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RSS订阅原创 基于matlab的基于Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络预测
基于Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络预测。
2024-11-06 09:49:38
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原创 lstm和informer和gru模型对比
本文使用数据集，对三个模型进行了对比，代码使用python完成，通过对比，发现lstm>gru>informer.
2024-10-11 23:21:14
900
原创 OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
linux安装完torch或者tensorflow的gpu版本，安装没问题，但是import就有问题，报错。
2024-08-09 08:52:58
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原创 轴承故障检测（分类任务）+傅里叶变化+CNN+matlab
使用西储大学的轴承数据集，其实用哪个都行，可能最后的精度会不一样，先读取数据，然后使用傅里叶转换为图像，然后搭建cnn模型，将图像大小转换为模型使用的大小，例如resnet50，输入大小就是224*224。同样提供python版本。
2024-05-03 12:14:57
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原创 blind网站爬虫
文本对https://www.teamblind.com/ 网站进行爬虫对特殊的领域进行爬虫，用户可以先选择领域，然后进行爬虫，例如，文本是对https://www.teamblind.com/topics/General-Topics/Health-Wellness进行爬虫。
2024-04-02 10:58:02
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原创 DTW-KNN 用于液压故障检测（python）
所有数据都在文件夹下，这是一个公开数据集，其中profile.txt是类别标签，我们只取其中的一列，而其他的是特征，我们只用PS这些文件。
2024-04-02 10:52:05
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原创 使用神经网络-遗传算法优化神经网络-风电预测故障（BP，GABP，matlab）
特征文件：标签文件：共计4个标签，其中大多数都是正常的，其他是3个不正常的类别bp : 平均绝对误差MAE为： 0.25 均方误差MSE为： 0.55 均方根误差RMSE为： 0.74162 分类正确率为： 85 Gabp : 隐含层节点数为 30 时的误差结果如下：平均绝对误差MAE为： 0.2 均方误差MSE为： 0.5 均方根误差RMSE为： 0.70711 分类正确率为： 90 详情联系Q 596520206通过对比，我们发现gabp的结果要好于bp的结果。
2024-04-02 10:18:11
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原创 基于yolov8-道路裂缝检测
本文主要是搜集数据，从网上kaggle等网站找了2000多张图片，然后使用yolov8模型进行训练，最后只展示训练过程中的图片.
2023-12-04 16:40:23
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原创 基于yolov8-paddleocr-车牌识别
使用yolov8模型进行车牌区域识别，然后使用paddlecor模型将字体提取出来，由于数据量很大，支持复杂环境下的识别。数据集共29642张，其中27642张用了做训练，2000张用来做验证。
2023-12-04 15:23:25
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原创 利用reddit的api进行爬虫
Reddit是一个社交新闻聚合网站，用户可以发布、评价和讨论各种话题。Reddit的内容涵盖了广泛的主题，可以从中获取大量的文本数据进行情绪分析。
2023-12-01 11:19:26
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原创 synxflow 安装环境
该软件可以动态模拟洪水淹没，滑坡跳动和泥石流使用多个cuda支持的gpu。它还提供了一个用户友好但多功能的Python界面，可以完全集成到数据科学工作流程中，旨在简化和加速危害风险评估任务。可以咨询：https://docs.qq.com/doc/DWEtRempVZ1NSZHdQ。这个包我从网上找到的资源特别特别少，安装过程遇到的问题基本解决不了。安装完成后的运行代码截图和展示图像。
2023-12-01 10:45:10
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原创 微信小程序+中草药分类+爬虫+torch
本项目提供中草药数据集，使用gpu、cpu版本的torch版本进行训练，将模型部署到后端flask，最后使用微信小程序进行展示出来。数据爬虫可以参考：http://t.csdnimg.cn/7Olus 项目中的爬虫代码，并且本项目提供相同的爬虫代码。
2023-11-28 10:50:47
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原创 微信小程序+中草药分类+爬虫+keras
数据爬取：使用爬虫爬取百度图片，可以自己定义要爬取的中草药种类、数量等信息。模型训练使用基于keras训练分类模型，模型可以修改，例如：ResNet50系列，MobileNet系列等，支持在gpu、cpu训练。后台flask部署：使用flask将模型部署到后台，提供ip地址和端口号前端微信小程序：制作前端的微信小程序页面，将图片传输给后端，并且将分类结果返回到前端展示。
2023-11-28 10:17:06
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原创 电商零售商家需求预测及库存优化问题（第1问）
电商零售商家需求预测及库存优化问题数据和题目来源于 2023 年 MathorCup 高校数学建模挑战赛——大数据竞赛只有第一问，使用ARIMA做预测，使用聚类算法做特征相似性。
2023-10-31 14:21:01
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原创 基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别-MathorCup A（深度学习版本）
赛道 A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别使用深度学习模型，pytorch版本进行图像训练和预测，使用ResNet50模型。
2023-10-29 09:10:10
