- 数据集大小:4MB长江经济带地级市shp图和长江、黄河、胡焕庸线shp图长江经济带地级市shp图和长江、黄河、胡焕庸线shp图0 2浏览会员免费
- matlab大小:14KBmatlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和实战项目讲解matlab基础教程、实战案例和0 9浏览会员免费
- 华为OD大小:2MB内容概要:该项目选取了华为OD算法题作为练习内容,包括100分题、200分题以及其他100分题,旨在扩大数据结构知识体系并通过模块化代码形成解题思路,帮助学习者提升算法能力。 适用人群:适合对算法练习感兴趣的学生、程序员、算法爱好者以及准备参加技术面试的求职者,希望通过实际题目练习提升算法解题能力的人员。 使用场景及目标:通过解答华为OD算法题,学习者可以熟悉Python语法、灵活运用语法特性,并逐步掌握解题思路。建议按照100分题、200分题和其他100分题的顺序练习,每天练习3道题,以加深对算法的理解和掌握。 其他说明:推荐资料部分提供了学习Python和算法的优秀资料,学习者可以根据需要选择性学习,解题困难时可以参考这些资料。通过练习不同难度的题目,学习者可以逐步提升算法解题能力,为应对技术面试或提升编程水平做好准备。内容概要:该项目选取了华为OD算法题作为练习内容,包括100分题、200分题以及其他100分题,旨在扩大数据结构知识体系并通过模块化代码形成解题思路,帮助学习者提升算法能力。 适用人群:适合对算法练习感兴趣的学生、程序员、算法爱好者以及准备参加技术面试的求职者,希望通过实际题目练习提升算法解题能力的人员。 使用场景及目标:通过解答华为OD算法题,学习者可以熟悉Python语法、灵活运用语法特性,并逐步掌握解题思路。建议按照100分题、200分题和其他100分题的顺序练习,每天练习3道题,以加深对算法的理解和掌握。 其他说明:推荐资料部分提供了学习Python和算法的优秀资料,学习者可以根据需要选择性学习,解题困难时可以参考这些资料。通过练习不同难度的题目,学习者可以逐步提升算法解题能力,为应对技术面试或提升编程水平做好准备。0 7浏览会员免费
- c语言大小:11KB数据预处理数据预处理0 1浏览会员免费
- 数据集大小:57KB用于进行分类算法的8个数据集用于进行分类算法的8个数据集0 5浏览会员免费
- 人工智能大小:188MB【项目资源】:汇聚了云计算、区块链、网络安全、前端设计、后端架构、UI/UX设计、游戏开发、移动应用开发、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、3D建模与渲染、云计算服务、网络安全工具等各类技术项目的素材和模板。包括AWS、Azure、Docker、Kubernetes、React、Vue、Angular、Node.js、Django、Flask、Unity、Unreal Engine、Blender、Sketch、Figma、Wireshark、Nmap等项目的素材和模板。【项目质量】:所有素材和模板都经过精心筛选和整理,确保满足专业标准。在发布前,我们已经对功能进行了全面测试,确保其稳定性和可用性。【适用人群】:适合对技术充满热情的初学者、希望提升专业技能的中级开发者、以及寻求创新解决方案的高级工程师。无论是个人项目、团队合作、课程设计还是商业应用,都能在这里找到合适的资源。【附加价值】:这些项目资源不仅具有很高的学习价值,而且能够直接应用于实际项目中,提高开发效率。对于有志于深入研究或拓展新领域的人来说,它们提供了丰富的灵感和基础框架,帮助你快速构建出令人惊艳的作品。【项目资源】:汇聚了云计算、区块链、网络安全、前端设计、后端架构、UI/UX设计、游戏开发、移动应用开发、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、3D建模与渲染、云计算服务、网络安全工具等各类技术项目的素材和模板。包括AWS、Azure、Docker、Kubernetes、React、Vue、Angular、Node.js、Django、Flask、Unity、Unreal Engine、Blender、Sketch、Figma、Wireshark、Nmap等项目的素材和模板。【项目质量】:所有素材和模板都经过精心筛选和整理,确保满足专业标准。在发布前,我们已经对功能进行了全面测试,确保其稳定性和可用性。【适用人群】:适合对技术充满热情的初学者、希望提升专业技能的中级开发者、以及寻求创新解决方案的高级工程师。无论是个人项目、团队合作、课程设计还是商业应用,都能在这里找到合适的资源。【附加价值】:这些项目资源不仅具有很高的学习价值,而且能够直接应用于实际项目中,提高开发效率。对于有志于深入研究或拓展新领域的人来说,它们提供了丰富的灵感和基础框架,帮助你快速构建出令人惊艳的作品。0 4浏览免费
