【人工智能专栏】二分图匹配与匈牙利算法，出现在 **DETR** 的目标检测匹配上

二分图匹配与匈牙利算法，出现在的目标检测匹配上。二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。设GVE是一个无向图。如顶点集V可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边依附的两个顶点都分属两个不同的子集。则称图G为二分图。我们将上边顶点集合称为VX​集合，下边顶点结合称为VY​给定一个二分图G，在G的一个子图M中，M的边集E中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配。如下，在子图中两条边都不依附同一个顶点，因此它是G。

2024-07-31 11:02:09 175

原创 【人工智能专栏】Beam Search 束搜索

这里是一个的Beam Search示意图，每个节点都会扩展5个下级节点，在 Beam Search 每次都会从所有扩展节点里面挑选出2个累计启发值最大的节点，直到达到结束标准。

2024-07-31 11:00:09 186

原创 【条件渲染】

在 React 中，你可以创建不同的组件来封装各种你需要的行为。然后，依据应用的不同状态，你可以只渲染对应状态下的部分内容。

2024-07-31 09:30:00 399

原创 【事件处理】

React的事件是通过onXxx属性指定事件处理函数React 使用的是自定义事件，而不是原生的 DOM 事件React 的事件是通过事件委托方式处理的（为了更加的高效）可以通过事件的获取发生的 DOM 元素对象，可以尽量减少refs的使用事件中必须返回的是函数。

2024-07-30 10:30:00 372

原创 【面向组件编程】

当应用是以多组件的方式实现，这个应用就是一个组件化的应用只有两种方式的组件Welcome< />render()

2024-07-30 09:45:00 618

原创 【react入门】

是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库。React 有什么特点？React 的一些主要优点？1.原生JS操作DOM繁琐，效率低2.使用JS直接操作DOM,浏览器会进行大量的重绘重排3.原生JS没有组件化编码方案，代码复用低在学习之前最好看一下关于npm的知识：下面是我在网上看见的一个写的还不错的npm的文章。

2024-07-29 14:00:00 414

原创 【Koa基本使用】

koa 是由 Express 原班人马打造的，致力于成为一个更小、更富有表现力、更健壮的 Web 框架。使用 koa 编写 web 应用，通过组合不同的 generator，可以免除重复繁琐的回调函数嵌套，并极大地提升错误处理的效率。koa 不在内核方法中绑定任何中间件，它仅仅提供了一个轻量优雅的函数库，使得编写 Web 应用变得得心应手。

2024-07-29 11:00:00 475

原创 【文件上传】

在 controllers 目录下创建// 用户的逻辑控制器// 头像图片上传try {res.send({meta: { code: 200, msg: '上传成功！' },})上述代码主要是编写了一个用户控制器类，以及一个图片上传的方法upload。在upload中调用了上传图片的接口，得到成功或失败的结果，在响应给客户端。在 routers 目录下创建index.js，编写如下代码：// 导入用户逻辑// 创建路由对象// 设置路由// 导入路由对象定义了路由之后还需要在。

2024-07-28 14:00:00 342

原创 什么是跨域

跨域，是指浏览器不能执行其他网站的脚本。它是由浏览器的同源策略造成的，是浏览器对JavaScript实施的安全限制。浏览器从一个域名的网页去请求另一个域名的资源时，出现域名、端口、协议任一不同，都属于跨域。同源策略限制了一下行为：Cookie、LocalStorage 和 IndexDB 无法读取DOM 和 JS 对象无法获取Ajax请求发送不出去。

2024-07-28 10:00:00 363

原创 【登录鉴权】

用户授予第三方应用访问该用户某些资源的权限你在安装手机应用的时候，APP 会询问是否允许授予权限（访问相册、地理位置等权限）你在访问微信小程序时，当登录时，小程序会询问是否允许授予权限（获取昵称、头像、地区、性别等个人信息）cookiesessiontokenOAuth实现认证和授权的前提是需要一种媒介（证书） 来标记访问者的身份在互联网应用中，一般网站（如掘金）会有两种模式，游客模式和登录模式。当用户登录成功后，服务器会给该用户使用的浏览器颁发一个令牌（token。