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原创 langchain-chatglm问题总结
在运行langchain-chatglm的时候会遇到一些问题，现在总结一下，会持续更新，希望能帮到大家。
2023-07-13 15:17:39
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原创 基于机器学习的音乐风格分类
基于机器学习的音乐风格分类，包含数据的导入，特征选择，机器学习模型，超参数调整。数据集连接：https://download.youkuaiyun.com/download/ww596520206/87860225data文件夹包含了所有数据，其中文件名为类别名称，可以发现共有6类，分别为：classical、country、edm、jazz、rap、rock，读取文件夹，计算每个类别的数目如下所示2 数据处理2.1 数据预处理，为每个数据添加类别2.2 特征： Unnamed: 0是每个歌曲的编号，对分
2023-06-22 18:06:07
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原创 1-手写数字识别-pytorch版本（从csv文件读取数据）
本文对手写数字识别进行分类，数据使用csv格式，版本使用pytorch版本，模型自己搭建。
2023-03-13 16:57:15
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原创 回归预测4：机器学习处理加利福尼亚房价数据集
我们使用California Housing Prices数据集进行预测，特征编码，回归模型，给定数据集。
2023-02-27 16:03:01
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原创 回归预测3：机器学习处理悉尼-墨尔数据集
我们处理悉尼-墨尔本的房价预测问题，数据集有些变量是字符串形式，有些和时间相关，在本实验中，我们主要使用时间编码、异常点检测zscore、特征编码：LabelEncoder、MEstimateEncoder，最后通过实验对比，给出结论。
2023-02-27 14:15:25
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原创 回归预测1：机器学习处理共享单车数据集
使用线性回归、随机森林处理共享单车预测问题，数据集中包含了缺失值，我们使用随机森林先对缺失值进行预测，并且该数据集是和时间序列相关，但是我们将时间特征拆分为多个特征，将问题转换为了回归预测问题。
2023-02-23 08:30:00
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原创 分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码
红酒分类数据集属于分类问题，共有13个特征，类别共有10个，因此属于分类问题，我们使用svm、knn、决策树、随机森林等方法对其进行分析，本文还包含PCA降维数据可视化超参数数据归一化等操作，代码可以直接跑通。
2023-02-21 11:17:37
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原创 LSTM-多变量-单时间步-pytorch-负荷预测（多时间步采用滚动预测）
使用LSTM做负荷预测问题，数据共计456行，每一行3个特征，用过去N个时间段特征，预测未来第N+1个时间点的特征，数据格式如下，用00:00:00-04:00:00的[feature1，feature2，feature3]，预测第05:00:00的[feature1，feature2，feature3]。，可以使用循环的方式预测多个时间步。
2022-09-26 18:34:43
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原创 分类2：LDA-KNN 处理iris（鸢尾花）数据集代码
使用KNN对鸢尾花数据集进行分类，并且使用LDA进行降维，然后再使用KNN做对比实验2 加载数据注意：3 使用KNN进行分类KNN模型，K=5 为K紧邻，K=1为最近邻，使用费fit训练模型，使用predict函数进行预测，最后使用acc计算精度。4 先使用LDA进行降维，再使用KNN进行分类使用LDA将维度降低到1维使用transform对原数据进行降维，例如原来是4维的，现在是1维的，则会生成一个4*1的矩阵，降维后的数据特征是1维；使用KNN进行降维
2022-09-24 14:54:23
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原创 分类1：Fisher（LDA）处理iris（鸢尾花）数据集代码
使用sklearn中的LDA处理鸢尾花数据集，理论知识详见西瓜书或者sklearn文档即可，只对代码进行说明。LDA在降维的时候需要注意维度要小于原有维度，或者N-1，N表示类别的数目。
2022-09-24 11:40:46
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原创 lstm-单变量-单时间步-pytorch（多时间步采用滚动预测）
使用lstm做时间序列，输入为每个月份的乘客数量，用过去N个月份的数量，预测未来M个月份的数量。思路：用1-12个月的数据预测第13个月，然后将第13个月作为输入，用2-13个月的数据预测第14个月的数据。使用pytorch完成，数据见。
2022-09-24 10:59:46
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原创 pytorch中的lstm基础
其中input_size:表示每个时间步特征的长度，hidden_size：表示隐含层的神经元数目num_layers：表示lstm层数batch_first： 表示第一维度是否为batch.
2022-09-23 15:15:46
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原创 AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘append‘ python
这个问题是因为直接使用a.append(b)的格式了，要使用a = np.append(a,b)格式。
2022-09-23 11:02:46
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原创 Pycharm中配置Anaconda解释器
python解释器有好多版本，Anaconda里面包含了python解释器，并且包含了很多其他的工具包，所以我们只安装1个Anaconda即可。
2022-08-29 11:02:16
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SynxFlow安装环境
2023-11-30
Broward数据集最终得到9个可用于构造累犯预测分类器的特征如下：逮捕指控说明（例如，盗窃，藏有毒品），指控程度（轻罪或重罪）
2023-06-22
基于sklearn机器学习的音乐风格分类
2023-06-04
空空如也
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