基于MLP(多层感知机)的时间序列预测python源码+超详细注释 内容包含： 01.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 02.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 03.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 04.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 05.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_监督学习数据 06.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 07.多路输入_(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 08.多路输出_(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 09.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 10.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 11.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 12.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 13.(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_监督学习数据 14.(多步+多变量输入)

基于CNN(卷积神经网络)的时间序列预测python源码+超详细注释 以CNN网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

人类活动识别(多变量分类)_根据智能手机数据对人类活动进行建模_python实现源码+数据+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

基于四种决策树实现预测大气污染日的概率模型项目源码+数据+超详细注释 任务：根据环境数据，预测当天是不是大气污染日 内容包含： 1.本程序使用了四种模型进行预测，并对四种模型预测效果进行评估测试，分别是： 袋装决策树（BaggingClassifier） 额外决策树（ExtraTreesClassifier） 随机梯度提升（GradientBoostingClassifier） 随机森林（RandomForestClassifier） 2.本程序通过对例4中的梯度提升模型调整参数，来提高预测的准确率。分别调整了深度，学习率，采样集，和树数，通过brier skill score值来评价结果

课题为基于模板匹配的语音播报汽车牌照识别，流程为：读取车牌，灰度处理，边缘检测，形态学处理，投影法车牌定位，车牌灰度化，连通域法字符切割，模板匹配字符识别。整个设计含有一个GUI可视化界面。传统的课题基本都是直接对着矩形车牌进行识别，毫无新意，设计很难通过。因此建议增加新的元素。如：增加语音播报，增加判别识别率，库内外预警，停车费收费信息，多车牌计数识别等等。该课题增加元素为语音播报功能，可以录制属于自己的声音。

只需1积分，童叟无欺，多行注释方便新手快速理解矩阵键盘相关代码

官方JM86编解码器，解码器部分源代码有详细注释，还有为解码器提供的测试文件：H264码流。

一个简单的用VC控制台实现对文件的读写，适用于C++初学者

ALOAM详细注释版