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

c#调用c++ocx控件的详细代码

opencv特征提取角点检测python实现详细代码打包-附件资源

数值优化：最小相位谱分析， 适合信号图像处理，机器学习的初学者分析学习。 在控制理论和信号处理中，如果系统及其逆是因果且稳定的，则称线性时不变系统是最小相位的。 最一般的因果 LTI传递函数可以唯一地分解为一系列全通和最小相位系统。系统函数是两部分的乘积，在时域中，系统的响应是两部分响应的卷积。最小相位和一般传递函数之间的区别在于，最小相位系统的传递函数的所有极点和零点都位于 s 平面表示的左半部分（在离散时间内，分别在z 平面）。由于反转系统函数会导致极点变为零，反之亦然，并且右侧的极点（s平面 虚线）或复平面外（z平面 单位圆）导致系统不稳定，反演下只有最小相位系统类是闭合的。直观地说，一般因果系统的最小相位部分以最小的群延迟实现其幅度响应，而其全通部分仅校正其相位响应以与原始系统函数相对应。 极点和零点的分析仅在传递函数的情况下是准确的，传递函数可以表示为多项式的比率。在连续时间的情况下，这样的系统转化为传统的、理想化的LCR 网络的网络。在离散时间中，它们可以方便地转化为近似值，使用加法、乘法和单位延迟。可以证明，在这两种情况下，具有递增阶的有理形式的系统函数

主要介绍了Java编程实现轨迹压缩之Douglas-Peucker算法详细代码，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考。

熔喷非织造材料是口罩生产的重要原材料，具有诸多优点。但是，这种材料非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其性能得不到保障。因此，科学家对其进行了更新，制备出新型材料。新型材料工艺参数较多，并且不同参数还存在相互影响。基于以上可知，建立工艺参数与产品性能之间的关系模型，将有助于疫情防控与产业发展。 本文针对插层熔喷非织造材料的性能控制展开深入研究，通过典型相关、XGBoost、皮尔逊person相关性、BP神经网络等方法，使用 MATLAB、Python、SPSS、EXCEL等软件编程进行处理，得出了题目中结构变量、产品性能的变化规律；建立了工艺参数与结构变量之间的预测模型；建立了皮尔逊相关性判定模型，分析了结构变量与产品性能以及各自之间的关系等。最终结合研究成果得出了实际产品生产中能够使得过滤效率尽量的高的同时力求过滤阻力尽量的小的工艺参数。 包含2022年华数杯详细代码与论文

DBSCAN 聚类，是一种基于密度的聚类算法，它类似于均值漂移，DBSCAN 与其他聚类算法相比有很多优点，首先，它根本不需要固定数量的簇。它也会异常值识别为噪声，而不像均值漂移，即使数据点非常不同，也会简单地将它们分入簇中。另外，它更抗噪音，能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。DBSCAN的聚类过程就是根据核心弱覆盖点来推导出最大密度相连的样本集合，首先随机寻找一个核心弱覆盖样本点，按照 Minpts 和 Eps 来推导其密度相连的点，然后再选择一个没有赋予类别的核心弱覆盖样本点，开始推导其密度相连的样本结合，一直迭代到所有的核心样本点都有对应的类别为止。作者博客中详细介绍了DBSCAN的算法原理，可以通过文章结合学习，代码包含详细注释，只需要导入自己的聚类数据，运行代码便可以得出聚类结论与图像。

Delphi D10.X安卓APP开发中获取硬件信息及手机号，完整代码，安卓5.1到10可使用。压缩包里有详细使用说明

中国有句俗语叫 “三天打鱼两天晒网 ”。某人从 1990年 1月 1日起开始“三天打鱼两天晒网”，问这个人在以后的某一天中是“打鱼”还是“晒网”。 根据题意可以将解题过程分为三步： 1)计算从 1990年 1月 1日开始至指定日期共有多少天； 2)由于“打鱼”和“晒网”的周期为 5天，所以将计算出的天数用 5去除； 3)根据余数判断他是在“打鱼”还是在“晒网”；若余数为 1，2，3，则他是在“打鱼”否则是在“晒网”在这三步中，关键是第一步。求从 1990年 1月 1日至指定日期有多少天，要判断经历年份中是否有闰年，二月为 29天，平年为 28天。闰年的方法可以用伪语句描述如下：如果 ((年能被 4除尽且不能被 100除尽)或能被 400除尽)则该年是闰年；否则不是闰年。

实验内容与步骤 TSP 问题是一个经典的 NP 问题，很难得到最优解，利用遗传算法，可以比较快的找到近似最优。本实验采用 TSPLIB 的数据,利用遗传算法进行求解。 染色体设计 染色体设计是遗传算法的关键之一，在本实验中，采用基于路径的方法进行设计，即一条完整合法的路径为一个染色体。如 12345678 或 51834762 (以 8 个城市为例)。 交叉编码方式设计 在本实验中采用部分交叉编码方式，编码过程如下： 根据两个父代染色体建立基因对应规则 确定父代中交叉的起始位置、结束位置 互换需要交叉的编码得到子代，对于每一个子代，如果交叉的部分已经在存在，则根据基因对应规则对寻找替换基因 示例：父代 1 : 12345678; 父代 2： 51834762 步骤 1、确定基因对应规则。 父代 1 视角： 1->5、 2->1、 3->8、 4->3、 5->4、 6->7、 7->6、8->2 父代 2 视角： 5->1、 1->2、 8->3、 3->4、 4->5、 7->6、 6->7、2->8 步骤 2、确定交叉起始位置为 4，结束位置为 6。 父代 1 中需要交换的基因为 456 父代 2 中需要交换的基因为 347 步骤 3、通过互换基因得到子代。 子代 1 生成过程：父代 1 中前 3 个基因和后 2 个基因无需互换，遗传给子代 1，得到 123***78 第四个基因 4 需要交换，对应的基因为 3，得到 1233##78。由于基因 3 已经存在于子代 1（位置 3）中，因此将该基因根据对应规则修改为 8，得到1283##78，但基因 8 也已经存在，根据规则修改为 2，得到 1223##78； 2 同样存在，修改为 1，得到 1213##78； 1 也存在，修改为 5，得到 1253##78； 第五个基因 5 需要交换，对应的基因为 4，得到 12534*78； 第六个基因 6 需要交换，对应的基因为 7，得到 12534778，基因 7 已经存在，根据规则修改为 6，得到 12534768，子代 1 编码完成； 用同样的方式编码子代 2（用父代 2 视角的对应规则）。 编码原则 如果交换得到的基因已经存在，保留交换得到的基因、修改由父代遗传下来的基因。基因修改可能会有多次（由于多次冲突），但都只在同一位置进行。 变异编码规则设计 本实验采用交换变异，即在自身染色体中随机挑选两个基因，然后互换位置。 程序实现 1.设定种群数量 2.随机初始化种群染色体并计算适应度 3.根据适应度选择父代进行遗传（根据交叉概率决定是否交叉染色体） 4.根据变异率进行变异操作 5.计算适应度，如达到要求或达到迭代次数则终止算法，否则跳转到第3步