- matlab大小:13KB在MATLAB中,我们可以使用meshgrid和surf或contour函数来绘制一个心形曲面或轮廓。但是,由于MATLAB通常用于数值计算和图形绘制,而不是直接打印字符来形成图形,我们将使用数值方法来绘制一个心形。在MATLAB中,我们可以使用meshgrid和surf或contour函数来绘制一个心形曲面或轮廓。但是,由于MATLAB通常用于数值计算和图形绘制,而不是直接打印字符来形成图形,我们将使用数值方法来绘制一个心形。0 1浏览会员免费
- matlab大小:693KBmatlab lingjian.m-----蒙特卡罗方法 lingjian.m使用零件初始值,用蒙特卡罗方法算出总费用。其中使用了自己编制的正态分布随机数发生器产生正态分布随机数。lingjian.m是对蒙特卡罗方法的一次练习。 accyouhua为标定值的函数,而lingjian不是一个函数,在其中已给出了一组标定值的值。 退火确定标定值/unitanneal()----模拟退火 连续型多个变量组合优化问题 这是对模拟退火方法的一次练习,结果证明模拟退火确实是一个行之有效的方法。 当参数选择较好时(一般也伴随着运行时间的加长),模拟退火的结果较好,然而用MATLAB的FMIMCON()一般可达到更高的精度。matlab lingjian.m-----蒙特卡罗方法 lingjian.m使用零件初始值,用蒙特卡罗方法算出总费用。其中使用了自己编制的正态分布随机数发生器产生正态分布随机数。lingjian.m是对蒙特卡罗方法的一次练习。 accyouhua为标定值的函数,而lingjian不是一个函数,在其中已给出了一组标定值的值。 退火确定标定值/unitanneal()----模拟退火 连续型多个变量组合优化问题 这是对模拟退火方法的一次练习,结果证明模拟退火确实是一个行之有效的方法。 当参数选择较好时(一般也伴随着运行时间的加长),模拟退火的结果较好,然而用MATLAB的FMIMCON()一般可达到更高的精度。0 3浏览免费
- r语言大小:27KBR语言数据分析案例R语言数据分析案例0 5浏览会员免费
- echarts大小:609KB无人售货机Echarts数据分析无人售货机Echarts数据分析0 27浏览会员免费
- 神经网络大小:12KBdata1为训练集和测试集 data2为嘉陵江的水质data1为训练集和测试集 data2为嘉陵江的水质0 11浏览会员免费
- Appdesigner大小:1MB本资源重点讲解两个方面的知识,第一个方面针对如何判断文件是否存在进行了讲解,读者可以根据判断结果进行之后的操作;第二个方面针对对话框的设计和使用进行了讲解,对话框可以分为提示对话框、询问对话框以及文件对话框三种。读者可以根据模版进行修改使用。本资源重点讲解两个方面的知识,第一个方面针对如何判断文件是否存在进行了讲解,读者可以根据判断结果进行之后的操作;第二个方面针对对话框的设计和使用进行了讲解,对话框可以分为提示对话框、询问对话框以及文件对话框三种。读者可以根据模版进行修改使用。0 3浏览会员免费
- powerbi大小:7MBpowerbi笔记powerbi笔记0 22浏览会员免费
- 数据集大小:118MBSHP矢量数据-城市的建筑外轮廓-成都SHP矢量数据-城市的建筑外轮廓-成都0 6浏览会员免费
- matlab大小:607KB基于MATLAB的数字图像分割技术研究及实现是一个广泛且深入的领域。图像分割是图像处理中的一个重要步骤,旨在将图像划分为多个有意义的区域或对象。基于MATLAB的数字图像分割技术研究及实现是一个广泛且深入的领域。图像分割是图像处理中的一个重要步骤,旨在将图像划分为多个有意义的区域或对象。0 2浏览会员免费
- 动态规划大小:13KB01背包问题动态规划 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法)01背包问题动态规划 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(动态规划和贪心算法)0 22浏览会员免费
- 贪心算法大小:12KB背包问题 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法)背包问题 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法) 01背包问题和分数背包问题详解(贪心算法)0 14浏览免费
- matlab大小:766Bmatlab计算图像周长,面积matlab计算图像周长,面积0 11浏览会员免费
