基于MLP(多层感知机)的时间序列预测python源码+超详细注释 内容包含： 01.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 02.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 03.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 04.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 05.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_监督学习数据 06.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 07.多路输入_(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 08.多路输出_(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 09.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 10.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 11.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 12.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 13.(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_监督学习数据 14.(多步+多变量输入)

基于CNN(卷积神经网络)的时间序列预测python源码+超详细注释 以CNN网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

人类活动识别(多变量分类)_根据智能手机数据对人类活动进行建模_python实现源码+数据+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面（包含python源码+项目说明）。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题，请留言或者私信博主！

车牌检测和识别的Python应用软件实现详细过程 1.输入原始图片，通过二值化，边缘检测，和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置； 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪，为车牌号的识别做准备； 3.基于裁剪的车牌号，使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号（如上图中的第3步） 4.训练机器学习模型做车牌识别，这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁)，另一个SVM用来识别字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序，并打包发布安装软件。

实现python email功能的代码

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研究生《数值计算》课程设计python源码

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