2024-07-27 14:30:00 414

原创 接口规范和业务分层

REST全称是Representational State Transfer，中文意思是表述（编者注：通常译为表征）性状态转移。它首次出现在2000年Roy Fielding的博士论文中，Roy Fielding是HTTP规范的主要编写者之一。他在论文中提到：“我这篇文章的写作目的，就是想在符合架构原理的前提下，理解和评估以网络为基础的应用软件的架构设计，得到一个功能强、性能好、适宜通信的架构。REST指的是一组架构约束条件和原则。

2024-07-27 11:30:00 388

原创 【操作mysql数据库】

作为一个JavaScript全栈工程师，选择哪个免费数据库呢？当然是MySQL。因为MySQL普及率最高，出了错，可以很容易找到解决方法。而且，围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具，安装和使用很方便。

2024-07-26 17:13:47 303

原创 【操作mongodb数据库】

validate实际上是一个函数，函数的参数代表当前字段，返回true表示通过验证，返回false表示未通过验证//定义名字name的长度必须在4个字符以上})if(err){})

2024-07-26 17:13:07 508

原创 nodejs--【Express服务端渲染】

相比于jade模板引擎，ejs对原HTML语言就未作出结构上的改变，只不过在其交互数据方面做出了些许修改，相比于jade更加简单易用。因此其学习成本是很低的。您也可参考ejs官网：https://ejs.bootcss.com/服务端渲染可以在源码中看到，客户端渲染不能再源码中看到。

2024-07-02 11:45:00 507

原创 nodejs--【操作mongodb数据库】

validate实际上是一个函数，函数的参数代表当前字段，返回true表示通过验证，返回false表示未通过验证//定义名字name的长度必须在4个字符以上})if(err){})

2024-07-02 11:15:00 1335

原创 nodejs--【Express基本使用】

路由表示应用程序端点 (URI) 的定义以及响应客户端请求的方式。它包含一个请求方时（methods）、路径（path）和路由匹配时的函数（callback）;

2024-07-01 17:00:00 2189

原创 nodejs--【爬虫】

Puppeteer本身依赖6.4以上的Node，但是为了异步超级好用的，推荐使用7.6版本以上的Node。另外headless Chrome本身对服务器依赖的库的版本要求比较高，centos服务器依赖偏稳定，v6很难使用headless Chrome，提升依赖版本可能出现各种服务器问题（包括且不限于无法使用ssh），最好使用高版本服务器。Puppeteer因为是一个npm的包，所以安装很简单：puppeteer会自动安装一个谷歌浏览器的安装包，所以选择core版，但是得指定启动路径。

2024-07-01 10:45:00 2440

原创 nodejs--【原生nodejs路由、获取参数、静态目录】

{?${?

2024-06-30 16:00:00 283

原创 nodejs--【nodejs内置模块（下）】

stream是Node.js提供的又一个仅在服务区端可用的模块，目的是支持“流”这种数据结构。什么是流？流是一种抽象的数据结构。想象水流，当在水管中流动时，就可以从某个地方（例如自来水厂）源源不断地到达另一个地方（比如你家的洗手池）。我们也可以把数据看成是数据流，比如你敲键盘的时候，就可以把每个字符依次连起来，看成字符流。这个流是从键盘输入到应用程序，实际上它还对应着一个名字：标准输入流（stdin）。

2024-06-30 09:00:00 572

原创 nodejs--nodejs内置模块（中）

在nodejs中，path是个使用频率很高，但却让人又爱又恨的模块。部分因为文档说的不够清晰，部分因为接口的平台差异性。将path的接口按照用途归类，仔细琢磨琢磨，也就没那么费解了。