- python大小:2KB本资源是一套面向中级Python用户的数据分析与数据挖掘实战教程,包括详尽的资料和视频教学。课程内容从Python编程基础出发,深入到数据分析的核心概念,如数据清洗、探索性数据分析、统计建模、机器学习算法等。通过实际案例的分析与处理,学习者将掌握如何使用Python进行有效的数据挖掘和分析。 适用人群: 已具备基础Python编程能力的技术人员 能学到什么: Python在数据分析中的应用,包括Pandas、NumPy、Matplotlib等库的使用。 数据预处理的技巧,如数据清洗、转换和特征工程。 探索性数据分析的方法,包括数据可视化和统计分析。 阅读建议: 学习前应具备一定的Python编程基础和对数据分析的基本理解。 按照教程的顺序逐步学习,确保理解每个概念和工具的用途。 积极参与实践,通过解决实际问题来加深对知识点的掌握。 对于复杂的数据分析技术,建议多次观看视频教程,加强理解。 结合官方文档和社区资源,解决学习过程中遇到的问题。 通过本资源的学习,你将能够提升使用Python进行数据分析和挖掘的能力,为处理更复杂的数据科学问题打下坚实的基础。本资源是一套面向中级Python用户的数据分析与数据挖掘实战教程,包括详尽的资料和视频教学。课程内容从Python编程基础出发,深入到数据分析的核心概念,如数据清洗、探索性数据分析、统计建模、机器学习算法等。通过实际案例的分析与处理,学习者将掌握如何使用Python进行有效的数据挖掘和分析。 适用人群: 已具备基础Python编程能力的技术人员 能学到什么: Python在数据分析中的应用,包括Pandas、NumPy、Matplotlib等库的使用。 数据预处理的技巧,如数据清洗、转换和特征工程。 探索性数据分析的方法,包括数据可视化和统计分析。 阅读建议: 学习前应具备一定的Python编程基础和对数据分析的基本理解。 按照教程的顺序逐步学习,确保理解每个概念和工具的用途。 积极参与实践,通过解决实际问题来加深对知识点的掌握。 对于复杂的数据分析技术,建议多次观看视频教程,加强理解。 结合官方文档和社区资源,解决学习过程中遇到的问题。 通过本资源的学习,你将能够提升使用Python进行数据分析和挖掘的能力,为处理更复杂的数据科学问题打下坚实的基础。0 4浏览会员免费
- 算法导论大小:15KB旅行商问题 旅行商问题在实际生活中的应用 旅行商问题在实际生活中的应用 旅行商问题在实际生活中的应用旅行商问题 旅行商问题在实际生活中的应用 旅行商问题在实际生活中的应用 旅行商问题在实际生活中的应用0 4浏览会员免费
- matlab大小:2KBmatlab实现灰色关联度计算和分析,并且进行了可视化,结果用柱状图显示,给了具体的实施例子matlab实现灰色关联度计算和分析,并且进行了可视化,结果用柱状图显示,给了具体的实施例子0 3浏览免费
- 神经网络大小:12MB- 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 - 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 - 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 - 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 - 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 - 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 - 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 - 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 - 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 - 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 - 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 - 第12章 初始SVM分类与回归 - 第13章 LIBSVM参数实例详解 - 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 - 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 - 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.- 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 - 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 - 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 - 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 - 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 - 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 - 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 - 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 - 