河西 河西是一个通用的运动模拟器。 作为我的毕业设计开发()。 特征 通用:可以通过开发插件来满足需求。 支持Microsoft Flight Simulator X作为输入信号源。 实现经典的冲洗算法。 通过3D Stewart GUI支持可视化仿真性能。 屏幕截图:实时信号调试 屏幕截图:实时斯图尔特可视化 !! 注意 !! 由于我在研究期间的金钱和时间有限,因此没有硬件支持。 但是,如上所述,可以使用实时3D可视化。 随时编写输出插件以支持特定的硬件并向我发送PR! 替代品和比较 类似的软件是和 。 但是,此项目具有以下优点: 开源且免费。 跨平台:Windows,Linux,MacOS。 更大的插件系统(可扩展性更高)。 使用现代技术。 可能更好的运动提示性能(?)。 该项目的可能用途 请参阅软件实现中的经典清除算法,尤其是HP / LP过滤器(在Python
2024-07-12 00:34:37 5.54MB python
1
在Python编程环境中,TensorFlow是一个强大的开源库,用于构建和训练机器学习模型。这个项目主要集中在使用TensorFlow创建预测模型并展示其预测过程的结果。在实际应用中,数据可视化是理解模型性能的关键环节,这里使用了PyEcharts库来完成可视化任务。 让我们深入了解一下TensorFlow。TensorFlow是由Google Brain团队开发的,它支持数据流图计算,这种计算方式允许开发者定义计算的流程图,然后在各种平台上高效执行。在机器学习中,这些流程图代表了模型的结构和参数更新规则。 在TensorFlow中创建预测模型通常涉及以下步骤: 1. **数据预处理**:你需要对输入数据进行清洗和转换,使其适合模型训练。这可能包括缺失值填充、归一化、编码等操作。 2. **构建模型**:使用TensorFlow的API(如`tf.keras.Sequential`或`tf.keras Functional API`)定义模型架构。这包括选择合适的层(如全连接层、卷积层、池化层等)、激活函数以及损失函数和优化器。 3. **训练模型**:使用`model.fit()`方法,将预处理后的数据喂给模型进行训练。训练过程中,模型会根据损失函数调整权重以最小化预测误差。 4. **评估模型**:通过`model.evaluate()`检查模型在验证集上的性能,这通常包括准确率、精确率、召回率等指标。 5. **预测**:使用`model.predict()`方法,模型可以对新数据进行预测,生成模型的输出。 接下来,PyEcharts的引入是为了将上述过程中的关键结果可视化。PyEcharts是一个基于JavaScript的Echarts图表库的Python接口,它可以生成丰富的交互式图表,如折线图、柱状图、散点图等,用于展现模型训练过程中的损失曲线、精度变化、预测结果分布等。 具体来说,你可以使用PyEcharts来: 1. **绘制训练和验证损失曲线**:对比模型在训练集和验证集上的损失变化,观察是否存在过拟合或欠拟合现象。 2. **绘制精度曲线**:展示模型在训练过程中的精度提升,帮助理解模型何时达到最佳性能。 3. **展示混淆矩阵**:通过混淆矩阵图,直观地看到模型的分类效果,分析哪些类别容易被误判。 4. **预测结果分布**:如果模型进行的是回归任务,可以画出预测值与真实值的散点图,评估模型的预测准确性。 5. **特征重要性**:对于特征工程,可以展示各个特征对模型预测的影响程度。 "Python TensorFlow预测模型及过程结果绘制"项目结合了TensorFlow的强大建模能力和PyEcharts的可视化功能,为机器学习模型的训练和评估提供了一个直观、动态的展示平台。通过这个项目,开发者不仅可以更好地理解和调优模型,还能为非技术背景的团队成员提供易于理解的模型表现。
2024-07-11 09:36:41 2KB tensorflow tensorflow python
1
在金融领域,欺诈行为是一个严重的问题,它不仅威胁到金融机构的稳定,还可能导致客户财产损失。本项目聚焦于使用Python进行金融欺诈行为的检测,通过数据驱动的方法来预测潜在的欺诈活动。以下是对这个主题的详细阐述。 我们要了解数据分析在欺诈检测中的核心作用。在金融欺诈检测中,数据分析涉及收集、清洗、处理和解释大量的交易数据。Python作为一门强大的编程语言,拥有丰富的数据分析库,如Pandas、NumPy和SciPy,这些工具能够高效地处理结构化和非结构化的数据。 在描述中提到的回归预测模型是一种常用的预测方法。在金融欺诈检测中,我们可能使用线性回归、逻辑回归或更复杂的回归模型如梯度提升机(XGBoost)、随机森林等。回归模型通过对历史欺诈和非欺诈交易的特征进行学习,构建一个模型,然后用该模型预测新的交易是否具有欺诈倾向。