2024-06-29 13:45:00 637

原创 nodejs--nodejs内置模块（上）

每个文件就是一个模块，有自己的作用域。在一个文件里面定义的变量、函数、类，都是私有的，对其他文件不可见。// 5// 6对象是浏览器的原生对象，用来构造、解析和处理 URL 的查询字符串（即 URL 问号后面的部分）。它本身也是一个构造函数，可以生成实例。参数可以为查询字符串，起首的问号?有没有都行，也可以是对应查询字符串的数组或对象。// 方法一：传入字符串// 等同于// 方法二：传入数组// 方法三：传入对象会对查询字符串自动编码。

2024-06-29 11:00:00 866

原创 nodejs--nodejs模块化规范：CommonJS

概念：将一个复杂的程序依据一定的规则（规范）封装成几个块（文件），并组合在一起。模块的内部数据、实现是私有的, 只是向外部暴露一些接口(方法)与外部其它模块通信。最早的时候，我们会把所有的代码都写在一个js文件里，那么，耦合性会很高（关联性强），不利于维护；而且会造成全局污染，很容易命名冲突。CommonJS：是 Node.js 使用的模块化规范。也就是说，Node.js 就是基于 CommonJS 这种模块化规范来编写的。CommonJS 规范规定：每个模块内部，module 变量代表当前模块。

2024-06-28 15:15:00 977

原创 nodejs--npm的使用

npm 允许在文件里面，使用scripts字段定义脚本命令。里面的scripts字段是一个对象。它的每一个属性，对应一段脚本。定义在里面的脚本，就称为npm脚本。查看当前项目的所有 npm 脚本命令，可以使用不带任何参数的npm run命令。1.npm init -y 添加初始化文件记录安装信息，如果在后面加-S或者-D会自动创建该文件2.npm install 包名 –g （uninstall,update）

2024-06-28 11:45:00 760

毕业设计-基于CARLA的高性能分布式自动驾驶仿真平台最新开发.zip
毕业设计-基于CARLA的高性能分布式自动驾驶仿真平台最新开发.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

基于手势识别的智能会议控制系统-鼠标控制、音量控制、手势翻译等(含源码+设计报告+客户端、服务端).zip
一个基于手势识别的智能会议控制系统。它可以实现隔空写字、PPT控制、鼠标控制、音量控制和简单手语翻译等功能。 【主要功能】 隔空写字 PPT控制 鼠标控制 音量控制 简单手语翻译 [技术] Python 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-03-05

基于matlab实现卡尔曼滤波正弦波目标跟踪算法源码+详细注释（直接法对比间接法）.zip
基于matlab实现卡尔曼滤波正弦波目标跟踪算法源码+详细注释（直接法对比间接法） 【资源介绍】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-03-06

基于MATLAB的图像加解密及传输仿真系统源码+设计报告-详细注释（新课设项目）.zip
基于MATLAB的图像加解密及传输仿真系统源码+设计报告_详细注释（新课设项目） 总体架构设计 本系统采用模块化设计思想，主要由以下几个模块组成： 图像加解密模块：负责实现图像的加密和解密功能，支持多种加密算法。 传输仿真模块：模拟图像在传输过程中可能遇到的噪声干扰和丢包情况。 用户界面模块：提供用户与系统交互的界面，实现图像的选择、加密、解密和传输仿真等操作。 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-28

