TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）

Tensorflow 实战Google深度学习

Tensorflow 实战Google深度学习框架. pdf 带书签的版本 。

Tensorflow 实战google 深度学习框架随书代码

本书"TensorFlow实战Google深度学习框架"旨在帮助读者深入理解并掌握如何使用TensorFlow进行模型构建、训练以及部署。 首先，TensorFlow的核心是数据流图（Data Flow Graph），它允许开发者定义计算任务为一系列的...

Tensorflow实战Google深度学习框架

本文于网络,文章讲解了使用TensorFlow如何来构建神经网络及 图像识别与卷积神经网络的详细描述。tensor:张量，是tensorflow的数据模型。在tensorflow中可以简单理解为多位数组，表示计算节点，是tensorflow管理数据的形式。但是在tensorflow中，张量的实现并不是直接采用数组的形式，它仅仅是对运算结果的引用。 张量的三个主要属性：name、shap

博客中聚类算法（K-means、FCM、DBSCAN、DPC）的数据集（免积分）

博客中K-means、FCM、DBSCAN、DPC算法的数据，包括Iris鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，以及几个人工数据集常用的人工数据集（Flame、Spiral等），下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

实验三 医学知识图谱构建与推理

实验目的： 1、能够掌握图数据库Neo4j运行环境的搭建，以及利用Cypher语句构建Neo4j数据库的方法。 2、能够运用知识推理方法设计医学知识图谱知识的推理方法。 3、能够编程实现医学知识图谱的查询、存储和推理。 具体内容： 1、基于文档“知识图谱构建学习案例（《伤寒论》节选）.xlsx”中的数据，仿照下列语句，构建相应的《伤寒论》知识图谱（片段），将完整的构建Neo4j数据库的Cypher语句和知识图谱截图放入下面的空白处。 2、利用Python编程实现以下3个任务，并结合实验报告二中的内容，进行知识推理得出太阳中风证的相关症状。 （1）查询得出与“治疗”关系相关的节点； （2）查询得出两个证候的治疗方剂中共有的“中药材”节点； （3）将节点“恶寒”的名称改为“怕冷”。

机器学习期末复习题及答案

机器学习期末复习题及答案

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

Ollama软件windows安装包(版本0.3.10)

Ollama软件windows安装包

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

一款操作微信的RPA工具

一个模拟人工操作微信的RPA产品，非Hook技术，安全稳定，全部模拟人的行为 包含如下功能： （1）智能分时添加微信好友 （2）智能分时群发微信消息 （3）智能加微信群好友 （4）备份微信通讯录 （5）微信朋友圈关怀 （6）智能清理微信僵尸粉 （7）智能拉群成员

亚博K210模型训练部署

亚博K210模型训练部署

西安电子科技大学 人工智能学院 人工智能专业 大三课程 认知计算 自用笔记

西安电子科技大学 人工智能学院 人工智能专业 大三课程 认知计算 自用笔记

西安电子科技大学人工智能学院模式识别课程自用笔记

西安电子科技大学人工智能学院模式识别课程自用笔记

Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本

超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术，以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议，我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始，PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源，车辆电子，航空航天，工业及牵引驱动等。

shape_predictor_68_face_landmarks.zip

免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步：https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

改进版的yolov5+双目测距

新版本代码特点：（注意目前只适用于2560*720分辨率的双目，其他分辨率需要修改) 1、替换“回”字形查找改为“米”字形查找，可以设置存储像素点的个数20可修改，然后取有效像素点的中位数（个人觉得比平均值更有代表性）。 2、每10帧（约1/3秒）双目匹配一次，提升代码的运行速度。 3、可以进行实时检测，运行速度与机器的性能有关。

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵)

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。 2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。

Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归

1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

mock_kaggle.csv

时间序列预测代码中所使用的数据集

电机故障数据集.rar

电机故障数据集，振动数据和电流数据，故障类别：转子断条，气隙偏心，轴承磨损，轴承座损坏，匝道短路，轴承外圈，内圈，滚动体故障。 0,正常,健康正常 1,SC2T,2匝短路 2,SC4T,2匝短路 3,SC8T,2匝短路 4,AE,气隙偏心 5,RBB,转子断条 6,BCB,轴承座坏了 7,BAF,轴承磨损 轴承故障诊断数据10000*1025_1hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_2hp.csv 轴承故障诊断数据10000*1025_3hp.csv 电机故障诊断振动数据8000*1025.csv 论文名称放在这里 有需要的自己去找 笼型异步电动机多故障智能诊断及分离方法的研究_王跃龙

《1. 机器学习前置知识》配套数据集

《1. 机器学习前置知识》配套数据集，数据集目录： 1. IMDB-Movie-Data.csv 2. Sarcasm_Headlines_Dataset.json 3. starbucks_directory.csv 4. stock_day.csv 5. UBER.csv 6. UBER.h5

基于LSTM模型的股票预测模型_python

https://blog.csdn.net/zxm_jimin/article/details/94742224

ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本

ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本

temps.csv数据集

temps.csv数据集

TA-Lib的whl文件

由于近期的TA_Lib的资源网站https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/无法找到相应的文件，整理了从python3.7到3.11的TA_Lib文件