这通常涉及到特征选择,例如交易金额、交易时间、用户行为模式等,这些特征可以对欺诈行为提供有价值的线索。 在Python中实现这样的模型,通常包括以下几个步骤: 1. 数据预处理:使用Pandas读取数据,进行缺失值处理、异常值检测、数据类型转换等。 2. 特征工程:创建新特征,如时间间隔、用户交易频率等,可能有助于模型理解欺诈模式。 3. 划分数据集:将数据分为训练集和测试集,通常采用交叉验证策略以提高模型泛化能力。 4. 模型训练:使用选定的回归模型对训练集进行拟合,调整模型参数以优化性能。 5. 模型评估:使用测试集评估模型的预测效果,常见的指标有准确率、召回率、F1分数等。 6. 模型优化:根据评估结果调整模型,可能需要迭代多次以找到最佳模型。 标签中提到的行为预测和金融数据分析也是关键点。行为预测是指通过分析用户的历史行为模式来预测未来行为,这在欺诈检测中至关重要,因为欺诈者往往表现出与正常用户不同的行为模式。而金融数据分析则涵盖了各种统计和机器学习技术,用于揭示隐藏的欺诈模式和趋势。 在这个项目的代码文件"codes"中,很可能包含了上述步骤的具体实现。通过阅读和理解代码,我们可以深入了解如何运用Python和相关的数据分析技术来构建和优化欺诈检测模型。 这个项目提供了使用Python进行金融欺诈行为检测的实际应用案例,通过回归预测模型和数据分析技术,有助于提升欺诈检测的准确性和效率,从而保护金融机构和客户的利益。
**资源简介:** 本资源包是一个专为大麦网抢票设计的Python自动化脚本集合,旨在帮助用户提高抢票成功率。资源包括完整的源代码、辅助工具、以及一份详尽的文档教程,适合有一定编程基础的用户使用。 **资源内容:** 1. **Python抢票脚本**:采用Python语言编写,利用大麦网的API接口,实现自动刷新页面、自动填写购票信息、自动提交订单等功能。 2. **辅助工具**:包括代理IP切换工具、验证码自动识别工具等,进一步提高抢票效率。 3. **详细文档教程**:提供从环境搭建到脚本使用、问题排查的全流程指导,文档结构清晰,图文并茂,易于理解。 **使用场景:** - 抢票新手:通过文档教程快速上手,避免盲目摸索。 - 编程爱好者:阅读源代码,学习Python网络请求、数据处理等知识。 - 高级用户:根据个人需求,对脚本进行二次开发,实现个性化功能。 **优势特点:** - **高成功率**:模拟真实用户操作,有效规避网站的反爬虫机制。 - **易用性**:脚本界面友好,操作简单,无需复杂的配置。 - **可扩展性**:源代码开放,用户可根据需要进行定制化开发。
2024-07-10 20:12:20 23.32MB python 课程资源
1
ACNet:通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架ACNet ICCV 2019论文:ACNet:通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架 其他实现:PaddlePaddle重新实现以构建ACNet和转换权重已被PaddlePaddle官方仓库接受。 @ parap1uie-s的出色工作! Tensorflow2:一个简单的插件模块(https://github.com/CXYCarson/TF_AcBlock)! 只需使用它来构建模型,然后调用deploy()即可将其转换为推理时结构! @CXYCarson的惊人作品
2024-07-10 17:38:53 145KB Python Deep Learning
1
以 python 库的形式实现 NSGA-II 算法。 该实现可用于解决多变量(多于一维)多目标优化问题。目标和维度的数量不受限制。一些关键算子被选为:二元锦标赛选择、模拟二元交叉和多项式变异。请注意,我们并不是从头开始,而是修改了wreszelewski/nsga2的源代码。我们非常感谢 Wojciech Reszelewski 和 Kamil Mielnik - 这个原始版本的作者。修改了以下项目: 修正拥挤距离公式。 修改代码的某些部分以适用于任意数量的目标和维度。 将选择运算符修改为锦标赛选择。 将交叉运算符更改为模拟二元交叉。 将变异算子更改为多项式变异。 用法 班级问题 在question.py中定义。 用于定义多目标问题。 论据: objectives:函数列表,表示目标函数。 num_of_variables: 一个整数,代表变量的个数。 variables_range:两个元素的元组列表,表示每个变量的下限和上限。 same_range: 一个布尔参数,默认 = False。如果为真,则所有变量的范围都相同(这种情况下variables_range只有一个
