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- opencv大小:43MB交互界面达到的效果是,通过点击画面上的按钮来控制是否要显示相应物体的检测结果,即是否把物体框出。 这里放置了两个版本,物体检测代码是相同的,不同的是交互性的设计,2.0调用的是现成的button函数,使用起来更方便些。交互界面达到的效果是,通过点击画面上的按钮来控制是否要显示相应物体的检测结果,即是否把物体框出。 这里放置了两个版本,物体检测代码是相同的,不同的是交互性的设计,2.0调用的是现成的button函数,使用起来更方便些。0 1604浏览免费
- matlab大小:214KB已经将谢菲尔德大学的遗传算法工具箱通过数据修改改成现在版本可以使用的。已经将谢菲尔德大学的遗传算法工具箱通过数据修改改成现在版本可以使用的。0 1522浏览免费
- 数学建模大小:214MB2020华为杯研究生数学建模比赛赛题: 2020年A题--华为题_芯片相噪算法设计 2020年B题--汽油辛烷值建模.zip 2020年C题--面向康复工程的脑电信号分析和判别模型 2020年D题--无人机集群协同对抗 2020年E题--能见度估计与预测 2020年F题--飞行器质心平衡供油策略优化 因为文件过大,所以单独把E题视频文件分享出来 链接:https://pan.baidu.com/s/1_B_xZYhgLVXPGOcunU9Q0w 提取码:sen62020华为杯研究生数学建模比赛赛题: 2020年A题--华为题_芯片相噪算法设计 2020年B题--汽油辛烷值建模.zip 2020年C题--面向康复工程的脑电信号分析和判别模型 2020年D题--无人机集群协同对抗 2020年E题--能见度估计与预测 2020年F题--飞行器质心平衡供油策略优化 因为文件过大,所以单独把E题视频文件分享出来 链接:https://pan.baidu.com/s/1_B_xZYhgLVXPGOcunU9Q0w 提取码:sen60 7540浏览免费
- labelimg大小:13MB这是一个打包好的图形标注工具labelimg,无需进行环境配置。 在windows环境下使用的labelImg.exe文件,双击.exe文件可直接使用,无需安装python和配置环境。 注:实测windows10可用这是一个打包好的图形标注工具labelimg,无需进行环境配置。 在windows环境下使用的labelImg.exe文件,双击.exe文件可直接使用,无需安装python和配置环境。 注:实测windows10可用1 1812浏览免费
- VMD大小:804KB首先声明,本篇文章直接包含所有matlab源代码,直接复制粘贴即可运行,全部都是源代码,可以自己更改的源代码!(不是.p文件!!!,浅浅痛斥一下很多文章为了盈利,还给程序加密!谴责!!)以西储大学数据集为例,选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。 首先进行VMD分解,采用麻雀优化算法(SSA)对VMD的两个关键参数(惩罚因子α和模态分解数K)进行优化,以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用,关键要学会最小包络熵代码的编写,实验过程中,会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次(自己可以随意更改寻优次数)。首先声明,本篇文章直接包含所有matlab源代码,直接复制粘贴即可运行,全部都是源代码,可以自己更改的源代码!(不是.p文件!!!,浅浅痛斥一下很多文章为了盈利,还给程序加密!谴责!!)以西储大学数据集为例,选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。 首先进行VMD分解,采用麻雀优化算法(SSA)对VMD的两个关键参数(惩罚因子α和模态分解数K)进行优化,以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用,关键要学会最小包络熵代码的编写,实验过程中,会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次(自己可以随意更改寻优次数)。5 2026浏览免费
