本文拟对kaggle上的一篇关于随机森林模型的文章进行案例调研，对文章的各个环节，包括案例描述、数据检视、特征工程、模型训练和模型优化使用的方法进行梳理并对文章的亮点与不足做出相应的反思。该文章的任务是基于随机森林模型，结合人的15项特征来预测该人年收入是否超过5万美元。数据源是美国人口普查局1994年的普查数据，调查对象数量为32561。这篇文章的亮点有：1.特征工程使用了简单而且容易理解的方法；2.进行充分的数据检视，对后续数据处理有了启示性作用；3、通过计算特征重要度过滤不重要的特征，展现了模型可以不断优化的可能性。主要不足有：1、没有解决高基数问题；2.并没有优化模型参数；3.没有处理离群值。

设计实现一种环境检测仪，以arduino系列单片机为核心，集成温湿度传感器、超声波测距传感器、烟雾传感器、蓝牙HC-05模块及其他器件，采用C/C++语言编程实现在从机上显示测量环境数据的功能。 硬件部分：以arduino系列单片机为核心，正确连接线路，集成温湿度传感器、超声波传感器、烟雾传感器等，设计并且选择显示模块的方案。 软件部分：根据硬件部分进行编写功能代码，使得各个传感器模块能够采集信息发送到arduino开发板，再通过蓝牙模块将检测到的环境数据传送到从机上进行显示。 在本次设计中，硬件器材主要有Arduino系列单片机、温湿度传感器、超声波测距传感器、烟雾传感器、蓝牙HC-05模块。软件编程环境是Arduino IDE，Arduino可轻松创建微控制器项目。只需要USB连接，这些设备可以通过简单易用的程序轻松编程。由于Arduino IDE提供了广泛的库，因此复杂的部件（如显示器、传感器）以及软件平台（如Adafruit IO）易于使用。

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基于51单片机的智能衣架，用于服装店采集顾客在挑选和试穿服装时的行为数据，便于挖掘顾客数据价值。该智能衣架采用STC89C52RC单片机主控，ADXL345三轴加速度传感器和HX711称重传感器感知，外加LCD1602显示和蓝牙模块构成。顾客挑选衣服时会拨动衣架，ADXL345传感器检测到衣架的角度变化，单片机记录服装被挑选的次数。衣架的重力变化，称重传感器采集到数据，计算顾客的试穿次数。LCD1602实时显示服装被挑选次数和试穿次数。并将数据通过蓝牙发送到手机上显示。

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源程序+ 数据集+ 实验报告 问题描述： 理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader 分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU，并在至少一种数据集上进行实验 从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果（最好使用图表展示） 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batch_size、lr等）选其中至少1-2个进行分析 ps：用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分