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分为了九个类别，手工核验确保正确性，只标注了交通信号灯的发光部分，共3000张左右的图片和标注。 0 Green Circle 1 Green Straight 2 Green Right 3 Green Left 4 Red Circle 5 Red Straight 6 Red Right 7 Red Left 8 Red Back

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背景：随着智能可穿戴设备和物联网技术的发展，基于惯性测量单元（IMU）的数据采集和分析在人体运动研究领域变得越来越重要。IMU传感器能够捕捉到加速度、角速度和磁场等信息，这些数据可以用来识别和分类人体运动模式。在这个项目中，设计并实现一个机器学习算法，用于自动分类不同的人体运动。 数据集： 使用人体运动数据集，该数据集通过一个具有加速度计和陀螺仪的IMU收集，包含12种运动模式（如走路、上楼、下楼等）的传感器数据，每种运动模式都有相应的标签。

蝗虫优化算法 (Grasshopper Optimization Algorithm, GOA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，由Saremi等人于2017年提出。GOA模拟了蝗虫群的觅食、迁徙和社会互动行为，用于解决复杂的优化问题。 GOA的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一只“蝗虫”。 社会引力：通过模拟蝗虫之间的吸引力和排斥力，引导解的移动。 边界约束：确保解在可行解空间内，避免无效解。 更新位置：根据社会引力和边界约束，更新每个解的位置，逐步逼近最优解。 优点包括： 强大的探索能力：GOA能够有效地探索解空间的不同区域。 灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现

深度学习图像领域的入门DEMO，MINIST手写数字识别，包含了推理，训练代码，还有已经下载好了的模型与数据。 方便入门深度学习的朋友一起使用。

狐狸优化算法 (Fox Optimization Algorithm, FOX) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了狐狸的捕食行为、社会互动和环境适应能力，用于解决复杂的优化问题。 FOX的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一只“狐狸”。 捕食行为：模拟狐狸在捕食时的搜索和攻击策略，用于探索解空间。 社会互动：通过模拟狐狸之间的信息传递和社会互动，增强种群多样性。 环境适应：模拟狐狸对环境变化的适应能力，动态调整搜索策略。 优点包括： 强大的探索能力：FOX能够有效地探索解空间的不同区域。 灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

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铁轨缺陷数据集

深度学习类VGG16图片分类与LSTM时序数据分类

本项目是python对AlexNet网络训练的实现，AlexNet由5个卷积层和3个全连接层组成，其中卷积层使用ReLU激活函数，全连接层使用Dropout技术来减少过拟合。网络的输入是224x224x3的RGB图像，输出是1000个类别的概率分布，对应于ImageNet数据集中的1000个类别。 关键特性： 1.ReLU激活函数：相比于传统的Sigmoid或Tanh激活函数，ReLU在正区间内平滑且计算效率高，有助于加速训练过程。 2.Dropout技术：通过随机丢弃一部分神经元来防止网络过拟合。 3.数据增强：通过随机变换训练图像（如缩放、裁剪、颜色变换等）来增加数据的多样性。 4.GPU加速：AlexNet是第一个大规模使用GPU进行训练的网络，显著提高了训练效率。 使用方法： 1.配置程序所需库文件，见编译器提醒 2.启动AlexNet_train.py 3.程序自动获取数据，存储在Data文件夹中，如需利用自己的数据请修改dataloader 4.在AlexNet_train.py中可以修改训练轮数与CUDA使用 5.存储模型在AlexNet文件夹下的.model文件

禁忌搜索优化算法 (Tabu Search, TS) 是一种基于局部搜索的元启发式优化算法，由Fred Glover于1986年提出。TS通过引入“禁忌表”来避免重复搜索已经访问过的解，从而跳出局部最优解，寻找全局最优解。 TS的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一个初始解。 邻域搜索：在当前解的邻域内寻找更好的解。 禁忌表：记录已经访问过的解或移动操作，避免重复搜索。 ** aspiration criteria**：当找到的解比当前最优解更好时，即使该解在禁忌表中，也可以接受。 更新：根据搜索结果更新当前解和禁忌表。 优点包括： 避免局部最优：通过禁忌表机制，TS能够有效地避免陷入局部最优解。 灵活性：适用于多种优化问题，包括组合优化和连续优化。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

生物地理学优化算法 (Biogeography-Based Optimization, BBO) 是一种基于生物地理学原理的元启发式优化算法，由Dan Simon于2008年提出。BBO通过模拟物种在不同栖息地之间的迁移过程来搜索最优解，适用于解决复杂的优化问题。 BBO的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一个“栖息地”。 适应度评估：根据目标函数计算每个栖息地的适应度值。 迁移操作：高适应度栖息地向低适应度栖移居，模拟物种迁移过程，更新解。 突变操作：引入随机突变以增加种群多样性，防止早熟收敛。 优点包括： 全局搜索能力：BBO能够有效地探索解空间的不同区域。 鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

