人工智能-推荐系统-音乐推荐-基于用户得分前100歌曲构造推荐系统 基于用户得分前100歌曲构造推荐系统 1.获取音乐足够多的用户id（这里只爬取了10w用户id） 2.根据10w用户id，爬取他们对应的网易云音乐给他们打分的前100歌曲 3.得到一个 “用户 歌曲 评分” 格式的输入数据，使用推荐算法对用户进行歌曲推荐 脚本介绍： spider_cloudmusic_userid_.py ： 使用Post请求获取用户ID（根据用户关注的行为递归获取）

利用Matlab构造BP神经网络完成变压器故障诊断 样本数据：在油色谱分析领域中，基于油中溶气体类型与内部故障性质的对应关系，以油中5种特征气体为依据的判断变压器故障的方法。其特征量为H2，CH4，C2H4，C2H2，C2H6，如图3所示。在对变压器的故障识别时，变压器的故障类型选择为：无故障、中低温过热、高温过热、低能放电和高能放电。仿真数据如图：在Matlab中完成人工神经网络的创建、训练及最终的仿真，并给出仿真结果及训练误差曲线。完成如下：一、源代码如下：%训练数据P=[46.21 11.27 33.04 8.52

matlab精度检验代码角膜地形图：从普拉西多环图像构造曲率形貌 此实现使用了JuliánEspinosa，David Mas，JorgePérez和AnaBelénRoig发表的论文“商业视频角膜描记器的开放式操作算法和角膜采样的改进”中的许多概念。 这是运行代码的步骤。 运行Calibration.m ：这可以使表面穿过校准球的数据点，并将其存储在变量sf 。 此步骤可能需要一分钟以上的时间才能运行。 运行main.m ：它使用上面步骤中的变量sf data文件夹包含12个校准图像，即calib-1.png ， calib-2.png ，....， calib-12.png 。 这些是半径为8mm，8.5mm，9mm，...，13.5mm球体的模拟普拉西多环图像。 这些用于构造标准表面，该标准表面将用于估计每个新图像的曲率。 data文件夹还包含test-1.png ，这是一个细长的ellpise，用于测试结果的准确性。 随意逐行调试代码，以更好地了解每个步骤中发生的事情。 为了运行此代码，您将需要MATLAB文件交换中的以下文件。 我们感谢以下作者公开分享他们的工作。 极地扫描算

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abbrs 基于双层条件随机场的中文公司名简称生成 Flask架构，提供高可用的API服务 Argparse设计，便于命令操作 基于HMM的前向后向算法构建有向概率图 基于维特比算法构建的解析求解最大概率解 完整流程，从语料到训练集至模型生成 更多特性等你发现…… 组件介绍 分为两层处理，分类（classify）与切分（seg）。 classify 将公司名基于自定义类型做分类，为之后简称缩略模型提供支持以及规则模型提供支持 seg 利用classify结果结合其他特征来获取最终简称集合 目录介绍 project bin //中间交换结构 doc load //加载模型 preprocessor //预处理语语料 train //训练模型 util //工具 app.py //API入口 config.py //配置 环境准备 python环境 请使用python3环境进

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