h5+规范做的app deom 用户拍照或者图库选择图片 并且限制图片数量 请在手机上测试
2023-02-28 10:39:40 12.51MB h5图片上传
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此模型展示了如何从 Excel 文件中获取数据,并将其用于在特定时间生成多个实体。 这个想法是,如果你将有关生成的实体编号的信息存储在Excel中,您希望将其用于特定模型的SimEvents。 例如, 分配到每个任务/任务的飞机/汽车数量
2023-02-25 11:41:03 20KB matlab
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上面的代码执行以下操作:从Excel文件加载数据并将其保存在变量data中。分别使用平均值、中位数、std和var函数计算数据的平均值、中位数、标准偏差和方差。使用直方图函数绘制数据的直方图,该函数显示数据的分布。使用偏度和峰度函数计算数据的偏度和峰度。这两个值描述了数据分布的形状。使用disp函数将结果打印到命令窗口。对各部分结果的解释如下:均值:这是数据的平均值。它表示数据的集中趋势。中位数:当数据按升序或降序排序时,数据的中间值。它是集中趋势的稳健度量,不受异常值的影响。标准偏差:这是对数据分布的衡量。它表示数据值与平均值之间的距离。标准差越小,数据就越紧密地聚集在平均值附近。方差:这是标准偏差的平方。它给出了数据值与平均值之差的平方的平均值。偏度:这是对数据分布的不对称性的度量。正偏度表示分布尾部在正侧较长,而负偏度表示分布尾部在负侧较长。峰度:这是数据分布峰度的度量。峰度高的分布具有较多的峰值。
2023-02-21 20:07:49 990B Matlab 数据分析 代码
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项目介绍: 要求: 数目检测和昆虫种类识别 项目进度 2017/4/8---------二值化 2017/4/9---------图片中昆虫虫体计数 2017/4/22-------PyQt 和 OpenCV_VideoFrame 结合做出基本界面 摄像头 Frame 中检测虫体数目,并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取,参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性 SVM 分类训练器 将特征提取和 UI 界面建立连接,实现拍照和预测判断一体 机器学习训练算法(参考 Python 机器学习) LogisticRegression SGDClassfier 还没有尝试 LinearSVM 朴素贝叶斯(文本分类,不用) K 邻近(分类) 决策树,不用 集成模型,不用 文件介绍 用户界面 MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner 设计的主界面文件 MainWindow.py----------------------PyUIC 转换而成的主界面程序 运行逻辑 VideoMainWin
2023-02-20 22:06:45 14.61MB 机器视觉 害虫种类 数量检测 毕业设计
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qt编写的modbus主站从站软件,可以设置从站ID、寄存器起始地址,寄存器数量
2023-02-18 13:23:57 1.98MB qt modbus
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Axios并发管理器 控制任何实例的并发请求。 使用axios拦截器实现 正在安装 $ npm install axios-concurrency 例子 const { ConcurrencyManager } = require ( "axios-concurrency" ) ; const axios = require ( "axios" ) ; let api = axios . create ( { baseURL : "http://mypublicapi.com" } ) ; // a concurrency parameter of 1 makes all api requests secuential const MAX_CONCURRENT_REQUESTS = 5 ; // init your manager. const manager = Concurrenc
2023-02-13 19:56:09 4KB JavaScript
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多元高斯混合的自由分裂和合并期望最大化算法。 该算法适用于估计混合参数和化合物数量 用法------ [M , S , P ,logl] = fsmem_mvgm(Z , [option] , [M0] , [S0] , [P0]); 输入项------ Z 测量 (dx N) M0 初始平均向量。 M0可以是(dx 1 x K)(默认[来自Z的基尼随机元素]) S0 初始协方差矩阵。 S0 可以是 (dxdx K)(默认 [cov(Z)/40]) P0 初始混合概率(1 x 1 x K):(默认 [1/Kini]) 选项Kini 初始化合物数(默认 [5]) Kmax 最大化合物数(默认 [15]) maxite_fsmem fsmem 主循环的最大迭代次数(默认 [100]) maxite_fullem 主循环内完整 EM 的最大迭代次数(默认 [100]) maxite_pa
2023-02-06 10:59:08 221KB matlab
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Aspose for Java 去除水印和数量限制
2023-01-29 15:25:28 101.17MB AsposeforJava
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文章目录SQL之CASE WHEN用法详解场景1:有分数score,score=60返回及格,score>=80返回优秀场景2:现老师要统计班中,有多少男同学,多少女同学,并统计男同学中有几人及格,女同学中有几人及格,要求用一个SQL输出结果。场景3:经典行转列,并配合聚合函数做统计,现要求统计各个城市,总共使用了多少水耗、电耗、热耗,使用一条SQL语句输出结果场景4:CASE WHEN中使用子查询,根据城市用电量多少,计算用电成本。假设电能耗单价分为三档,根据不同的能耗值,使用相应价格计算成本。场景5:结合max聚合函数一道真实的面试题 SQL之CASE WHEN用法详解 简单CASE WH
2023-01-28 12:03:58 266KB AS c cas
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