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通过永磁同步电机的机械运动方程，把采样点拟合成一条直线，斜率和截距对应着负载的转动惯量和转矩。文件包含粒子群算法的基本内容包括：计算适应度、寻优更新等。需要将电机的角速度和电磁转矩作为输入进行计算。

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水循环优化算法 (Water Cycle Algorithm, WCA) 是一种基于自然界水循环过程的元启发式优化算法，由Shah-Hosseini于2012年提出。WCA通过模拟水滴在河流、湖泊和海洋中的流动过程，以及蒸发和降雨等自然现象，来搜索最优解。 WCA的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一个“水滴”。 流向河流和海洋：水滴根据适应度值向更优解（河流和海洋）移动，模拟水流过程。 蒸发和降雨：部分水滴通过“蒸发”从河流和海洋中消失，然后随机“降雨”到解空间中，以增加搜索多样性。 更新解：根据水滴的新位置更新解，重复上述过程直到满足停止条件。 优点包括： 全局搜索能力：WCA能够有效地探索解空间的不同区域。 鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。 启动Ollama：在命令行中输入ollama命令来启动Ollama。 部署模型：使用ollama run gemma:2b命令来部署Gemma模型。这将从Ollama的模型库中下载并安装Gemma模型的最新版本。 使用模型：模型安装完成后，你可以通过命令行输入相应的命令来使用Gemma模型进行文本生成或其他任务。 探索更多功能：Ollama提供了丰富的功能和API，你可以通过阅读官方文档来探索更多高级功能和定制选项。

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蛇优化算法 (Snake Optimization Algorithm, SO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了蛇的捕食行为、运动模式和社会互动，用于解决复杂的优化问题。 SO的工作机制主要包括： 捕食行为：模拟蛇在捕食时的搜索和攻击策略，用于探索解空间。 运动模式：通过模拟蛇的蜿蜒爬行和直线移动，促进算法的全局和局部搜索能力。 社会互动：模拟蛇之间的社会互动，帮助维持种群多样性并避免早熟收敛。 优点包括： 强大的探索能力：SO能够有效地探索解空间的不同区域。 灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

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引力搜索优化算法 (Gravitational Search Algorithm, GSA) 是一种基于牛顿万有引力定律的元启发式优化算法，由Rashedi等人于2009年提出。GSA通过模拟天体之间的引力作用来搜索最优解，适用于解决复杂的优化问题。 GSA的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一个“质量”。 计算引力：根据每个解的质量和距离，计算它们之间的引力。 更新位置：根据引力作用，更新每个解的位置，从而探索解空间。 更新质量：根据解的适应度值，更新每个解的质量，以便更好地指导搜索方向。 优点包括： 全局搜索能力：GSA能够有效地探索解空间的不同区域。 鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

和声搜索优化算法 (Harmony Search, HS) 是一种基于音乐即兴创作和和谐理论的元启发式优化算法，由Geem等人于2001年提出。HS通过模拟音乐家即兴创作过程中寻找最优和声的过程来解决优化问题。 HS的工作机制主要包括： 初始化和声记忆库：随机生成一组初始解，构成和声记忆库。 即兴演奏：根据和声记忆库中的现有解，生成新的和声（解），通过选择、调整和随机化操作来探索解空间。 更新和声记忆库：如果新生成的和声优于和声记忆库中的某个解，则替换掉后者。 优点包括： 全局搜索能力：HS能够有效地探索解空间的不同区域。 参数少：相比其他优化算法，HS的参数较少，易于设置。 灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。

Helsinki-NLP 中英文翻译本地部署 - python 实现 模型 * 中文翻译为英文 * 英文翻译为中文 本地部署，自然语言相关。

主动推理

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音频文件重采样 - python 实现-示例音频。 在处理音频文件的时候，经常会将源音频进行统一的重采样处理，设置为相同的采样率，本历程，就是将44100采样率的音频，重采样为16000.

数据集-目标检测系列- 货船 货轮 检测数据集 freighter＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 样本量： 120 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

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进口车解密调用Demo.rar 博客地址：https://lw112190.blog.csdn.net/article/details/142707777

数据集-目标检测系列- 小熊猫 检测数据集 red panda＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 样本量： 160 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

Pycharm有部分的老版本，中文语言包无法下载，提供图片指导和离线包下载