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 - 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 - 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 - 第12章 初始SVM分类与回归 - 第13章 LIBSVM参数实例详解 - 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 - 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 - 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.0 6浏览免费
- matlab大小:3KBMatlab--Log和Canny程序(MATLAB)Matlab--Log和Canny程序(MATLAB)0 3浏览会员免费
- RAR大小:3KB概要: 这是一个关于MUSIC算法的资源,它详细介绍了如何利用实际和虚拟阵列的阵列因子变换关系来估计信号源的方向。该资源包含了MATLAB代码实现,以及对算法步骤的详细解释。 适合人群: 信号处理领域的研究人员和学生。 对阵列信号处理技术感兴趣的工程师。 需要进行方向估计或空间谱分析的专业人士。 能学到什么: 如何实现和应用MUSIC算法进行方向估计。 实际和虚拟阵列因子变换关系的理解和计算。 MATLAB编程技巧,特别是在信号处理和矩阵操作方面。 阅读建议: 具备一定的信号处理和线性代数基础知识,以便更好地理解MUSIC算法的原理和实现。 结合实际案例和数据,动手实践代码,以加深对算法的理解。 阅读相关的学术论文或参考书籍,以获得更深入的理论知识和背景信息。概要: 这是一个关于MUSIC算法的资源,它详细介绍了如何利用实际和虚拟阵列的阵列因子变换关系来估计信号源的方向。该资源包含了MATLAB代码实现,以及对算法步骤的详细解释。 适合人群: 信号处理领域的研究人员和学生。 对阵列信号处理技术感兴趣的工程师。 需要进行方向估计或空间谱分析的专业人士。 能学到什么: 如何实现和应用MUSIC算法进行方向估计。 实际和虚拟阵列因子变换关系的理解和计算。 MATLAB编程技巧,特别是在信号处理和矩阵操作方面。 阅读建议: 具备一定的信号处理和线性代数基础知识,以便更好地理解MUSIC算法的原理和实现。 结合实际案例和数据,动手实践代码,以加深对算法的理解。 阅读相关的学术论文或参考书籍,以获得更深入的理论知识和背景信息。0 10浏览会员免费
- 华为OD大小:2MB内容概要:该项目选取了华为OD算法题作为练习内容,包括100分题、200分题以及其他100分题,旨在扩大数据结构知识体系并通过模块化代码形成解题思路,帮助学习者提升算法能力。 适用人群:适合对算法练习感兴趣的学生、程序员、算法爱好者以及准备参加技术面试的求职者,希望通过实际题目练习提升算法解题能力的人员。 使用场景及目标:通过解答华为OD算法题,学习者可以熟悉Python语法、灵活运用语法特性,并逐步掌握解题思路。建议按照100分题、200分题和其他100分题的顺序练习,每天练习3道题,以加深对算法的理解和掌握。 其他说明:推荐资料部分提供了学习Python和算法的优秀资料,学习者可以根据需要选择性学习,解题困难时可以参考这些资料。通过练习不同难度的题目,学习者可以逐步提升算法解题能力,为应对技术面试或提升编程水平做好准备。内容概要:该项目选取了华为OD算法题作为练习内容,包括100分题、200分题以及其他100分题,旨在扩大数据结构知识体系并通过模块化代码形成解题思路,帮助学习者提升算法能力。 适用人群:适合对算法练习感兴趣的学生、程序员、算法爱好者以及准备参加技术面试的求职者,希望通过实际题目练习提升算法解题能力的人员。 使用场景及目标:通过解答华为OD算法题,学习者可以熟悉Python语法、灵活运用语法特性,并逐步掌握解题思路。建议按照100分题、200分题和其他100分题的顺序练习,每天练习3道题,以加深对算法的理解和掌握。 其他说明:推荐资料部分提供了学习Python和算法的优秀资料,学习者可以根据需要选择性学习,解题困难时可以参考这些资料。通过练习不同难度的题目,学习者可以逐步提升算法解题能力,为应对技术面试或提升编程水平做好准备。0 9浏览免费
