【资源说明】 Python毕业设计-基于Django的大众点评美食数据的空间分析及可视化网站的设计与实现+使用说明+全部资料(优秀项目).zipPython毕业设计-基于Django的大众点评美食数据的空间分析及可视化网站的设计与实现+使用说明+全部资料(优秀项目).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 3、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
2024-05-21 11:11:14 3.46MB Python Django 毕业设计 课程设计
MOBIL换道模型的核心思想是,车辆换道后能够取得更大的加速度(换道动机)并且能够安全完成换道(换道条件),本资源中,应用IDM跟驰模型结合MOBIL换道模型,设计计算机数值仿真实验。模拟一条带有汇入匝道的单向双车道高速公路,路段长度为10km,汇入匝道位于7.5km处,匝道加速段长度300m。在仿真过程中,主线上游驶入流率恒定为1000veh\h\lane,匝道汇入流率恒定为500veh\h\lane,匝道强制换道采用一辆虚拟车停在匝道加速段尽头的方式来触发。最终三条车道的车辆位置信息分别用text1.xlsx、text2.xlsx、text3.xlsx存储,text4.xlsx用于记录换道位置。提取方式是百度网盘分享地址
2024-05-21 10:55:54 87B python
WebSSH 一个简单的Web应用程序可用作ssh客户端连接到您的ssh服务器。 它是用Python编写的,基于tornado和paramiko。
2024-05-21 10:13:03 315KB Python开发-其它杂项
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基于Python实现翻译功能
2024-05-20 21:19:14 21.41MB python
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这个Python项目是一个基于深度学习的聊天机器人设计。它利用了神经网络和自然语言处理技术,旨在实现与用户进行智能对话的功能。 该项目主要包括以下几个部分: 1. 数据预处理:对输入的文本数据进行清洗、分词、去除停用词等操作,以便于后续的模型训练。 2. 模型构建:使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)构建神经网络模型,包括编码器和解码器两部分。编码器用于将输入的文本转换为隐藏状态,解码器用于根据隐藏状态生成回复。 3. 模型训练:使用大量的对话数据对模型进行训练,通过反向传播算法优化模型参数,以提高模型的生成能力和准确性。 4. 聊天接口:设计一个简单的聊天界面,用户可以输入问题或语句,机器人会根据输入内容生成相应的回复,并与用户进行实时交互。 5. 模型评估:使用一些指标(如困惑度、BLEU等)对模型的性能进行评估,以了解模型在生成回复方面的准确性和流畅度。 通过这个项目,你可以学习和掌握深度学习和自然语言处理的基本概念和技术,了解如何构建和训练神经网络模型,以及如何使用模型进行文本生成和对话交互。同时,你还可以深入了解聊天机器人的设计原理和实现细节,为进一步开发和应用聊天机器人打下基础。
2024-05-20 21:02:51 232.78MB 课程设计 项目源码 python
py代码-python代码查看python版本
2024-05-20 17:43:18 559B 代码
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百度飞桨学习python机器学习、深度学习资料 【机器学习】GRU:实践-情感分类的另一种方法 【机器学习】LSTM:实践-谣言检测 【机器学习】python复杂操作:实践-爬虫与数据分析 【机器学习】ResNet-50原理:实践-CIFAR10数据集分类 【机器学习】VGGNet原理:实践-中草药分类 【机器学习】Word2Vec实现:实践-基于CBOW和Skip-gram实现Word2Vec 【机器学习】飞桨高层API的实践 【计算机视觉】1.实践:飞浆与python入门操作 【计算机视觉】2.实践:python复杂操作 【计算机视觉】3.理论:计算机视觉概述 【计算机视觉】4.实践:基于深度神经网络的宝石分类 【计算机视觉】5.实践:基于卷积神经网络的美食识别 【计算机视觉】6.实践:基于VGG-16 的中草药识别 等等
2024-05-20 17:30:37 35.42MB paddlepaddle paddlepaddle python 机器学习
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(1)在中国A股市场15只股票上的应用 (2)构建投资组合 (3)每日调仓 (4)绘制收益率曲线 (5)PPO算法
2024-05-20 15:27:15 4.29MB python 量化投资 强化学习 投资组合
1.完成超低时延 2.python调用海康SDK特别复杂 3.高实时性,opencv调用rtsp流有3-5秒延迟,不能满足实时要求。 4.海康网络摄像头应用范围广。 5.人工智能基于python语言较多,用python实现可以直接与深度学习对接,促进工业应用。 6.有问题请联系QQ:52185025 7.win10 64位系统 8.使用pycharm打开。 9.工程相关说明请看工程内readme,如有不懂请QQ联系,远程指导。
2024-05-20 14:08:23 39.12MB 人工智能
西德克萨斯中质原油流产生于德克萨斯州和俄克拉荷马州南部,其作为一种标记定价的原油流只在俄克拉荷马州库辛的现货市场中交易,也就是说该价格可以作为美国国内原油价格的最重要组成部分。 WTI价格数据是月度价格,始于1986年1月,止于2014年11月,并不存在缺失值。值得注意的是它是现货的价格,单位是美元每桶。数据来源于FRED economic Data。 美国年原油消耗量大约73亿桶,高居世界第一,而美国能源部战略石油储备也有10亿桶之多,能源似乎能够成为美国经济发展的风向标。很多关注纽约的WTI原油走势的投资者通过观察原油库存的简单变化,然后希望能把握这些变化关系来分析油价的变动。但如果我们对原油价格的时间序列进行分析,也许找出模型拟合数据的走势,甚至预测原油价格在未来的变化。 本文主要使用ARIMA和GARCH对西德克萨斯州的中质原油价格进行拟合,并最终通过预测的误差率来选择合适的模型,将一个时间序列的分析过程完整地呈现出来,为以后的学习和工作提供参考。
2024-05-20 13:43:36 989KB