粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现 粒子群优化算法PSO的c++的实现
2024-08-05 14:49:48 9KB PSO 粒子群算法
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在机器学习领域,支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种强大的监督学习算法,常被用于分类和回归任务。在这个项目中,我们将探讨如何利用Python来实现SVM进行图像识别分类。这个过程对初学者非常友好,因为代码通常会包含详尽的注释,便于理解。 我们需要理解SVM的基本原理。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的数据点被最大程度地分开。这个超平面是距离两类样本最近的距离最大化的边界。在二维空间中,这个超平面可能是一条直线;在高维空间中,它可能是一个超平面。SVM通过核函数将低维数据映射到高维空间,使得原本线性不可分的数据变得可以线性分离。 在图像识别中,我们首先需要提取图像的特征。HOG(Histogram of Oriented Gradients,导向梯度直方图)是一种流行的方法,它能有效地捕获图像中的形状和边缘信息。HOG特征的计算包括以下几个步骤: 1. 尺度空间平滑:减少噪声影响。 2. 灰度梯度计算:计算每个像素的梯度强度和方向。 3. 梯度直方图构造:在小的局部区域(细胞单元)内统计不同方向的梯度数量。 4. 直方图归一化:防止光照变化的影响。 5. 块级积累:将相邻的细胞单元组合成一个块,进行方向直方图的重排和标准化,进一步增强对比度。 6. 特征向量构建:将所有块的直方图组合成一个全局特征向量。 接下来,我们可以使用这些HOG特征作为输入,训练SVM分类器。Python中常用的机器学习库Scikit-Learn提供了SVM的实现。我们可以通过以下步骤进行操作: 1. 加载数据集:通常我们会用到预处理好的图像数据集,如MNIST或CIFAR-10。 2. 准备数据:将图像转换为HOG特征,同时分割数据集为训练集和测试集。 3. 创建SVM模型:选择合适的核函数,如线性核、多项式核或RBF(高斯核),并设置相应的参数。 4. 训练模型:使用训练集对SVM进行拟合。 5. 验证与测试:在测试集上评估模型的性能,例如计算准确率、召回率和F1分数。 6. 应用模型:对新的未知图像进行预测,分类结果。 在实现过程中,我们需要注意数据预处理,如归一化特征,以及选择合适的参数进行调优,如C(惩罚参数)和γ(RBF核的宽度)。交叉验证可以帮助我们找到最佳参数组合。 本项目中的代码示例将详细展示这些步骤,通过注释解释每部分的作用,帮助初学者快速上手SVM图像分类。通过实践,你可以深入理解SVM的工作机制,并掌握如何将其应用于实际的图像识别问题。
2024-08-05 09:07:03 218.95MB python 支持向量机 机器学习 图像分类
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FixMatch 这是FixMatch的非官方PyTorch实施。 Tensorflow的官方实现在。 此代码仅在FixMatch(RandAugment)中可用。 结果 CIFAR10 #标签 40 250 4000 纸(RA) 86.19±3.37 94.93±0.65 95.74±0.05 这段代码 93.60 95.31 95.77 累积曲线 * 2020年11月。修复EMA问题后重新测试。 CIFAR100 #标签 400 2500 10000 纸(RA) 51.15±1.75 71.71±0.11 77.40±0.12 这段代码 57.50 72.93 78.12 累积曲线 *使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001 用法 火车 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据训练模
2024-08-04 22:38:58 17KB pytorch semi-supervised-learning deeplearning
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1. 手动实现循环神经网络RNN,并在至少一种数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示) 2. 使用torch.nn.rnn实现循环神经网络,并在至少一种数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示) 3. 不同超参数的对比分析(包括hidden_size、batchsize、lr等)选其中至少1-2个进行分析 4. 用户签到数据实验的难度会稍高一些,若在实验中选用,可酌情加分 5. 手动实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 (平台课同学选做,专业课同学必做) 6. 使用torch.nn实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 (平台课同学选做,专业课同学必做) 7. 设计实验,对比分析LSTM和GRU在相同数据集上的结果。