2024-07-10 15:51:59 69KB python 源码软件 开发语言
在给定的压缩包"基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测_C++_Python_下载.zip"中,我们可以推测这是一个关于计算机视觉领域的项目,重点在于实现快速的椭圆检测算法。这个项目可能提供了C++和Python两种编程语言的实现代码,并且包含了一个名为"AAMED-master"的子目录或文件,这通常表示它是一个开源项目或者代码库。 **椭圆检测**是图像处理和计算机视觉中的一个重要任务,用于识别图像中椭圆形的形状。在各种应用场景中,例如工业检测、医学影像分析、自动驾驶等,椭圆检测都有其独特的价值。传统的椭圆检测方法包括霍夫变换、最小二乘法等,但这些方法在处理复杂背景或大量椭圆时效率较低。 **弧邻接矩阵**是一种用于表示图像中像素间连接关系的数据结构,尤其适用于边缘检测和形状识别。它记录了图像中每个像素与其相邻像素之间的连接情况,通过分析这些连接关系,可以有效地找到潜在的边缘或曲线。在椭圆检测中,弧邻接矩阵可以用来追踪连续的边缘点,进一步推断出可能的椭圆轮廓。 **AAMED**(假设是"Angle-Adjusted Arc-based Edge Detector"的缩写)可能是这个快速椭圆检测算法的名字,它可能采用了优化的弧邻接矩阵来提高检测速度和精度。AAMED算法可能包括以下步骤: 1. **预处理**:对输入图像进行灰度化、噪声去除和边缘检测,为后续的弧邻接矩阵构建提供基础。 2. **弧邻接矩阵构建**:根据预处理后的边缘,建立弧邻接矩阵,记录像素间的连接信息。 3. **弧段提取**:通过分析弧邻接矩阵,找出连续的边缘点,形成弧段。 4. **形状分析**:对提取的弧段进行角度调整和形状匹配,判断其是否符合椭圆特征。 5. **椭圆参数估计**:对于满足椭圆条件的弧段,计算其对应的椭圆参数,如中心位置、半长轴和半短轴。 6. **后处理**:可能包括椭圆的细化、去噪以及重叠椭圆的合并等步骤,以提高检测结果的质量。 在C++和Python实现中,开发者可能使用了OpenCV等图像处理库,它们提供了丰富的函数来支持图像操作和形状检测。C++版本可能更注重性能,而Python版本可能更便于快速开发和调试。 为了深入理解和应用这个椭圆检测算法,你需要解压文件,阅读项目的文档,理解算法原理,并可能需要具备一定的C++和Python编程基础。此外,熟悉OpenCV库和其他图像处理工具也会对理解这个项目有所帮助。通过学习和实践这个项目,你可以掌握椭圆检测的核心技术,并可能将其扩展到其他形状的检测或者应用到实际问题中。
2024-07-10 11:29:51 959KB
Python 3.9.17 是 Python 语言的一个版本,专为 Windows 操作系统设计。这个自编译版意味着它是由个人或社区成员而非官方 Python 组织编译的,可能包含特定的优化或者定制,但同时也可能缺乏官方支持和更新。在使用此版本时,要注意它不适用于生产环境,因为非官方版本可能存在的风险和问题,如安全漏洞、不稳定性能等。 Python 是一种广泛使用的高级编程语言,以其易读性强、简洁的语法和丰富的标准库而著名。Python 3.9 版本引入了许多新特性,包括但不限于: 1. **语法改进**:新增了空格分隔的元组赋值(walrus operator :=),允许在条件语句中进行赋值操作,提高了代码的简洁性。 2. **类型注解增强**:增强了类型检查,比如新增了 `Literal` 类型注解,可以明确指定变量的精确值。 3. **字典操作优化**:字典的合并操作(`dict.update()`)现在更加高效,且在合并时会保留原有字典的键值对顺序。 4. **集合操作提升**:集合操作速度得到了提升,使得处理大量数据时更加快速。 5. **错误处理**:异常处理更加友好,如`assert`语句现在可以包含一个可选的消息字符串。 6. **字符串操作**:增加了对字符串的切片赋值,以及在字符串中查找子串的最右侧索引功能。 7. **模块改进**:例如 `os` 模块新增了一些函数,方便文件和目录的操作。 在 Windows 系统上安装 Python,通常涉及以下步骤: 1. **下载**:获取适合您系统的版本,此处有 amd64 和 win32 两种,分别对应 64 位和 32 位操作系统。 2. **安装**:运行安装程序,选择安装路径、是否添加到系统路径等选项。 3. **配置环境变量**:确保 Python 可执行文件路径被添加到系统环境变量 `PATH` 中,以便在命令行中直接运行 Python。 4. **验证安装**:通过命令行输入 `python --version` 或 `python3 --version` 来检查 Python 是否正确安装和其版本信息。 