基于单变量+多变量逻辑回归实现根据环境因素预测房间入住率_项目源码+数据+超详细代码注释 任务:通过"Temperature","Humidity","Light","CO2","HumidityRatio"等环境数据预测房间是否在使用 内容包含: 1.用多变量进行逻辑回归预测 2.用单变量进行逻辑回归预测
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
2022-12-02 14:29:38 57.71MB LSTM 时间序列预测 python源码 数据
java7 源码 通过弹幕分析主播行为 就是通过弹幕能够分析一些主播行为的偏向,色情淫秽、侮辱谩骂、血腥暴力、反动政治、其他 作者: 1、这玩意儿是我大三时候写的,这个代码也比较次 2、荡下来代码后,要跑起来步骤如下: (1)开发软件和环境: 1)先搭好环境 intellij idea pycharm tomcat8.5 mysql 数据库可视化软件mysql navicat python2.7、java7 2)百度一下:如何使用idea运行tomcat idea右上角的运行摁纽旁边的下拉框 =》edit configurations =》弹出窗口的左上角的加号 =》选择tomcat local =》点击左边的“configure”摁纽 =》tomcat home选择你tomcat的解压目录 =》底下的libraries要把tomcat安装目录下的lib文件夹里面的jsp-api.jar和servlet-api.jar加上 =》确认,退回到上个窗口,就edit configurations那个窗口 =》右下角的apply按钮上面有一个fix摁纽,这个是设置你网站打包方式的,随便起个名字
2022-12-01 18:04:59 18.22MB 系统开源
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可以配合Vehicle_Key_Point_Orientation_Estimation论文进行学习,这个模型是我根据公开的源代码部分进行绘制,不过只有关键点识别和方向识别部分
2022-11-29 16:27:45 200KB 模型
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天然气压缩因子计算-用物性值计算 根据GB17747.3-2011进行编程. GB17747.3-2011 天然气压缩因子的计算 第3部分:用物性值进行计算 Natural gas-Calculation of Compression factor-Part 3: Calculation using physical properties. 也是参考这个标准进行编程的。 ISO 12213-3 Natural gas-Calculation of Compression factor-Part3:Calculation using physical Properties.
2022-11-25 20:21:33 72KB 物性值 GB17747.3 ISO12213-3 天然气
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今天小编就为大家分享一篇layui 根据后台数据动态创建下拉框并同时默认选中的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-11-25 14:17:51 34KB layui 创建 下拉框 默认选中
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简单POX防火墙 CSC485A-SND作业3 第2层防火墙的实现,它基于两个系统的MAC地址来禁用两个系统之间的入站和出站流量 更多细节请参见Assignment3.pdf
2022-11-24 16:31:43 380KB python firewall sdn mininet
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图片压缩器根据自己的要求压缩图片大小,值得拥有。
2022-11-22 18:29:14 837KB 图片压缩
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沈阳地铁远期规划,SHP文件,适用于ArcGIS,QGIS等GIS平台。 包括1~18共十八条地铁普线以及商务快线、文旅快线两条区域快线的线位以及全部地铁线路的设站位置及预测站名。 另打包了QGIS的工程文件,其中渲染了线路颜色和显示风格。 规划与实际建设不尽相同,仅供参考,本规划仅用于研究,不作为房地产投资等决策依据!
2022-11-22 13:20:31 72KB 地铁 GIS 城市规划 沈阳
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YOLOv7 源代码 包含YOLOv7的模型.pt文件,可以利用该训练好的模型文件测试图片、视频等,也可以调用摄像头进行实时检测。速度和精度较之前版本都有很大提高.在5 FPS到160 FPS范围内的速度和精度达到了新的高度,并在GPU V100上具有30 FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。YOLOv7-E6目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于Transform的检测器SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS A100,53.9% AP)的速度和准确度分别高出509%和2%,以及基于卷积的检测器ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度提高551%,准确率提高0.7%。
2022-11-21 20:18:44 520.57MB YOLOV7
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