新华字典数据文件(mysql), 支持拼音,部首,汉字等查询

python读取excel数据 在Python中，可以使用pandas库来读取Excel文件中的数据。下面是一个简单的例子：见附件 在上面的代码中，我们首先导入了pandas库，并使用pd.read_excel()函数来读取名为example.xlsx的Excel文件。读取的数据将被存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后，我们使用df.head()函数来显示前5行数据。 如果需要读取特定的工作表或单元格数据，可以在read_excel()函数中使用参数进行指定。例如：见附件 在上面的代码中，我们使用sheet_name参数来指定要读取的工作表的名称。如果要读取多个工作表，可以将它们作为列表传递给sheet_name参数。此外，我们还使用header=None和index_col参数来指定要读取的单元格范围和索引列。 除了读取Excel文件的内容，我们还可以进行更多的操作，例如修改单元格的值、添加新的单元格或工作表、删除单元格或工作表等。下面是一些示例代码：见附件

stm32f103通过485协议读取7合一传感器数据（温度、湿度、氮、磷、钾、ph、电导率）

在进行image captioning实验时，通常会使用COCO、Flickr8k和Flickr30k等数据集。这些数据集已经处理好了格式，因此我们可以直接使用它们。然而，当我们需要使用自定义的数据集来完成特定任务时，就需要将其转换为json格式的数据集。目前，关于这方面的代码资料相对较少。因此，本文作者花费了一些时间，从头编写了一个能够将自定义的image captioning数据集转换为COCO JSON格式的代码。

使用matlab建立bp神经网络回归预测，带完整代码、数据、测试结果、详细说明，读者可自行修改，后续会进行多种回归预测对比以及建立复杂神经网络

基于stm32-f407芯片中DMA外设搬运数据，配合串口传输

Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测 Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。 2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 4.分类效果图，混淆矩阵图。 5.MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测。 运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后，保留9个特征的序号为： 1 3 5 7 8 9 10 11 12

用于各种稀疏表示文章的AR数据集 目前csdn的资源里大多都是AR数据集的灰度图 这里是AR数据集的彩色图像 可用于人脸识别、光照处理等 论文“PCA versus LDA" EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”裁剪后得到的结果 包含裁剪区域txt和裁剪后得到的图像bmp

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