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Mask-Detection-2021:卷积神经网络(CNN),用于检测人是否戴着口罩-源码
第14组 群组名称:TEAM_NAME 团队成员:augoel2,elihf2,sdegand2,tinreyd2,weixuan2 项目经理:farazms2,anjalik4 项目描述:卷积神经网络(CNN),用于检测人是否戴着口罩。
2021-10-20 21:15:57
38KB
JupyterNotebook
1
Bus_Type_Greenhouse_Monitoring_System:采用STM32F103ZET6微控制器为大棚监控系统的数据采集和控制芯片。一氧化碳传感器,空气土壤温湿度传感器,光照用于检测大棚内部环境数据;光电开关通过接收反射光线判断是否有人进入大棚;照明模块在光照不足的情况下为大棚补充植物所需光线;灌溉模块通过继电器开启;通风模块通过控制风扇为大棚通风; CAN总线将其连接到各个监测子系统与控制变频器;视频显示模块显示传感器监控到的数据;监控模块使用监控大棚内图像。微控制器通过接受传感器的反
总线型温室大棚监控系统 项目介绍 采用STM32F103ZET6微控制器为大棚监控系统的数据采集和控制芯片; 配合使用氧化碳传感器,空气/土壤温湿度传感器,光照报警模块明灌溉通风模块,CAN CAN总线模块,显示视频监控等总线模块,显示视频监控等; 一氧化碳传感器,空气/土壤温湿度传感器,光照用于检测大棚内环境数据; 光电开关通过接收反射光线判断是否有人进入大棚; 照明模块在光照不足的情况下为大棚补充植物所需光线; 灌溉模块通过继电器开启; 通风模块通过控制风扇为大棚通风; CAN总线用来连接各个监测子系统与控制子系统; 视频显示模块显示传感器监测到的数据; 监控模块用来监控大棚内图像; 微控制器通过接受传感器的反馈信号来控制电机,风扇,LED装置工作,并且将反馈信号显示到终端,充分发挥出软件编程方便灵活的特点。
2021-10-19 19:52:05
25.57MB
系统开源
1
判断字符串是否全部是数字.txt
判断字符串是否全部是数字.txt
2021-10-19 14:06:03
223B
java
1
是否通过英语四级(c5.0).zip
本实训根据大学英语四级考试的内容,考虑考前的准备时间、练习听力时长、练习阅读个数以及背诵作文模板个数等多方面因素,收集到90条相关的数据并进行决策树的构建。原始数据由附件:英语四级数据(实验).xls所示。 通过Clemetine进行分析。包含数据流,实验过程,答辩问题,实验数据
2021-10-18 17:05:42
677KB
C5.0
Clemetine
1
收入预测者:该项目涉及使用人口普查中的机器学习收入数据集来预测收入是否高于或低于每年$ 50K-源码
收入预测者:该项目涉及使用人口普查中的机器学习收入数据集来预测收入是否高于或低于每年$ 50K
2021-10-17 17:22:47
760KB
python
machine-learning
jupyter-notebook
classification
1
确定用户
是否在
线心跳包
服务端定时检测所连接客户端是否有给来报到,报到了则判断在线,否则掉线,客户端定时发包给服务端,超过3次未取得响应,则理解为掉线,大概这就是所谓心跳包
2021-10-16 14:57:07
110KB
心跳包
Socket
Thread
1
易语言关闭指定窗口源码
易语言关闭指定窗口源码,关闭指定窗口,枚举窗体,是否关闭,寻找顶级窗口_,枚举子窗口_,枚举父窗口_,取屏幕句柄_,取窗口标题_,投递消息,API_结束进程,API_GetWindowThreadProcessId,API_退出进程,API_OpenProcess,API_清除窗口
2021-10-15 15:10:25
6KB
易语言关闭指定窗口源码
关闭指定窗口
枚举窗体
是否关闭
1
linux c++ 守护线程,判断程序是否运行,不存在就启动
linux c++ 守护线程,判断程序是否运行,不存在就启动
2021-10-15 13:55:08
1KB
linux
c++
守护线程
1
Bank-Marketing-Data-Analysis:机器学习模式识别模型,用于根据给定的营销活动相关数据来分析和预测客户是否会订阅定期存款-源码
银行营销数据分析 要求 Python 2.7 脾气暴躁> = 1.14.2 Matplotlib> = 2.2.0 熊猫> = 0.22.0 Scikit-Learn> = 0.19.1 描述 银行营销数据集是从葡萄牙语的一家银行机构的直接营销活动中收集的。 营销活动可以理解为打给客户的电话,说服他们接受他们向其银行存入定期存款。 每次通话后,他们被记为否-是客户未存入保证金,是-是通话中接受接受存入的客户。 该项目的目的是根据客户的信息预测应召客户是否愿意存入定期存款。 该项目考虑的银行营销数据集仅占全部可用数据集的一小部分(10%)。 该数据集包含约4119行数据,其中包含19个功能部件和1列Class信息。 数据集的主要问题是: 需要进行预处理以填充数据集中的未知值 需要进行预处理以决定分类数据和连续数据的使用 数据是类别不平衡的(与类别0的数量(否)相比,类别1
2021-10-14 23:03:03
4.92MB
python
random-forest
pandas-dataframe
histogram
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analysys_meat_consumption_lung_cancer_deaths_romania:该实验试图确定罗马尼亚在过去28年中的人均肉食消耗量与肺癌死亡人数之间是否可以建立相关性。 输入包括两个数据集,一个数据集涉及癌症死亡的类型,一个数据集涉及人均每种类别的肉类消费量(家禽,猪肉等)。 输出包括一个新创建的数据集,该数据集基于输入数据中的已处理数据,并具有两个可视化视图,可以帮助我们检查相关性是否存在,并对其进行解释。-源码
analysys_meat_consumption_lung_cancer_deaths_罗马尼亚 该实验试图确定罗马尼亚在过去28年中的人均肉食消耗量与肺癌死亡人数之间是否可以建立相关性。 输入包括两个数据集,一个数据集涉及癌症死亡的类型,一个数据集涉及人均每种类别的肉类消费量(家禽,猪肉等)。 输出包括一个新创建的数据集,该数据集基于输入数据中的已处理数据,并具有两个可视化视图,可以帮助我们检查相关性是否存在,并进行解释。
2021-10-14 20:38:50
4KB
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