基于C++开发的热门电视剧评价及推荐系统源码+数据+详细代码注释+可执行程序+程序设计报告.zip
基于C++开发的热门电视剧评价及推荐系统源码+数据+详细代码注释+可执行程序+程序设计报告 本程序可提供以下几个基本功能： （1）一些基础信息，比如：电视剧的基本信息可以由程序设计人员预先从键盘上录入（通过记事本或写字板建立文本文件），存为文本文件；此后管理员可以通过程序对这些信息进行访问、增加、删除、修改。 （2）为提高人机交互性及清晰性，设计并实现相关界面（管理员和普通用户所能看到的界面不一样），如果有必要，需要使用分级菜单； （3）管理员登录系统必须输入正确的用户名和密码，密码字符以*形式显示，不可以显示明文，输入错误时提示用户，连续输入错误3次则无法进入系统； （4）普通用户的功能：可以查询自己感兴趣的电视剧的基本信息、可以选择自己需要评价的电视剧并且给出各方面的评价分、可以查看所有人对某电视剧的具体评价、也可以查询最近热播的前10名电视剧，为自己选看提供参考； （5）按照用户的浏览习惯，给出推荐。 （6）为普通用户提供分类查热播功能，比如，如果最关注特效的，就按这一指标查询排名前10的电视剧，而不是按统一的整体评分这一指标查询。 （7）为管理员提供分段统计及查看功能，比如，

2025-02-17

Python调用MATLAB与Simulink建立强化学习仿真环境教程-最新开发.zip
Python调用MATLAB与Simulink建立强化学习仿真环境教程-最新开发.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-15

python开发的聊天机器人项目.zip
python开发的聊天机器人项目.zip

2025-02-13

基于C和C++的餐馆点餐系统毕业设计.zip
基于C和C++的餐馆点餐系统毕业设计.zip

2025-02-13

python+keras 图像识别项目源码
python+keras 图像识别项目源码

2025-02-13

毕设项目-1DCNN用于NIR光谱和土壤全氮回归预测（含全部资料）.zip
毕设项目-1DCNN用于NIR光谱和土壤全氮回归预测（含全部资料）.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

毕设项目-薄荷网食物数据爬虫（Scrapy）-数据全面-含项目报告.zip
毕设项目-薄荷网食物数据爬虫（Scrapy）-数据全面-含项目报告.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

优秀毕设-医疗知识图谱与自然语言处理联动-基于Neo4j与ChatGPT.zip
优秀毕设-医疗知识图谱与自然语言处理联动-基于Neo4j与ChatGPT.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

毕业设计-Java SpringBoot餐厅点餐系统（功能全面，源码清晰）.zip
毕业设计-Java SpringBoot餐厅点餐系统（功能全面，源码清晰）.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

股票数据爬虫+智能分析+可视化框架-金融投资必备-含项目报告.zip
股票数据爬虫+智能分析+可视化框架-金融投资必备-含项目报告.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

优秀毕设-GEC6818平台Linux语音识别系统源码+文档说明最新开发.zip
优秀毕设-GEC6818平台Linux语音识别系统源码+文档说明最新开发.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

课程实训-基于YOLOv8的AI自瞄项目（亲测可用+全部资料+报告）.zip
课程实训-基于YOLOv8的AI自瞄项目（亲测可用+全部资料+报告）.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

2023电赛MSP432P401R全功能板项目，附带例程与解析 含全部资料.zip
2023电赛MSP432P401R全功能板项目，附带例程与解析 含全部资料.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

Matlab城市道路交通模糊控制系统源码+论文资料-毕业设计精选.zip
Matlab城市道路交通模糊控制系统源码+论文资料-毕业设计精选.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

课程实训-3D点云服装缝纫图案重建项目-含源码+教程+模型权重.zip
课程实训-3D点云服装缝纫图案重建项目-含源码+教程+模型权重.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

优秀毕设-Python词典分词方法NLP大作业源码+实验报告最新开发.zip
优秀毕设-Python词典分词方法NLP大作业源码+实验报告最新开发.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-02-10

