WPF-ScreenData WPF制作的可视化大屏显示示例

说明： 使用三种图卷积做一个简单的交通流量预测模型。 我所用的环境： PyTorch=1.4.0 torchvision=0.5.0 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.3 若哪里不足请指出来，共同学习。

版权所有:copyright:2014 Kurento。 根据。 Kurento RTSP / HTTP URI到WebRTC的示例 Kurento客户端JavaScript演示 该项目是一个简单的示例，显示了如何将RTSP URI或HTTP视频URI提要转换为WebRTC流。 安装说明 确保在系统中安装了 ： curl -sL https://deb.nodesource.com/setup | sudo bash - sudo apt-get install -y nodejs 另外，请确保已在系统中安装了 ： sudo npm install -g bower 要启动演示，请运行： cd kurento-rtsp2webrtc bower install 这些演示需要HTTP服务器。 一种非常简单的方法是通过NodeJS服务器。 可以按以下方式安装此服务器： sudo npm instal

AR Foundation示例 使用并通过示例资产和组件演示其功能的示例项目。 这组样本依赖于五个Unity软件包： ARSubsystems（ ） ARCore XR插件（ ） ARKit XR插件（） ARKit人脸跟踪（ ） ARFoundation（ ） 我应该使用什么版本？ Unity版本 ARFoundation版本 2018.4 2019.4 2020.1 2020.3 2021.1 2021.2 4.2（预发行版） AR子系统 ARFoundation建立在“ ”上，并依赖于名为的独立软件包。 ARSubsystems定义了一个接口，特定于平台的实现在和软件包中。 ARFoundation变成由ARSubsystems到Unity提供的AR数据GameObject S和MonoBehavour秒。 main分支与Unity 2020.3及更高版本

jsp-blog jsp+servlet实现的个人博客系统 技术栈 Jsp/Servlet Jquery Bootstrap Mysql Ajax Markdown 响应式 已有功能 前台： 查看文章列表 查看文章详情 关于我 工程 联系我 后台： 登录（验证码） 写文章（markdown） 修改文章 删除文章 对分类进行增删改查 两层分类 效果预览

iViewer_1.0 一个使用javafx编写电子相片管理程序 1. 系统分析 前言：随着数码相机的普及，越来越多的人拥有大量的数字像片。本程序的目的是编写一个能够对数字像片进行管理和查看的应用程序。 1.1 问题描述 图片管理器可作为计算机使用者浏览各种格式图片的载体而存在，作为人们日使用计算机工作的一大可视化工具。随着手机的日益普及，个人相片的数量呈现指数级增长。因此，一款出色的图片管理程序便显得尤为必要。 1.2 系统功能分析 1.2.1 必须实现的功能 • 目录树功能 • 图片选择功能（包括单张和多张图片的选择，选中方式有两种：鼠标框中和ctrl+鼠标右键） • 图片查看功能（支持等格式） • 图片放大缩小功能 • 图片删除功能 • 图片复制功能 • 图片重命名功能（多选状态下，图片命名由“用户命名”+递增的序号 组成） 1.2.2 额外

交通流量预测项目 model 模型包 目前主要的用于执行预测的模型都存储在此仓库中，主要包含一下的类型 SVR及GA_SVR LSSVR及GA_LSSVR KNN_GA_LSSVM BP及BP_GA plot 绘图包 目前主要用于指定需要绘制的对象图表，以及对于数据图表的布局指定。 Line 线型图 Wireframe 线框图 data 数据包 目前主要用于指定数据处理的pipe流程，用于实现对于数据流程的预处理，以及输出等。 lib 基础库 构建程序所需的基础构件，包含但不限于程序元类包、程序类的基础原型、部分算法原型。 tasks 库 支撑了基础库中的任务执行流程，主要用于执行任务 列出可执行任务 python -m tasks list 执行任务操作 python -m tasks start ... 绘制图表 绘制流量预测

MachineLearning 机器学习算法代码及个人总结整理，对于算法实现部分，在相应目录中都包含有源码和数据以及测试实例，内容正在不断完善中！如有错误，还望读者指出，非常感谢，若您觉得对你有帮助，可以在右上角给个star哈(#^.^#)。PS:所有代码均符合我们整理出来的这份. Contents 算法部分目前主要包含如下部分： Logistic Regression (二分类): 。包含数据集和源码。 Decision Tree: 决策树，. ROC: 用于绘制ROC曲线，. Naive Bayes：朴素贝叶斯，. K-NearestNeighbor：K最近邻算法，. K-Means均值聚类：. Adaboost组合算法： mRMR特征选择方法， 机器学习算法代码使用汇总， PCA主要成分分析, LDA线性判别分析（Fisher判别）, spark-demo：使用scala编写的s

天池智慧交通预测挑战赛解决方案 本博客分享新人第一次参加天池比赛的实况记录，比较完整地给出了数据预处理，缺失值补全，特征分析过程以及训练和交叉验证的注意事项，适合数据挖掘新人找到解题思路，全程没有调参，没有模型融合，只凭一手简单的特征和xgboost，最后止步41/1716，基本上可以作为时间序列预测类的比赛的baseline．完整代码在 （ps. 不是我不调参，不融合模型，是以现在的特征即使做了这些，提高也不会很大，所以还是特征的问题，可能太简单了） preprocess.py: 数据预处理（类型转换，缺失值处理，特征提取） xgbosst.py: 训练模型和交叉验证 1. 数据和题目说明 这个比赛的目标是提供一些路段流量的历史信息, 以此来预测未来一段时间的交通流量, 提供的数据一共有3个表: link_info, link_tops 和travel_time. 分别如下所示: lin

lp-mall 一个Vue.js项目 构建设置 # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:8080 npm run dev # build for production with minification npm run build # build for production and view the bundle analyzer report npm run build --report 有关工作原理的详细说明，请查看的和。