在这一背景下,市面上出现了很多面向初学者的书,这些书往往只包含机器学习的基本数学式。与此同时,也有很多非常好的专业书。但遗憾的是,印象中很少有适合初学者在学习专
2024-04-19 11:16:53 16.14MB
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上面包含halcon预处理全过程
2024-04-19 10:46:48 23KB 深度学习
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简化的板子,可以兼容ch552G,ch551G,方便作为USB开发板,成本非常低,除去PCB不到2块,复位按键可以不焊接,实测滤波电容不焊可以下载程序,PCB测试过可以用,PCB后面再优化一次吧。 使用方式:如果焊接复位电路,可以按下复位+Download,就能进入Bootload。 没焊接复位电路,按下Down,插入电脑USB。
2024-04-18 16:06:57 199KB 51单片机 电路方案
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EPS32连接阿里云-入门学习QQ群1067739808如何修改MQTT工程并实现远程连接阿里云 辛苦编写未经允许禁止转发 大家好本人第一次使用CSDN写技术文档,如有不足之处多多指教,开门见山,本人在ESP系列开发中是零基础以前也没有用过相关IDE和编译环境,编译工程都是在大神群里软磨硬泡,学习ESP32真的是全是眼泪,本人技术有限所以尽我所能尽量详细的讲一下我怎么调通的ESP32并且连接上了阿里云。 如何修改MQTT工程并实现远程连接阿里云 首先使用eclipse打开ESP-IDF工程中的MQTT工程他在那里呢?C:\Ai-ThinkerIDE-V1.0\AiThinkerIDE_V1.0
2024-04-18 13:31:58 909KB 阿里云
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烂笔头 数据库sql专用学习工具 Superpen
2024-04-16 16:58:03 1.32MB 数据库sql专用学习工具
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ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型,它结合了自回归(AR)和移动平均(MA)的概念,具有较好的灵活性和准确性。本章将介绍一个实战案例,利用Python编程语言实现了ARIMA模型并进行预测。通过这个案例,我们将深入了解ARIMA模型的构建过程和关键步骤,并学习如何使用Python中的相关库来进行模型训练和预测。在案例中,我们将使用一组客服的接线量数据作为实验对象。通过分析这些数据,我们将探索数据的特征和规律,进行平稳性检验和差分操作,然后通过自相关和偏自相关图来选择合适的ARIMA模型参数。RIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型,它结合了自回归(AR)和移动平均(MA)的概念,具有较好的灵活性和准确性。在本篇博客中,我们将深入探讨ARIMA模型的实战应用,并通过Python进行模型的实现和分析。 我们的实战案例基于一组客服接线量的数据。首先,我们对数据进行了详细的探索性分析,以揭示其内在的时间序列特性。对于非平稳的数据,我们使用差分操作使其平稳,以便进行后续的建模和预测。 在模型参数的选择上,我们使用了自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)来帮助确定ARIMA
2024-04-16 10:53:43 5KB 机器学习 ARIMA
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Python基于深度学习的交通流预测(SAEs、LSTM、GRU) Requirement Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.5.0 Keras 2.1.3 scikit-learn 0.19 Train the model Run command below to train the model: python train.py --model model_name You can choose "lstm", "gru" or "saes" as arguments. The .h5 weight file was saved at model folder. Experiment Data are obtained from the Caltrans Performance Measurement System (PeMS). Data are collected in real-time from individual detectors spanning the freeway system across all major metropolitan
2024-04-15 16:40:21 6.42MB LSTM
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1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
2024-04-15 09:42:39 74KB 机器学习 神经网络 粒子群算法 Matlab
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