数据可视化分析课设-基于分布式大数据平台的日志存储、分析及可视化系统源码+详细运行教程（下载即用）.zip
数据可视化分析课设-基于分布式大数据平台的日志存储、分析及可视化系统源码+详细运行教程（下载即用） 一个基于分布式大数据平台的日志存储、分析及可视化系统。该项目旨在搭建一个完整的大数据处理流程,包括数据收集、实时处理、离线分析和可视化展示等功能。 主要功能点 搭建分布式大数据平台(Hadoop, Yarn, ZooKeeper, Docker) 收集网站日志数据(使用搜狗实验室的新闻网站数据) 实时处理数据(Kafka, Spark)并在前端(Echarts)做展示(实时热度TopK等) 将数据清洗后存储到数据仓库(Hbase, Hive) 离线处理数据(MapReduce)后提供交互式报表(Hue)(统计不同时段的访问量等数据) 技术栈 分布式大数据平台: Hadoop, Yarn, ZooKeeper, Docker 数据收集: Flume 实时处理: Kafka, Spark 数据存储: Hbase, Hive 可视化: Echarts 报表: Hue 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-05-23

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据.zip
python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息，依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径：支持图片或文件夹，相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音：它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度：即每分钟拍数，同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息：请输入Y或N（不区分大小写，下同）。 选择匹配精度：请输入L或M或H，对应低/中/高精度，一般而言输入L即可。 选择使用的线程数：一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程，但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距：这与简谱中符号的密集程度有关，一般来说纵向符号越稀疏，这个值需要设置得越大，范围通常在1.0-2.5。 二值化算法：使用全局阈值则跳过该选项即可，或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值：如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值，对于.\test.txt中所提样例，使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果：若输入Y/y，则在识别简谱后会暂停代码，并生成一份txt文件，在其中展示识别结果，此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话，还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰

2025-05-22

基于python深度学习的手语识别与语音合成系统（本科毕设）.zip
基于python深度学习的手语识别与语音合成系统（本科毕设）.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-05-20

本科毕设基于python实现手语识别系统+模型文件+详细运行教程（支持自定义词典）.zip
本科毕设基于python实现手语识别系统+模型文件+详细运行教程（支持自定义词典）.zip 一个支持自定义词典的手语识别系统。该项目旨在开发一个基于深度学习的手语识别系统,可以识别用户的手势并将其转换为文字。 主要功能点 支持自定义词典,用户可以添加自己的手语词汇 提供网页端界面,用户可以通过网页进行手语识别 后端服务器部署在阿里云服务器上,支持HTTPS访问 技术栈 前端: HTML、CSS、JavaScript 后端: Python、Flask、PyTorch、OpenCV、MediaPipe

2025-05-20

Java开发的大数据实时流处理日志分析系统（可做毕设）.zip
Java开发的大数据实时流处理日志分析系统（可做毕设）.zip 这是一个大数据实时流处理分析系统 Demo，实现对用户日志的实时分析，采用 Flume + kafka + SparkStreaming + Hbase + SSM + Echarts 的架构。 主要内容包括： 编写 python 脚本，模拟源源不断产生网站的用户行为日志。 使用 Flume 收集产生的日志，并发送到 Kafka。 使用 Spark Streaming 消费 Kafka 的用户日志。 Spark Streaming 将数据清洗过滤非法数据，然后分析日志中课程点击量和搜索引擎访问量。 将 Spark Streaming 处理的结果写入 HBase 中。 前端使用 Spring MVC、 Spring、 MyBatis 整合作为数据展示平台。 使用 Ajax 异步传输数据到 jsp 页面，并使用 Echarts 框架展示数据。 项目使用 IDEA 作为开发工具。 2. 工程结构 系统分为两个子系统： 日志实时分析系统 (LogAnlyize)：实时处理不断产生的用户日志，存入 HBase 中。 统计数据展示系统 (LogWeb)：从 HBase 中取出数据，通过 Web 页面展示。 3. 版本 日志分析系统架构 jdk1.8 scala 2.11.8 Hadoop-2.8.1 zookeeper-3.4.6 Hbase-1.2.1 spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 Apache-flume-1.9.0 kafka_2.11-0.10.2.1 apache-flume-1.6.0 统计数据展示系统 SpringBoot-2.2.1 Spring MVC-4.3.3.RELEASE Spring-4.3.3.RELEASE MyBatis-3.2.1 h2-1.4.192