- 数学建模大小:6MB01预测类算法优缺点总结 02评价类优缺点总结 数模各类模型使用指南 预测类算法优缺点总结: 优点: 灵活性: 预测类算法适用于各种类型的数据和问题,可以灵活应对不同的情况。 高效性: 很多预测类算法在处理大规模数据时表现出色,具有较高的计算效率。 准确性: 在合适的数据和参数设置下,预测类算法可以取得良好的预测准确性。 缺点: 过拟合: 预测类算法容易受到过拟合的影响,特别是在数据噪声较大或者数据量较少的情况下。 数据需求: 预测类算法通常需要大量的标记数据进行训练,这在某些领域可能不易获取。 模型复杂度: 一些预测类算法可能具有较高的模型复杂度,导致训练和解释难度加大。 评价类算法优缺点总结: 优点: 客观性: 评价类算法提供客观的指标评估模型性能,有助于对不同模型进行比较和选择。 多样性: 评价类算法可以根据不同的需求选择合适的评价指标,如准确率、召回率、F1分数等。 稳健性: 很多评价类算法在不同数据集和问题上表现稳健,具有一定的通用性。 缺点: 局限性: 某些评价指标可能不适用于特定的问题或者模型类型,需要结合实际情况进行选择。 单一性: 评价类算法往往只能提供单01预测类算法优缺点总结 02评价类优缺点总结 数模各类模型使用指南 预测类算法优缺点总结: 优点: 灵活性: 预测类算法适用于各种类型的数据和问题,可以灵活应对不同的情况。 高效性: 很多预测类算法在处理大规模数据时表现出色,具有较高的计算效率。 准确性: 在合适的数据和参数设置下,预测类算法可以取得良好的预测准确性。 缺点: 过拟合: 预测类算法容易受到过拟合的影响,特别是在数据噪声较大或者数据量较少的情况下。 数据需求: 预测类算法通常需要大量的标记数据进行训练,这在某些领域可能不易获取。 模型复杂度: 一些预测类算法可能具有较高的模型复杂度,导致训练和解释难度加大。 评价类算法优缺点总结: 优点: 客观性: 评价类算法提供客观的指标评估模型性能,有助于对不同模型进行比较和选择。 多样性: 评价类算法可以根据不同的需求选择合适的评价指标,如准确率、召回率、F1分数等。 稳健性: 很多评价类算法在不同数据集和问题上表现稳健,具有一定的通用性。 缺点: 局限性: 某些评价指标可能不适用于特定的问题或者模型类型,需要结合实际情况进行选择。 单一性: 评价类算法往往只能提供单0 12浏览会员免费
- 数据挖掘大小:2KB数据挖掘 数据挖掘学习分享(资料和就业推荐) 数据挖掘学习分享(资料和就业推荐) 数据挖掘学习分享(资料和就业推荐)数据挖掘 数据挖掘学习分享(资料和就业推荐) 数据挖掘学习分享(资料和就业推荐) 数据挖掘学习分享(资料和就业推荐)0 7浏览会员免费
- matlab大小:155MBmatlab 图像质量评价经典算法代码matlab 图像质量评价经典算法代码0 18浏览会员免费
- MATLAB大小:108KB本资源介绍了两个功能的程序设计方法,第一个是程序界面之间的切换功能,另一个是程序数据的导入和保存功能。之后,博主会介绍更多的Appdesigner程序设计技巧和功能,并上传示例资源,大家可以根据实际需求拓展使用示例程序。本资源介绍了两个功能的程序设计方法,第一个是程序界面之间的切换功能,另一个是程序数据的导入和保存功能。之后,博主会介绍更多的Appdesigner程序设计技巧和功能,并上传示例资源,大家可以根据实际需求拓展使用示例程序。0 30浏览会员免费
- Phthon大小:113MB用Python实现基于人脸识别的门禁管理系统(附源码+各功能截图+分类打包)用Python实现基于人脸识别的门禁管理系统(附源码+各功能截图+分类打包)0 143浏览会员免费
- 随机森林大小:106KB电影票房预测一直是电影产业中的一个重要问题,对于制片方、发行方和影院等利益相关者而言,准确地预测电影票房可以帮助他们做出更明智的决策。在电影产业中,投资决策、市场营销策略、排片安排等方面的决策都受到电影票房预测的影响。因此,构建一种准确可靠的电影票房预测模型对于电影产业的发展具有重要意义。 本研究旨在利用随机森林算法构建一种高效的电影票房预测模型,通过综合考虑各种影响因素,提高预测准确性,为电影产业相关方提供科学的决策依据。通过该研究,可以更好地理解影响电影票房的关键因素,为电影从业者提供更全面的市场分析和预测服务。 数据集来源于kaggle,该数据集包含1995年至2018年上映的电影类型统计数据,原始数据集共有300条,9个变量电影票房预测一直是电影产业中的一个重要问题,对于制片方、发行方和影院等利益相关者而言,准确地预测电影票房可以帮助他们做出更明智的决策。在电影产业中,投资决策、市场营销策略、排片安排等方面的决策都受到电影票房预测的影响。因此,构建一种准确可靠的电影票房预测模型对于电影产业的发展具有重要意义。 本研究旨在利用随机森林算法构建一种高效的电影票房预测模型,通过综合考虑各种影响因素,提高预测准确性,为电影产业相关方提供科学的决策依据。通过该研究,可以更好地理解影响电影票房的关键因素,为电影从业者提供更全面的市场分析和预测服务。 数据集来源于kaggle,该数据集包含1995年至2018年上映的电影类型统计数据,原始数据集共有300条,9个变量0 147浏览会员免费
