设计了一种基于Arduino开发板的纸币整理、分类控制系统。该系统采用ArduinoMega2560单片机作为控制核心，结合步进电机驱动板、颜色传感器、显示屏、语音播放模块等组成整套系统，实现了纸币整理、分类、显示、语音播报等功能。该系统利用Arduino IDE开发环境编写控制程序，通过模拟人工整理纸币过程实现纸币整理，通过颜色传感器采集数据以及算法控制，实现纸币分类，并通过实验证明了设计的可靠性、稳定性。

您可以使用本数据集从严格的制图变量（与遥感数据相反）中预测森林覆盖类型（主要的树种）。给定的30 x 30米单元的实际森林覆盖类型是根据美国森林服务（USFS）区域2资源信息系统数据确定的。然后，从美国地质调查局和USFS获得的数据中得出自变量。数据为原始格式（未缩放），包含用于定性自变量（例如荒野和土壤类型）的二进制数据列。 sampleSubmission.csv test3.csv train.csv

matlab开发-等温线深度计算。此函数将从两个数据集（即配置文件和网格数据）计算ILD。

基于深度学习resnet网络开发的花卉分类识别系统，包含5种类别的花卉（玫瑰、向日葵、紫罗兰等），包含训练文件，也可以自己训练。可以单张图片识别也可多张一起识别，并开发了gui系统界面。在readme文件中做了说明。（有没有GPU均可运行）

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势，但其未考虑语义的相似性度量问题，而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度，提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型。利用LDA主题模型进行建模和特征选择，确定主题数和隐主题—文本矩阵；在经典权重计算方法上作改进，考虑各特征项与类别的关联度，设计了一种新的权重计算方法；在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类。实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类，得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果。实验结果表明，提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能。

AI机器学习时序序列特征提取实现分类预测实战，通过心电图分类模型实现分类预测实例介绍了从数据处理、时序特征提取、模型训练和效果评估。验证了对于小数据量，通过tsfresh提取时序特征，往往能够取得很好的效果。资源包括AI机器学习时序序列特征提取实战文档说明、源代码、数据集。

OpenGL 库函数汇总 目前OpenGL的函数主要包含在3个库中 1.GL 函数库 2.GLU 函数库 3.GLUT 函数库 其他文档包含了各种网上收集的资料 1、中文速查 2、OpenGl 函数解释 3、openGL函数分类 4、OpenGL 库函数汇总

对下载的IMDB数据集中的test和train分别进行预处理从而方便后续模型训练，代码为PreProcess.py。预处理主要包括：大小写转化、特殊字符处理、stopwords过滤、分词，最后将处理后的数据存储为CSV格式，以方便后续调试。借用了nltk的 stopwords 集，用来将像 i, you, is 之类的对分类效果基本没影响但出现频率比较高的词，从训练集中清除。

Matlab R2012b代码声场分类 描述 这是对IEEE AASP挑战：声音场景和事件的检测和分类的提交。 场景分类（SC）挑战由10个不同的场景组成，每个场景包含10个音频文件，每个文件的长度为30秒，总共有100个音频剪辑。 场景列表是：繁忙的街道，安静的街道，公园，露天市场，公共汽车，地铁，餐厅，商店/超市，办公室和地铁站。 目标是在由与训练集相同场景的音频片段组成的开发集上进行测试，并确定音频片段来自哪个场景。 这里开发了两种算法：第一种基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。 使用的功能包括短时傅立叶变换，响度和频谱稀疏性。 第二种算法在基于帧的级别上应用支持向量机（SVM）。 有关AASP挑战的完整信息，请访问： 此处的所有代码均根据MIT许可免费提供。 设置 确保提供的所有文件和文件夹都在MATLAB的当前路径中。 设置模式识别工具箱（PRT）： 下载PRT： 在MATLAB控制台中运行prtSetup 。 如果您的MATLAB安装中未设置MEX，请首先确保存在受支持的编译器（），然后运行mex -setup 。 运行prtSetupMex 。 样本数据

用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet 在资源中有全部代码的学习资料，并且包括所有的权重，代码所有都可运行，可执行，可复现代码的结果 可以利用所有的模型权重进行迁移学习 除此之外，还有所有迁移学习的代码，可以利用迁移学习的代码对猫狗数据集进行训练学习