- 多目标优化大小:12MB1. 添加了20多个单目标进化算法和100多个单目标测试问题。平台目前含有150个算法和339个测试问题,涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化,测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。 2. 全新开发的整体框架和图形界面,带有更多的模块及更强大的功能; 3. 基于标签的过滤系统,使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法; 4. 更加方便的问题定义方式,用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题; 5. 更加多样化的结果展示方式,问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示; 6. 提供中文用户手册。1. 添加了20多个单目标进化算法和100多个单目标测试问题。平台目前含有150个算法和339个测试问题,涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化,测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。 2. 全新开发的整体框架和图形界面,带有更多的模块及更强大的功能; 3. 基于标签的过滤系统,使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法; 4. 更加方便的问题定义方式,用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题; 5. 更加多样化的结果展示方式,问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示; 6. 提供中文用户手册。0 1857浏览免费
- 组合导航大小:6MB1、卫星信号非常微弱,极易受到干扰,但卫星导航提供的位置误差不随时间累积,卫导系统与惯导系统之间具有很好的互补性,通过惯性/卫星组合导航可以充分发挥两种系统的优点。 2、此算法属于低精度组合导航算法,适合初学者用来学习知识。 3、 算法未考虑空间杆臂误差和时间不同步误差!!!! 4、 算法采用松耦合的结构,GPS与INS均独立工作并各自提供导航参数的结果。为了提高导航精度,通常将GPS的位置与速度输入到滤波器中,同时,INS的位置、速度、姿态也作为滤波器的输入,滤波器通过比较二者的差值,建立误差模型以估计INS的误差。利用这些误差对惯导结果进行修正,得到速度、位置、姿态的组合导航结果。 松耦合的组合结构易于实现,并且比较稳定。当它为开环时,可以提供三个独立的导航结果(原始INS、原始GPS和组合结果),当它为闭环时可以提供两个独立的导航结果(原始GPS、组合结果)。 一个主要的缺点,当卫星数量低于最低数量时,GPS会暂时失效。并且GPS KF的输出是时间相关的,那么KF对于测量噪声不相关的假设就会受到影响,从而影响系统性能。1、卫星信号非常微弱,极易受到干扰,但卫星导航提供的位置误差不随时间累积,卫导系统与惯导系统之间具有很好的互补性,通过惯性/卫星组合导航可以充分发挥两种系统的优点。 2、此算法属于低精度组合导航算法,适合初学者用来学习知识。 3、 算法未考虑空间杆臂误差和时间不同步误差!!!! 4、 算法采用松耦合的结构,GPS与INS均独立工作并各自提供导航参数的结果。为了提高导航精度,通常将GPS的位置与速度输入到滤波器中,同时,INS的位置、速度、姿态也作为滤波器的输入,滤波器通过比较二者的差值,建立误差模型以估计INS的误差。利用这些误差对惯导结果进行修正,得到速度、位置、姿态的组合导航结果。 松耦合的组合结构易于实现,并且比较稳定。当它为开环时,可以提供三个独立的导航结果(原始INS、原始GPS和组合结果),当它为闭环时可以提供两个独立的导航结果(原始GPS、组合结果)。 一个主要的缺点,当卫星数量低于最低数量时,GPS会暂时失效。并且GPS KF的输出是时间相关的,那么KF对于测量噪声不相关的假设就会受到影响,从而影响系统性能。0 1268浏览免费
- RAR大小:68MBshape_predictor_68_face_landmarks.datshape_predictor_68_face_landmarks.dat0 1129浏览免费
- 数据集大小:844B该数据集为人工智能大数据等常用数据集,也是MATLAB常用的分类实验数据集,由著名的科学家Fisher收集整理,该数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含四个属性。 四个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度),单位是cm; Petal.Length(花瓣长度),单位是cm; Petal.Width(花瓣宽度),单位是cm; 三个种类: Iris Setosa(山鸢尾); Iris Versicolour(杂色鸢尾); Iris Virginica(维吉尼亚鸢尾)。 ,适用于大部分场景,也是新手模拟练习的最佳选择之一,数据可自行调整,增删改查等等,MATLAB可用函数load(’iris.txt’)直接调用,其他软件大同小异该数据集为人工智能大数据等常用数据集,也是MATLAB常用的分类实验数据集,由著名的科学家Fisher收集整理,该数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含四个属性。 四个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度),单位是cm; Petal.Length(花瓣长度),单位是cm; Petal.Width(花瓣宽度),单位是cm; 三个种类: Iris Setosa(山鸢尾); Iris Versicolour(杂色鸢尾); Iris Virginica(维吉尼亚鸢尾)。 ,适用于大部分场景,也是新手模拟练习的最佳选择之一,数据可自行调整,增删改查等等,MATLAB可用函数load(’iris.txt’)直接调用,其他软件大同小异0 2375浏览免费