2024-08-03 21:28:16 2.37MB 深度学习 Python 循环神经网络
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在嵌入式系统开发中,MIPI(Mobile Industry Processor Interface)接口因其高速、低功耗的特性被广泛应用于显示屏的连接。本主题聚焦于“SSD2828 MIPI接口驱动代码”,主要讨论如何使用STM32微控制器通过SPI(Serial Peripheral Interface)驱动和辉1.78寸RGB屏幕,以及涉及到的SSD2828芯片及其寄存器配置。 SSD2828是一款专用于OLED显示驱动的芯片,它支持MIPI DSI(Digital Serial Interface)接口和RGB接口,能够驱动多种分辨率的显示屏。在本例中,由于硬件限制,我们使用的是SPI接口来模拟MIPI信号,实现与屏幕的数据传输。 我们需要了解SSD2828的基本功能和工作原理。该芯片具有帧缓冲存储器,可以接收并处理来自MCU的数据,然后将数据转换成驱动OLED像素所需的电流。驱动代码通常包括初始化设置、图像数据传输、显示控制等功能。 `drv_ssd2828.c`和`drv_ssd2828.h`这两个文件是实现SSD2828驱动的核心代码。`drv_ssd2828.h`文件中定义了函数原型、常量和结构体,而`drv_ssd2828.c`文件则包含了具体函数的实现。以下是一些关键知识点: 1. **初始化函数**:通常会有一个`SSD2828_Init()`函数,负责配置SSD2828的相关寄存器,如控制寄存器、时序寄存器、电源管理寄存器等,以设定合适的显示模式、刷新率、对比度等参数。 2. **数据传输**:通过SPI接口,MCU将图像数据写入SSD2828的帧缓冲区。这通常涉及`SSD2828_WriteData()`和`SSD2828_WriteCommand()`函数,前者用于写入像素数据,后者用于发送命令(如设置显示区域、清屏等)。 3. **显示控制**:`SSD2828_DisplayOn()`和`SSD2828_DisplayOff()`函数分别用于开启和关闭屏幕显示。此外,可能还有其他函数用于控制屏幕亮度、翻转显示方向等。 4. **色彩空间转换**:RGB屏幕通常使用RGB565格式,因此,可能需要一个函数将系统内部的色彩格式转换为适合SSD2828的格式。 5. **内存映射**:由于SPI接口速度相对较慢,大尺寸显示屏的更新可能会较慢。因此,可能会有内存映射策略,例如分块更新,以提高效率。 6. **错误处理**:为了确保驱动的稳定性,代码中应包含适当的错误检查和异常处理机制。 在实际应用中,开发者需要根据具体硬件平台和项目需求,调整这些函数的实现细节。例如,STM32的SPI外设配置、中断处理、DMA(直接内存访问)传输等都是需要考虑的因素。通过理解这些代码,开发者可以更好地掌控OLED屏幕的显示效果,进行自定义功能的开发。
2024-08-03 09:32:08 3KB stm32
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**Qt项目介绍** 本文将深入探讨使用Qt框架开发的一个实用串口调试助手工具。这个项目不仅提供了基础的串口通信参数设置,还包含了文件发送、中文字符支持、16进制传输以及时间戳记录等功能,使得它在工程实践中非常有用。同时,该项目也适合作为学习和提升Qt编程技能的实践案例。 **串口通信基础** 串口通信是设备间通过串行接口进行数据传输的方式,常见的串口标准有RS-232、RS-485等。在Qt中,我们可以利用QSerialPort类来实现串口操作。QSerialPort类提供了打开、关闭串口,设置波特率、数据位、停止位、校验位以及读写数据的方法。 **Qt串口调试助手功能详解** 1. **基本通信参数设置**:用户可以设置串口的波特率(如9600、115200等)、数据位(通常为8位)、停止位(1位或2位)和校验位(无校验、奇校验、偶校验)。这些参数应根据与目标设备的通信协议进行配置。 2. **文件发送**:该功能允许用户选择本地文件并将其内容通过串口发送出去。这在需要批量发送大量数据或执行特定命令序列时非常有用。文件内容可以是文本格式,也可以是二进制数据。 3. **中文支持**:在串口通信中处理中文字符可能需要特殊处理,因为中文字符通常占用多个字节。Qt的QTextCodec类可以帮助我们正确编码和解码中文字符,确保它们在串口通信中能被正确识别。 4. **16进制发送**:除了文本模式,调试助手还支持16进制模式发送数据。在某些场合,如调试底层硬件或传输二进制数据时,16进制模式更为方便。 5. **获取当前时间戳**:在接收和发送数据时记录时间戳,可以帮助开发者分析数据传输的实时性,了解数据到达和发送的具体时刻。 6. **保存接收数据**:接收的数据可以被保存到文件中,以便后续分析或记录日志。这通常涉及文件I/O操作,Qt提供了QFile和QTextStream等类方便进行文件读写。 7. **辅助计算器**:作为一个附加功能,项目中可能包含了一个简单的计算器,帮助用户快速计算相关数值,进一步增强其实用性。 **Qt编程实践** 这个项目对于Qt初学者来说是一个很好的实践平台,涵盖了图形界面设计、事件处理、文件操作、网络通信等多个方面。通过这个项目,你可以学习如何使用QSerialPort进行串口通信,如何设计和布局UI,以及如何结合信号和槽机制实现界面与逻辑的交互。 "Qt项目(1)Qt实现串口调试助手"是一个功能丰富的串口通信工具,不仅在实际工作中有其价值,也是提升Qt编程技能的宝贵资源。无论是用于实际工程还是学习提升,都值得深入研究和实践。