2025-05-19

基于卷积神经网络(CNN)和SDN的网络数据包识别项目源码+详细注释+数据集（可作毕设）.zip
基于卷积神经网络(CNN)和SDN的网络数据包识别项目源码+详细注释+数据集（可作毕设）.zip [主要功能] 基于卷积神经网络(CNN)的网络数据包识别 利用SDN(软件定义网络)技术对网络流量进行监控和分析 实现网络拓扑的最短路径计算 python实现源码，里面含数据集及全部资料，代码注释等

2025-05-13

北理工2024年北京市大学生集成电路设计竞赛的备赛内容（4位计算器、CRC-8、CVSD、FIR滤波器、PWM、SPI和UART等）.zip
北理工2024年北京市大学生集成电路设计竞赛的备赛内容（4位计算器、CRC-8、CVSD、FIR滤波器、PWM、SPI和UART等）.zip 这个项目是北京理工大学2024年北京市大学生集成电路设计竞赛的备赛内容。它包含了一些常见的数字电路设计,如4位计算器、CRC-8、CVSD、FIR滤波器、PWM、SPI和UART等。 【功能】 4位计算器 CRC-8编码解码 CVSD编码解码 FIR滤波器 PWM波形生成 SPI通信协议 UART通信协议 【技术】 Verilog硬件描述语言

2025-04-29

深度学习毕设基于TT100k数据集+PyQt5+MySql实现交通标识识别检测系统含登录（python源码+模型+数据库及全部资料）.zip
深度学习毕设基于TT100k数据集+PyQt5+MySql实现交通标识识别检测系统含登录（python源码+模型+数据库及全部资料）.zip 【项目介绍】 这是一个关于yolov5的道路标志识别项目，使用Pyqt5开发界面，Yolov5训练模型，数据库Mysql，包含五个模块：初始化参数、标志识别、数据库、数据分析和图像处理。 1. **设置数据库** 为了运行应用程序，您需要设置您的 MySQL 数据库。按照以下步骤准备您的数据库： - **自动数据库创建（可选）**： - 如果您喜欢自动设置，我们提供了一个批处理脚本。运行 **`setup_database.bat`** 脚本来创建数据库。这需要在您的系统上安装并配置 MySQL。 - **手动数据库创建**： - 或者，您可以在 MySQL 中手动创建数据库。在您的 MySQL 环境中导入并执行 **`data/regn_mysql.sql`** 文件，以设置必要的数据库和表。 ### 2. **在代码中配置数据库连接** 设置数据库之后，请更新代码中的连接设置，请更改成你本地数据库的身份验证信息（这4个变量在代码的开头 , 大约在59行，具体如下）；附：这些身份验证信息在代码中被两次调用(大约第111行和第1783行) ```python # 数据库连接设置作为全局变量 DB_HOST = 'localhost' # 数据库主机 DB_USER = 'root' # 数据库用户 DB_PASSWORD = '1234' # 数据库密码 DB_NAME = 'traffic_sign_recognition' # 数据库名 ``` ### **关于数据库链接的注意事项** 更多详见说明文档

2025-04-27

基于YOLOv5和Django实现了对道路交通标识的实时识别系统+项目说明（毕设作品）.zip
基于YOLOv5和Django实现了对道路交通标识的实时识别系统+项目说明（毕设作品）.zip 项目简介 该项目基于YOLOv5和Django实现了对道路交通标识的实时识别并利用Django后端框架部署该项目，用户可以在网页上实时观看检测画面。 项目组成 detect文件夹 Django APP 主要是识别的代码、模型、以及相关的资源 主要功能点 基于YOLOv5的道路交通标识实时识别 利用Django后端框架部署项目,提供网页界面供用户实时观看检测结果 技术栈 计算机视觉: YOLOv5 Web框架: Django

