【作品名称】：基于yolov5识别算法实现的DNF自动脚本 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：准备工作:数据集的收集与权重文件测试 录制一段整体流程视频， 标注数据集，为后续区分: 1.人物 2. 怪物 3. 材料 4. 小地图boss房间 5. 小地图人物房间 训练权重文件 视频检测权重文件的识别效果 游戏循环主逻辑: 屏幕抓取后实时图像识别 怪物识别，和怪物距离n像素，自动释放技能 配合小地图与当前图内人物，寻路去往下一个房间，进入下一个地图(自动寻路) 一直到boss房间，出现再次挑战，循环 小地图寻路 固定地图寻路:幽暗密林: → → → ↑ → 不固定最快boss寻路(直通:深度优先) 英雄房间与boss房间比较 x距离 y距离决定去往哪 最慢boss寻路(全图:广度优先)

在数据分析领域，关联规则挖掘是一种常用的技术，用于发现数据集中不同项之间的有趣关系。Apriori 算法是关联规则挖掘的经典算法之一，尤其在零售业中的商品购物篮分析中应用广泛。本项目深入探讨了如何利用 Apriori 算法来揭示消费者购买行为的模式。 我们要理解 Apriori 算法的基本原理。Apriori 算法基于“频繁集”概念，即如果一个项集经常出现在数据库中，那么它的所有子集也必须频繁。它通过两阶段过程进行：(1) 构建频繁项集，(2) 生成关联规则。在构建频繁项集时，算法自底向上地生成候选集，并通过数据库扫描验证其频繁性，避免无效的候选项生成。一旦得到频繁项集，算法便会生成满足最小支持度和置信度阈值的关联规则。 在这个项目中，我们首先需要准备数据。数据通常包含顾客的购物篮记录，每一行代表一个购物篮，列则为购买的商品。在预处理阶段，数据可能需要清洗、转换和编码，以适应算法的需求。例如，将商品名称转换为整数编码，便于计算机处理。 接下来，我们将使用编程语言（如Python）实现 Apriori 算法。Python 中有许多库支持关联规则挖掘，如 `mlxtend` 或 `apyori`。这些库提供了 Apriori 函数，只需传入交易数据和最小支持度与置信度参数即可执行算法。运行后，我们能得到频繁项集和关联规则列表。 运行结果通常包括每个规则的支持度和置信度。支持度表示规则覆盖的交易比例，而置信度是规则发生的概率。例如，如果规则 "买牛奶 -> 买面包" 的支持度是 0.3，置信度是 0.7，意味着在所有购物篮中有 30% 包含牛奶和面包，且一旦买了牛奶，70% 的情况下会买面包。 项目报告中，我们会详细解释每一步操作，包括数据处理、算法实现、结果解释等。报告应展示关键代码片段，以便读者理解实现过程。同时，会通过图表和案例来可视化结果，使非技术背景的人也能理解发现的购物模式。 关联规则挖掘的结果可指导商家进行商品推荐或制定营销策略。例如，发现“买尿布 -> 买啤酒”的规则后，商家可能会在尿布区附近放置啤酒，以刺激连带销售。此外，还可以通过调整最小支持度和置信度阈值，挖掘出不同强度的相关性，帮助决策者制定更精细的策略。 本项目通过 Apriori 算法对商品购物篮数据进行了深入分析，揭示了消费者购买行为的潜在规律。通过学习这个项目，读者不仅可以掌握关联规则挖掘的基本方法，还能了解到如何将这些发现应用于实际商业场景中。

ACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集

基于k-means算法实现商品的聚类研究.pdf

delphi7 国密算法实现文件加密解密 用到了sm2,sm3,sm4算法（源码+测试可用）

之前做过的一些项目和学习积累，基于matlab程序的各种回归、分类算法实现 MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 Ganzhiji - 感知机(perception) PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

内容包括： 传统RSA实现： 1、ZIntMath：大整数的运算库，包括计算乘模运算，幂模运算（蒙哥马利算法），最大公约数算法及扩展最大公约数算法（扩展欧几里得算法）等。 2、ZPrime：质数库，包括 Miller_Rabin素数判断法，大整数快速因式分解算法（pollard_rho算法），生成指定位数的大质数或大整数算法等。 3、ZRSA: RSA算法库，使用上面两个库，实现RSA算法。实现了生成指定数位的密钥对，加密，解密，签名和验证，这5个核心功能。 4、RSAtest.py一个使用RSA算法库的例子。例子从生成密钥对开始，对数据进行加解密，签名和验证签名，最后用修改后的消息再次验证签名。 改进RSA算法实现： 5、IRSA：改进的RSA算法库，实现了基于多素数的指定数位的密钥对，RSA加密，RSA解密，基于中国剩余定理的RSA解密，签名，验签。 6、IRSAtest.py 使用改进RSA算法库的例子。

【图像隐藏】基于DWT算法实现数字水印嵌入提取带各类攻击附matlab代码

1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【优化布局】 3.内容：基于遗传算法实现红绿灯优化管理附matlab代码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用