- python大小:677MB使用python3.6.4识别图中物体。 代码涉及使用tensofflow模块和自己训练模型两个部分。使用python3.6.4识别图中物体。 代码涉及使用tensofflow模块和自己训练模型两个部分。1 2601浏览免费
- 人工智能大小:165KB资源概要:Python代码实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类 资源内容: 1. SMS.txt文件:邮件数据集(包含4827封正常邮件和747封垃圾邮件,一共5574封邮件,每封邮件存在于txt文件中的一行); 2. NaiveBayes.py:朴素贝叶斯算法解垃圾邮件分类的全部代码 适用人群:学习贝叶斯算法的朋友 学习难度:简单(一共只有100多行代码,注释详细,容易理解)资源概要:Python代码实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类 资源内容: 1. SMS.txt文件:邮件数据集(包含4827封正常邮件和747封垃圾邮件,一共5574封邮件,每封邮件存在于txt文件中的一行); 2. NaiveBayes.py:朴素贝叶斯算法解垃圾邮件分类的全部代码 适用人群:学习贝叶斯算法的朋友 学习难度:简单(一共只有100多行代码,注释详细,容易理解)0 1503浏览免费
- 人工智能大小:10KB资源名称:基于PyTorch实现的词向量模型 资源内容: 1. 英文文本数据集(1803个单词) 2. 其余代码资源名称:基于PyTorch实现的词向量模型 资源内容: 1. 英文文本数据集(1803个单词) 2. 其余代码0 1612浏览免费
- 深度学习大小:22MB是博客https://blog.csdn.net/qq_35759272/article/details/109252165(2020研究生数学建模——大雾能见度估计与预测(E题)AlexNet深度网络解法)文章对应的程序。需要配合我之前上传的视频截图文件,可以在我的上传文件里下载,注意:此程序是在MATLAB2020a上运行,低版本的MATLAB运行不了,安装完MATALB2020a之后要安装alexnet.mlpkginstall文件,具体怎么安装看博客链接是博客https://blog.csdn.net/qq_35759272/article/details/109252165(2020研究生数学建模——大雾能见度估计与预测(E题)AlexNet深度网络解法)文章对应的程序。需要配合我之前上传的视频截图文件,可以在我的上传文件里下载,注意:此程序是在MATLAB2020a上运行,低版本的MATLAB运行不了,安装完MATALB2020a之后要安装alexnet.mlpkginstall文件,具体怎么安装看博客链接0 2224浏览免费
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- CWRU大小:228MB内容如下: ①12k Drive End Bearing Fault Data # 12k驱动端故障数据 ②12k Fan End Bearing Fault Data # 12k风扇端故障数据 ③48k Drive End Bearing Fault Data # 48k驱动端故障数据 ④Normal Baseline Data # 正常数据 ⑤README.md ⑥说明文件_cn.doc # 说明文件(中文) ⑦说明文件_en.doc # 说明文件(英文原件) ---------- 数据格式:四种数据(①-④)均为.mat格式文件,详细数据说明建议阅读英文说明原件(⑦),建议首先使用Matlab对数据进行预处理。内容如下: ①12k Drive End Bearing Fault Data # 12k驱动端故障数据 ②12k Fan End Bearing Fault Data # 12k风扇端故障数据 ③48k Drive End Bearing Fault Data # 48k驱动端故障数据 ④Normal Baseline Data # 正常数据 ⑤README.md ⑥说明文件_cn.doc # 说明文件(中文) ⑦说明文件_en.doc # 说明文件(英文原件) ---------- 数据格式:四种数据(①-④)均为.mat格式文件,详细数据说明建议阅读英文说明原件(⑦),建议首先使用Matlab对数据进行预处理。5 1351浏览免费
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