- 深度学习大小:367MB近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功,尤其是在图像分类任务上。图像分类是计算机视觉领域的基本问题之一,而猫狗分类作为图像分类中的经典问题,吸引了广泛的研究兴趣。 猫狗分类问题具有很高的实际应用价值。在现实世界中,人们经常需要对动物进行分类,如在宠物识别、动物行为分析和动物保护等领域。传统的图像分类方法通常需要手工设计特征提取器和分类器,这在处理复杂的图像数据时面临着挑战。 猫狗分类问题的研究可以帮助我们深入理解深度学习在图像分类任务中的应用,并且可以为其他图像分类问题的研究提供经验和指导。此外,研究人员还可以通过比较不同深度学习模型的性能和对比传统方法的效果,评估深度学习在猫狗分类问题上的优势和局限性。 此外,随着深度学习模型的不断发展和算力的提升,研究人员可以尝试更复杂的模型架构、数据增强技术和迁移学习方法,以进一步提高猫狗分类任务的准确性和鲁棒性。 因此,基于深度学习的猫狗分类实验具有重要的研究价值,可以推动深度学习在图像分类领域的发展,同时为实际应用场景提供更好的解决方案。近年来,深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功,尤其是在图像分类任务上。图像分类是计算机视觉领域的基本问题之一,而猫狗分类作为图像分类中的经典问题,吸引了广泛的研究兴趣。 猫狗分类问题具有很高的实际应用价值。在现实世界中,人们经常需要对动物进行分类,如在宠物识别、动物行为分析和动物保护等领域。传统的图像分类方法通常需要手工设计特征提取器和分类器,这在处理复杂的图像数据时面临着挑战。 猫狗分类问题的研究可以帮助我们深入理解深度学习在图像分类任务中的应用,并且可以为其他图像分类问题的研究提供经验和指导。此外,研究人员还可以通过比较不同深度学习模型的性能和对比传统方法的效果,评估深度学习在猫狗分类问题上的优势和局限性。 此外,随着深度学习模型的不断发展和算力的提升,研究人员可以尝试更复杂的模型架构、数据增强技术和迁移学习方法,以进一步提高猫狗分类任务的准确性和鲁棒性。 因此,基于深度学习的猫狗分类实验具有重要的研究价值,可以推动深度学习在图像分类领域的发展,同时为实际应用场景提供更好的解决方案。0 76浏览会员免费
- 决策树大小:790KB随着移动互联网的迅速发展,社会化网络的全面渗透,每个人都有可能在这个时代成为信息的制造者和传播者,这也导致了媒体从传统的主流媒体走向了普遍性。 每一次通讯技术与终端的发展都会使新媒介媒介与形式发生质变,并为广告产业的各个发展阶段打开了生态圈。5 G的逐步实施将会对万物互联的建设起到巨大的促进作用,新媒介的分散性也会越来越明显,新媒体产业必然会迎来一次新的洗牌。 广告投放策略的重中之重就是广告媒介和广告内容,在选择广告媒介上,需要结合媒体规格、点位、播放频次和广告投放费用,以便广告主轻松选择广告媒介。其次在广告内容设计上,需要吸引消费者产生消费的前提是引起兴趣与关注,引导消费者了解产品、认同产品,这便与广告的详细内容、整体创意有关,在投放机制正确的前提下,广告内容将在最后引起消费,从而达到广告投放目的。投放广告是品牌曝光的有效手段,但想要消费者从广告中认识到认知最后认同,广告投放策略就会变得非常重要。本次实验,我们使用Python大数据分析方法研究广告投放收益分析。随着移动互联网的迅速发展,社会化网络的全面渗透,每个人都有可能在这个时代成为信息的制造者和传播者,这也导致了媒体从传统的主流媒体走向了普遍性。 每一次通讯技术与终端的发展都会使新媒介媒介与形式发生质变,并为广告产业的各个发展阶段打开了生态圈。5 G的逐步实施将会对万物互联的建设起到巨大的促进作用,新媒介的分散性也会越来越明显,新媒体产业必然会迎来一次新的洗牌。 广告投放策略的重中之重就是广告媒介和广告内容,在选择广告媒介上,需要结合媒体规格、点位、播放频次和广告投放费用,以便广告主轻松选择广告媒介。其次在广告内容设计上,需要吸引消费者产生消费的前提是引起兴趣与关注,引导消费者了解产品、认同产品,这便与广告的详细内容、整体创意有关,在投放机制正确的前提下,广告内容将在最后引起消费,从而达到广告投放目的。投放广告是品牌曝光的有效手段,但想要消费者从广告中认识到认知最后认同,广告投放策略就会变得非常重要。本次实验,我们使用Python大数据分析方法研究广告投放收益分析。0 47浏览会员免费
- 数据分析大小:5MB本次实验通过综合运用数据可视化分析、词云图分析、情感分析以及LDA主题分析等多种方法,对旅游景点进行了全面而深入的研究。通过这一系列分析,我们得出了以下结论,并据此对旅游市场的发展趋势和潜在机会进行了展望。 首先,通过数据可视化分析,我们了解到不同景点的评分、评论数以及热度分布情况。 其次,词云图分析为我们揭示了游客在评论中提及的关键词和热点话题。 在情感分析方面,我们发现大部分游客对于所游览的景点持有积极正面的情感态度。 最后,LDA主题分析帮助我们提取了游客评论中的潜在主题。这些主题涵盖了旅游体验、景点特色、历史文化等多个方面,为我们深入了解游客需求和兴趣提供了有力支持。通过对比不同主题的出现频率和分布情况,我们可以发现游客对于不同景点的关注点和偏好有所不同,这为我们制定个性化的旅游推广策略提供了依据。本次实验通过综合运用数据可视化分析、词云图分析、情感分析以及LDA主题分析等多种方法,对旅游景点进行了全面而深入的研究。通过这一系列分析,我们得出了以下结论,并据此对旅游市场的发展趋势和潜在机会进行了展望。 首先,通过数据可视化分析,我们了解到不同景点的评分、评论数以及热度分布情况。 其次,词云图分析为我们揭示了游客在评论中提及的关键词和热点话题。 在情感分析方面,我们发现大部分游客对于所游览的景点持有积极正面的情感态度。 最后,LDA主题分析帮助我们提取了游客评论中的潜在主题。这些主题涵盖了旅游体验、景点特色、历史文化等多个方面,为我们深入了解游客需求和兴趣提供了有力支持。通过对比不同主题的出现频率和分布情况,我们可以发现游客对于不同景点的关注点和偏好有所不同,这为我们制定个性化的旅游推广策略提供了依据。0 76浏览会员免费