在使用自编译版 Python 时,需要注意以下几点: - **兼容性**:确认编译版与您的 Windows 系统架构(32 位或 64 位)匹配,否则可能无法正常运行。 - **安全性**:由于非官方编译,可能存在未知的安全风险,建议仅用于测试和学习环境,避免在生产环境中使用。 - **社区支持**:自编译版可能没有官方维护,遇到问题时可能需要自行解决或者求助于社区。 - **第三方库**:安装第三方库时,确保它们与自编译的 Python 版本兼容,可能需要手动调整编译选项或使用特定的构建工具。 Python 3.9.17 for Windows 自编译版提供了一个在本地开发环境尝试 Python 的机会,但使用时要谨慎,尤其是在生产环境中,最好还是选用官方发布的稳定版本。同时,不断学习和掌握 Python 的新特性和最佳实践,将有助于提高编程效率和代码质量。
2024-07-09 17:30:38 56.08MB python windows
1
复制粘贴增强器 根据我们的基准测试和某些其他论文,将类的实例复制粘贴到图像中有助于提高检测和分割网络的性能。 我们在 Cityscapes 上运行语义分割,结果如下所示。 我们使用 DeepLabV3 和 ResNet101 主干,该主干在 COCO train2017 上进行了预训练。 我们切换 Cityscapes 分割,使用 500 张图像进行训练,使用 2975 张图像进行验证。 如果我们为每个图像增加 1 个实例,我们将在训练集中引入该类的 500 个以上实例。 如果我们为每个图像添加 2 个,则增加 1000 个实例,依此类推。 我们可以使用 4 种增强: 适当的缩放和适当的放置 适当的缩放和随机放置 随机缩放和适当放置 随机缩放和随机放置 在我们开始增强之前,我们需要将实例复制到图像中。 如果我们想将People到图像中,我们为 people 运行class_extr
2024-07-09 15:58:48 23.77MB Python
1
【接口自动化测试源码.zip】是一个包含Python编程语言实现的接口自动化测试的代码集合,主要应用于软件开发过程中对API(应用程序编程接口)的功能验证和性能评估。接口测试是确保不同系统间数据交换正确性的关键步骤,它能有效地提高测试覆盖率,减少手动测试的工作量,并在早期发现潜在的问题。 Python作为一种灵活且强大的编程语言,广泛用于自动化测试领域,其丰富的库如`requests`用于发送HTTP请求,`unittest`或`pytest`进行测试框架构建,`json`处理JSON格式的数据,以及`logging`进行日志记录等,使得Python成为接口自动化测试的理想选择。 在该压缩包中,`pythonWork`文件夹可能包含了以下内容: 1. **测试脚本**:这些脚本通常以`.py`为扩展名,使用Python的`requests`库来模拟客户端发送GET、POST、PUT、DELETE等HTTP请求,对目标接口进行操作。测试脚本会设定预期的输入参数、请求头和URL,然后分析返回的响应,验证响应状态码、响应时间、数据内容是否符合预期。 2. **测试数据**:测试数据可能存储在`.txt`、`.csv`或`.json`文件中,用于构造不同的请求参数,以覆盖各种边界条件和异常情况,确保接口的健壮性。 3. **测试框架**:使用`unittest`或`pytest`等测试框架,可以组织和执行测试用例,生成测试报告。这些框架提供了断言方法,便于比较实际结果与期望结果,以及方便的测试套件管理和测试报告生成。 4. **环境配置**:可能有`.env`或`config.py`等文件,用于存放环境变量,如API的URL、API密钥、访问令牌等,确保测试的可配置性和可重复性。 5. **日志管理**:利用`logging`库记录测试过程中的信息,包括请求和响应的详情、错误信息,有助于调试和问题追踪。 6. **测试辅助函数**:为了提高代码复用性,可能会有一些辅助函数,如数据转换、异常处理、测试结果的判断等。 7. **测试报告**:运行测试后生成的HTML或XML格式的测试报告,展示了每个测试用例的结果,帮助开发者快速定位问题。 8. **虚拟环境**:可能包含`requirements.txt`文件,列出所有测试所需的Python库及其版本,确保在不同环境中的一致性。 学习这个源码,可以深入理解Python接口自动化测试的流程和技巧,包括如何构造HTTP请求、如何解析和验证响应、如何组织测试用例,以及如何实现测试的可重复性和可维护性。这对于提升软件测试技能,特别是接口测试方面的能力,具有显著的帮助。
2024-07-09 15:12:25 28KB python
1