基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

学习笔记：层次分析法（AHP）

本项目基于朴素贝叶斯和SVM 分类模型，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练，进行相关词汇词频的统计分析，实现垃圾邮件的识别功能。本项目包括3个模块：数据模块、模型构建、附加功能。需要Python 3.6 及以上配置，在Windows 环境下载Anaconda 完成Python 所需的配置，也可以下载虚拟机在Linux 环境下运行代码。从github 网站下载与python PIL 库配搭使用的文字引擎pytesseract，将PIL 文件夹里的.py 文件，改为相应pytesseract.exe 路径。注册百度云账号，分别建立图像文字识别和图像识别的小程序。

哔哩哔哩上的ansys课程张老师配套，主要是机械，额，本人也在学习，只是搬用工，咱也不需要啥收益。

c#DoubleBuffer画图，适用于学习双缓存画图的同学，Form1.cs，Form1.Designer.cs Program.cs AssemblyInfo.cs Settings.Designer.cs

基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点

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深度学习热力图绘制代码，例如，CNN、VIT、Swin等模型，能直接使用。CAM又叫类别激活映射图，也被称为类别热力图、显著性图等。是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。利用可视化的信息引导网络更好的学习，例如可以利用CAM信息通过"擦除"或""裁剪""的方式对数据进行增强；利用CAM作为原始的种子，进行弱监督语义分割或弱监督定位。

这个资源是一个包含了使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，可以单独运行并测试相应算法在不同环境中的性能。以下是资源中包含的算法： 1、Q-learning 2、SARSA 3、DQN (Deep Q-Network) 4、Double-DQN 5、Dueling-DQN 6、PG (Policy Gradient) 7、AC (Actor-Critic) 8、PPO (Proximal Policy Optimization) 9、DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 10、TD3 (Twin Delayed DDPG) 11、SAC (Soft Actor-Critic)

包括缺陷图，掩模图，以及标签