- 随机森林大小:1MB肥胖是一个全球性的公共健康问题,它可以在成人、青少年和儿童中出现。同时,注意到儿童肥胖是成年人肥胖的一个危险因素这一令人震惊的事实,从生命的早期阶段就预防和控制肥胖至关重要,也必须考虑到儿童体重的增加必须是渐进的。由于城市化、经济和技术发展带来的生活方式不断变化,儿童受到影响,导致肥胖儿童人数增加,因此,很多研究集中在对儿童肥胖问题的上。 本文使用UCI中一项关于人们饮食习惯和身体状况调查的数据集,分别通过决策树以及随机森林算法对数据进行处理,拟在寻找肥胖的成因。算法通过对14种影响因子进行多标签分类获取各影响因子与肥胖程度之间的权值,最终获取肥胖评估模型。人们可以通过评估模型就自己目前的生活习惯和身体状况来对未来的肥胖程度进行评估,并根据评估结果寻求解决肥胖问题的合理方式。肥胖是一个全球性的公共健康问题,它可以在成人、青少年和儿童中出现。同时,注意到儿童肥胖是成年人肥胖的一个危险因素这一令人震惊的事实,从生命的早期阶段就预防和控制肥胖至关重要,也必须考虑到儿童体重的增加必须是渐进的。由于城市化、经济和技术发展带来的生活方式不断变化,儿童受到影响,导致肥胖儿童人数增加,因此,很多研究集中在对儿童肥胖问题的上。 本文使用UCI中一项关于人们饮食习惯和身体状况调查的数据集,分别通过决策树以及随机森林算法对数据进行处理,拟在寻找肥胖的成因。算法通过对14种影响因子进行多标签分类获取各影响因子与肥胖程度之间的权值,最终获取肥胖评估模型。人们可以通过评估模型就自己目前的生活习惯和身体状况来对未来的肥胖程度进行评估,并根据评估结果寻求解决肥胖问题的合理方式。0 105浏览会员免费
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- 大数据大小:46KB这个资源提供了一系列关于大数据流处理框架FlinkCDC 3.0的实战教程,从基础到进阶,涵盖了DataStream和FlinkSQL的深入解读和应用。资源包括了详细的资料和相关视频,帮助学习者全面掌握FlinkCDC 3.0的使用和应用。 适用人群: 本资源适用于对大数据流处理技术感兴趣的数据工程师、数据分析师和开发者。 能学到什么: FlinkCDC基础: 学习FlinkCDC 3.0的基本概念和工作原理,掌握如何使用FlinkCDC进行数据流处理。 DataStream深入解读: 深入解读DataStream的相关概念和操作,学习如何在实际项目中应用DataStream进行数据处理。 FlinkSQL应用实战: 掌握FlinkSQL的语法和使用方法,学习如何通过FlinkSQL进行流式数据分析和处理。 阅读建议: 系统学习: 从基础部分开始,系统学习FlinkCDC 3.0的相关知识,逐步深入,掌握核心概念和操作方法。 通过学习本资源提供的资料和视频教程,您将能够全面掌握FlinkCDC 3.0的使用和应用,为大数据流处理领域的工作和学习提供有力支持。这个资源提供了一系列关于大数据流处理框架FlinkCDC 3.0的实战教程,从基础到进阶,涵盖了DataStream和FlinkSQL的深入解读和应用。资源包括了详细的资料和相关视频,帮助学习者全面掌握FlinkCDC 3.0的使用和应用。 适用人群: 本资源适用于对大数据流处理技术感兴趣的数据工程师、数据分析师和开发者。 能学到什么: FlinkCDC基础: 学习FlinkCDC 3.0的基本概念和工作原理,掌握如何使用FlinkCDC进行数据流处理。 DataStream深入解读: 深入解读DataStream的相关概念和操作,学习如何在实际项目中应用DataStream进行数据处理。 FlinkSQL应用实战: 掌握FlinkSQL的语法和使用方法,学习如何通过FlinkSQL进行流式数据分析和处理。 阅读建议: 系统学习: 从基础部分开始,系统学习FlinkCDC 3.0的相关知识,逐步深入,掌握核心概念和操作方法。 通过学习本资源提供的资料和视频教程,您将能够全面掌握FlinkCDC 3.0的使用和应用,为大数据流处理领域的工作和学习提供有力支持。0 26浏览会员免费