2025-04-23

C和C++实现可根据FPGA资源自由裁剪的通用神经网络FPGA加速器项目源码+详细说明文档.zip
C和C++实现可根据FPGA资源自由裁剪的通用神经网络FPGA加速器项目源码+详细说明文档.zip [说明] 可根据FPGA资源自由裁剪的通用神经网络FPGA加速器。它支持卷积、池化、激活等常见的神经网络操作,并针对FPGA资源进行了优化设计。该项目旨在实现神经网络在FPGA上的高性能加速。 主要功能 支持卷积、池化、激活等常见神经网络操作 针对FPGA资源进行了优化设计,可根据FPGA资源自由裁剪 提供了基于ZYNQ-7020和ZYNQ UltraScale+ MPSoC的DEMO部署 包含了C/C++、HLS、Vivado+SDK等多种开发环境

2025-04-23

python实现将labelme数据标注格式转换为Yolo语义分割数据集（自动划分训练集合验证集）.zip
python实现将labelme数据标注格式转换为Yolo语义分割数据集（自动划分训练集合验证集）.zip 将labelme数据标注格式转换为Yolo语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集 使用 直接运行releace内的exe文件或源码内的python文件即可。脚本根据文件名对图片-标注进行匹配。 python main.py 示例： python main.py

2025-04-22

Node.js开发高校试卷管理系统毕设源码（含前端+后端）.zip
Node.js开发高校试卷管理系统毕设源码（含前端+后端）.zip 运行应用 # development 开发环境 $ pnpm run start # watch mode 监听文件变化 $ pnpm run start:dev # production mode 生产环境 $ pnpm run start:prod 做了什么 开发环境 使用 cross-env NODE_ENV=development 为不同环境设置变量。 可用于加载不同的配置文件。 { "start:dev": "cross-env NODE_ENV=development nest start --watch" } 配置文件 src/config/configuration.ts 文件中进行配置。 根据不同环境加载 .env 文件在 src/app.module.ts 修改（可能更喜欢单文件配置）。 在项目中使用 ConfigService 来获取配置。

2025-04-13

毕设新项目-图像美学质量评价系统（基于深度学习）-设计与实现源码+设计报告.zip
毕设新项目-图像美学质量评价系统（基于深度学习）-设计与实现源码+设计报告.zip 【项目说明】 项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档或报告等）。 源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

2025-04-11

基于Mathematica转移矩阵法对光学多层薄膜的光电场计算模拟.zip
基于Mathematica转移矩阵法对光学多层薄膜的光电场计算模拟.zip

2025-04-09

基于海思Hi3559移植yolo目标检测算法源代码（C和C++实现用例）+动态库.zip
基于海思Hi3559移植yolo目标检测算法源代码（C和C++实现用例）+动态库.zip 这个项目是将YOLOv3目标检测算法移植到海思Hi3559芯片上。 主要功能 将YOLOv3算法移植到海思Hi3559芯片上 提供了编译和运行的Makefile文件 包含了测试样例代码 技术栈 C语言 C++ Makefile

2025-04-07

基于Python的车辆重识别可视化系统源码+pkl+运行说明.zip
基于Python的车辆重识别可视化系统源码+pkl+运行说明.zip 运行脚本，并指定数据集的位置 python visualize.py -data ${data_path} 输入生成的.pkl文件，不带后缀，然后点击load键。 一个基于 Python 的车辆重识别可视化系统。它可以帮助用户分析和可视化车辆重识别的结果。 主要功能 支持加载车辆重识别生成的 .pkl 文件 提供可视化界面,展示车辆重识别的结果 支持查看车辆图像及其相似度得分 技术栈 Python 可视化库(如 Matplotlib)

