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基于Python实现小波工具(pywt)分析EEG数据.zip
1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab算法仿真工作10年;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验,更多仿真源码、数据集定制私信+。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手
2024-07-01 09:16:33
17.62MB
matlab
Opencv+视频帧提取
基于Opencv,输入视频文件,将视频中所包含的图像帧,逐帧提取出来,工程中只配置了release,需要debug的可以自行配置
2024-06-30 14:25:54
29.8MB
opencv
1
基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip
基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip
2024-06-30 01:32:49
105.39MB
python
1
VS2019,X86,opencv V4.8.0编译好的动态库
编译好的opencv V4.8.0 ,32位动态库,X86,支持VS2019
2024-06-28 17:36:34
54.53MB
opencv
1
opencv4.8.0版全功能动态库含32位和64位-百度网盘
opencv4.8.0版全功能动态库含32位和64位,含opencv_contrib_480,TBB加速,支持NONFREE
2024-06-28 16:59:38
75B
opencv
1
基于python的分布式网络爬虫
使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现, 爬虫状态显示使用graphite实现。这个工程是我对垂直搜索引擎中分布式网络爬虫的探索实现,r, 将其网站的书名,作者,书籍封面图片,书籍概要,原始网址链接,书籍下载信息和书籍爬取到本地:分布式使用redis实现,redis中存储了工程的request,stats信息,能够对各个机器上的爬虫实现集中管理,。
2024-06-28 15:09:25
9.74MB
python
分布式
毕业设计
爬虫
1
Python-电信用户流失预测
项目概况 开发环境:Jupyter Notebook(Anaconda3的应用包下) 项目描述 一、获取数据集并预处理 在网上(例如Kaggle)下载数据集,读入数据并进行数据预处理。 二、根据特征群进行可视化分析 数据总体分成三大特征群,逐一分析各特征群下,每个特征在特征群中的重要程度,在客户流失因素上的重要程度。对数据进行可视化分析,通过饼状图的对比,对各项特征指标有一个直观的清晰的 认识。 三、特征工程与类别平衡 数据预测前一系列处理,先进行特征工程处理,结合皮尔逊相关系数,把无用特征进行剔除,完善字符编码格式。再处理类别不平衡的问题(正负样本数相差较多,易导致数据倾斜或不准确)。 四、模型使用与评估 使用机器学习模型与模型评估方式,用K折交叉验证计算方式,分别对逻辑回归,随机森林,AdaBoost,XGBoost模型进行评估,得出预测模型的准确度,后续选择其中之一进行实际预测,并输出模型中的特征重要性。 五、总结分析与制定决策 总结分析,合并各客户的预测流失率与真实流失率,形成关系表。运营商可以根据分组情况的结果设定阈值并进行决策,从而确定分界点进行客户召回措施。
2024-06-28 13:06:06
10.88MB
Kaggle
1
零基础征服数据结构算法Python版视频教程2023
零基础征服数据结构算法Python版视频教程2023
2024-06-28 11:34:08
200B
数据结构
python
1
OpenCV4系统化学习路线图(新版)
一、什么是OpenCV OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法,包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。 OpenCV是一个跨平台的库,支持多种操作系统,包括Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等。它使用C++编写,同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口,方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性,它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一,广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。
2024-06-28 11:33:20
3KB
计算机视觉
机器学习
opencv
图像处理
1
手写数字识别python 示例代码
手写数字识别python 在这个示例中,我们使用PyTorch实现了一个基于LeNet5模型的手写数字识别器,并在MNIST数据集上进行了训练和测试。代码中包括数据加载、模型定义、损失函数和优化器的声明,以及训练和测试的代码逻辑。需要注意的是,在实际使用过程中,我们需要根据具体的应用场景选择合适的模型结构、损失函数、优化器等,并对数据进行适当的预处理和后处理。
2024-06-28 11:29:51
3KB
pytorch
pytorch
python
1
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