- matlab大小:16MB内容概要: 本资源包含了基于互质阵列(Coprime Arrays)的差分共阵列的无空间平滑的Root-MUSIC算法的MATLAB程序代码。互质阵列是一种利用两个子阵列的互质间距来增加阵列的虚拟孔径,从而提高方向估计(DOA)的分辨率的阵列形式。该MATLAB代码实现了Root-MUSIC算法,它是一种高效的频域DOA估计方法,能够在不需要空间平滑处理的情况下,直接从接收信号中估计出信号源的方向。 适合人群: 这份资源适合对信号处理和阵列信号处理有基础了解的学生、研究人员和工程师。特别是那些在雷达、声纳、无线通信等领域需要进行高精度方向估计的专业人士。 能学到什么: 用户可以学习到如何在MATLAB环境下实现无空间平滑的Root-MUSIC算法,包括互质阵列的设计原理、差分共阵列的构建方法,以及Root-MUSIC算法的实现过程和DOA估计技术。 阅读建议: 建议用户在使用此代码前,先对互质阵列和Root-MUSIC算法有一定的理论基础。阅读相关文献,了解互质阵列的配置方式和Root-MUSIC算法的原理,将有助于更好地理解和应用这个资源。此外,用户应具备MATLAB编程的基础知识。内容概要: 本资源包含了基于互质阵列(Coprime Arrays)的差分共阵列的无空间平滑的Root-MUSIC算法的MATLAB程序代码。互质阵列是一种利用两个子阵列的互质间距来增加阵列的虚拟孔径,从而提高方向估计(DOA)的分辨率的阵列形式。该MATLAB代码实现了Root-MUSIC算法,它是一种高效的频域DOA估计方法,能够在不需要空间平滑处理的情况下,直接从接收信号中估计出信号源的方向。 适合人群: 这份资源适合对信号处理和阵列信号处理有基础了解的学生、研究人员和工程师。特别是那些在雷达、声纳、无线通信等领域需要进行高精度方向估计的专业人士。 能学到什么: 用户可以学习到如何在MATLAB环境下实现无空间平滑的Root-MUSIC算法,包括互质阵列的设计原理、差分共阵列的构建方法,以及Root-MUSIC算法的实现过程和DOA估计技术。 阅读建议: 建议用户在使用此代码前,先对互质阵列和Root-MUSIC算法有一定的理论基础。阅读相关文献,了解互质阵列的配置方式和Root-MUSIC算法的原理,将有助于更好地理解和应用这个资源。此外,用户应具备MATLAB编程的基础知识。0 20浏览会员免费
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- 大数据大小:15MB自从大数据的概念被提出后,互联网数据成为了越来越多的科研单位进行数据挖掘的对象。网络新闻数据占据了互联网数据的半壁江山,相比传统媒体,其具有传播迅速、曝光时间短、含有网民舆论等相关特征,其蕴含的价值也愈来愈大。 利用相关网络爬虫技术与算法,实现网络媒体新闻数据自动化采集与结构化存储,并利用中文分词算法和中文相似度分析算法进行一些归纳整理,得出相关的新闻发展趋势,体现网络新闻数据的挖掘价值。 如果商业公司能选取其中与自身相关的新闻进行分析,则可以得到许多意想不到的收获,例如是否有幕后黑手故意抹黑、竞争对手情况如何。第一时间掌握与其相关的网络新闻负面效应,动用公关力量,及时修正错误,平息负面新闻,这对当今的企业来说价值是巨大的。 时至2016年,互联网大爆炸催生出了一系列新生的网络产物,如微博、微信、网络新闻等,这些产物逐渐演化成了互联网时代的新兴媒体,以全新的方式承载了舆情与舆论。网络新闻是由于某一时刻发生的新闻,首先被上传到互联网上,然后经过广大网民的评论转发而广泛传播,其中包含了很多的重要而且有价值的信息,例如网民们的评价倾向,人们对待某一事物的看法等等。自从大数据的概念被提出后,互联网数据成为了越来越多的科研单位进行数据挖掘的对象。网络新闻数据占据了互联网数据的半壁江山,相比传统媒体,其具有传播迅速、曝光时间短、含有网民舆论等相关特征,其蕴含的价值也愈来愈大。 利用相关网络爬虫技术与算法,实现网络媒体新闻数据自动化采集与结构化存储,并利用中文分词算法和中文相似度分析算法进行一些归纳整理,得出相关的新闻发展趋势,体现网络新闻数据的挖掘价值。 如果商业公司能选取其中与自身相关的新闻进行分析,则可以得到许多意想不到的收获,例如是否有幕后黑手故意抹黑、竞争对手情况如何。第一时间掌握与其相关的网络新闻负面效应,动用公关力量,及时修正错误,平息负面新闻,这对当今的企业来说价值是巨大的。 时至2016年,互联网大爆炸催生出了一系列新生的网络产物,如微博、微信、网络新闻等,这些产物逐渐演化成了互联网时代的新兴媒体,以全新的方式承载了舆情与舆论。网络新闻是由于某一时刻发生的新闻,首先被上传到互联网上,然后经过广大网民的评论转发而广泛传播,其中包含了很多的重要而且有价值的信息,例如网民们的评价倾向,人们对待某一事物的看法等等。0 13浏览会员免费
- 聚类数据集大小:9MB聚类数据集整理(合成、UCI和其他真实数据集).zip聚类数据集整理(合成、UCI和其他真实数据集).zip0 8浏览会员免费
- r语言大小:59MBR语言PPT.rarR语言PPT.rar0 3浏览免费
- 分布式大小:42KB与集中式控制中调度机构直接下达充电指令不同,分布式控制中,调度机构根据系统运行状况发出调度信号,用户接收调度信号优化充放电过程、确定充放电曲线,并上报调度中心。 当电动汽车数量较多时,充放电策略会对电力系统运行状态产生显著 影响,因而需要进行多步迭代产生恰当的调度信号。与集中式控制中调度机构直接下达充电指令不同,分布式控制中,调度机构根据系统运行状况发出调度信号,用户接收调度信号优化充放电过程、确定充放电曲线,并上报调度中心。 当电动汽车数量较多时,充放电策略会对电力系统运行状态产生显著 影响,因而需要进行多步迭代产生恰当的调度信号。0 36浏览免费