2025-04-03

基于粒子群算法的车辆路径优化问题(VRP)的建模和求解（python源码+说明文档+数据）.zip
基于粒子群算法的车辆路径优化问题(VRP)的建模和求解（python源码+说明文档+数据）.zip 基于粒子群算法的车辆路径优化问题(VRP)的建模和求解。它提供了两种不同的场景和数学模型,分别针对单向纯取货/纯送货和软时间窗的VRP问题进行优化。项目包含了相关的Python代码和数据文件。 主要功能点 针对VRP问题建立数学模型,包括优化目标和约束条件 采用基于粒子群算法的混合优化方法进行求解 提供了两种不同场景下的VRP问题求解 技术栈 Python 粒子群算法 遗传算法 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习，标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重，指导粒子速度和位置的更新，这在求解函数极值问题时比较容易实现，而在VRP问题上，速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行，一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解，这里采用顺序交叉算子，对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2)，c1/(w+c1+c2)，c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一（即按概率选择其中一个作为父代，不加权）。

2025-04-02

基于ResNet网络实现花卉分类识别系统python源码+详细使用说明（10种花卉，准确率98%）.zip
基于ResNet网络实现花卉分类识别系统python源码+详细使用说明（10种花卉，准确率98%） 项目简介 本项目为一个基础的花卉分类识别系统，采用 ResNet18 作为主干网络，包含模型的训练、测试以及线上部署（提供容器化部署）。 基于 PyTorch 框架进行模型的训练及测试。 模型采用 ONNX 格式部署，采用 ONNX Runtime 进行推理。 基于 Flask 框架实现 Web 接口。 使用 Docker 进行容器化部署。 训练数据集来自 Kaggle，融合了多个数据集并进行了数据清洗，基于预训练模型进行训练，在当前数据集下准确率超过 98%。 使用说明 首先使用 pip 安装如下的依赖： # 推理部署环境依赖 opencv-python~=4.10.0.84 numpy~=1.23.4 Flask~=3.0.3 PyYAML~=6.0 onnxruntime~=1.14.1 # 训练环境依赖 torch~=2.4.0 torchvision~=0.19.0 onnx~=1.16.2

2025-03-25

基于机器学习贝叶斯算法实现对垃圾短信消息过滤python实现源码.zip
基于机器学习贝叶斯算法实现对垃圾短信消息过滤python实现源码.zip [介绍] 该项目是一个基于机器学习和贝叶斯二分类算法的短信垃圾消息过滤器。它可以对短信进行分类,判断是否为垃圾消息。 主要功能点 使用贝叶斯二分类算法对短信进行垃圾消息分类 提供了一些示例短信及其垃圾消息概率的计算结果 可以扩展到多个条件的贝叶斯概率事件预测 技术栈 Python

2025-03-22

基于python深度学习的非侵入式负荷检测源码+设计论文+说明文档（本科毕业设计）.zip
基于python深度学习的非侵入式负荷检测源码+设计论文+说明文档（本科毕业设计）.zip 基于深度学习的非侵入式负荷检测工具包。在nilmtk-contrib的基础上做了一些改进。主要有： 修改了一些bug（当然也可能是因为我不会用）； 增加一些metrics，现在不仅可以用Energy-based标准评估，也可以用Event-based标准进行评估； 增加了一个激活转换功能，在数据集仅提供功率时，也能够通过激活函数将功率转化为启停事件，方便一些以启停事件作为目标函数的模型复现（不过我复现后觉得那些模型效果不好）； 由于REDD数据集存在一些bad section，增加了自动提取nilmtk.DataSet中的good section进行训练与预测的功能； 增加了一些可视化功能； 对原有的基于深度学习Disaggregator中的保存模型、读取模型函数进行补充，现在可以通过简单更改实验配置文件就能够实现模型的保存或读取。 ex_time_*.py与ex_house_*.py是针对REDD数据集的实验配置文件范例，*为电器简写。 两个jupyter notebook是草稿本

2025-03-10

空空如也

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