2024-08-02 17:55:58 59KB
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TCGA数据集是转录组分析常用的数据库,从数据库中获取相应的数据集之后进行数据清洗过程相对麻烦,但同时也是最关键的一步,本资源是零基础入门转录组分析——数据处理(TCGA数据库)教程中配套的代码+原始数据+最终处理好的数据。 零基础入门转录组分析——数据处理(TCGA数据库)教程链接:https://blog.csdn.net/weixin_49878699/article/details/135373467?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22135373467%22%2C%22source%22%3A%22weixin_49878699%22%7D
2024-08-02 17:33:49 414.6MB 课程资源 R语言 原始数据
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拉曼光谱是一种非破坏性的分析技术,广泛应用于化学、生物、材料科学等领域,用于研究物质的分子结构和组成。MATLAB是一款强大的数值计算和数据分析软件,它为处理各种复杂数据,包括拉曼光谱提供了丰富的工具和算法。在本示例中,我们将探讨如何利用MATLAB中的airPLS算法来处理拉曼光谱数据。 airPLS算法是一种偏最小二乘回归(Partial Least Squares, PLS)的变体,特别适用于处理存在背景噪音和共线性问题的光谱数据。PLS算法旨在找到能够最大化变量与响应之间关系的投影方向,通过分解数据的协方差矩阵来提取特征成分,进而进行建模和预测。 在MATLAB中实现airPLS算法,你需要了解以下关键步骤: 1. **数据导入**:你需要将原始拉曼光谱数据导入MATLAB。这通常涉及读取CSV或TXT文件,这些文件包含了光谱的波长值和对应的强度值。MATLAB的`readtable`或`textscan`函数可以帮助你完成这个任务。 2. **数据预处理**:拉曼光谱数据往往包含噪声和背景趋势,因此在应用airPLS之前需要进行预处理。可能的操作包括平滑滤波(如移动平均或 Savitzky-Golay 滤波)、背景扣除(如基线校正)以及归一化(如标度至单位范数或总强度归一化)。 3. **airPLS算法**:MATLAB中没有内置的airPLS函数,但你可以根据算法的数学原理自行编写或者寻找开源实现。airPLS的核心在于迭代过程,通过交替更新因子加载和响应向量,以最小化残差平方和并最大化解释变量与响应变量之间的相关性。 4. **模型构建**:在确定了合适的主成分数量后,使用airPLS算法对数据进行降维处理,得到特征向量。然后,这些特征向量可以用于建立与目标变量(例如,物质的化学成分或物理性质)的关系模型。 5. **模型验证**:为了评估模型的性能,你需要划分数据集为训练集和测试集。使用训练集构建模型后,在测试集上进行预测,并计算预测误差,如均方根误差(RMSE)或决定系数(R²)。 6. **结果可视化**:你可以利用MATLAB的绘图功能展示原始光谱、预处理后的光谱、主成分得分图以及预测结果,以直观地理解数据和模型的表现。 通过这个MATLAB代码示例,你将能够深入理解拉曼光谱数据的处理流程,掌握airPLS算法的实现,并学习如何利用这种技术来解析和预测复杂的数据模式。同时,通过实际操作,你还可以提升MATLAB编程技能,进一步提升在数据分析领域的专业能力。
2024-08-02 16:53:35 260KB matlab
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1、可自识别区域,【右键单击】选中区域 2、工具栏可实现【画线】,【矩形】,【不规则画图】,【保存】,【退出】,保存到剪切板功能 3、【左键拖动】绘制自定义截图 4、自定义截图区域外,【左键拖动】,重新截图 5、自定义截图区域内,【左键拖动】,可改变截图位置,边界可改变大小 6、自定义截图区域内,【右键单击】,可保存文件,分别有png,bmp, jpg格式 7、自定义截图区域内,【左键双击】,可保存截图到剪切板,以便粘贴到其他处 8、鼠标移动,可实现【放大镜】显示当前鼠标位置 9、【关闭】可点击工具栏【关闭按钮】,或者【esc】
2024-08-02 15:48:44 231KB
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HTML是一种标记语言,它是网页设计的基础,用于构建和呈现网页内容。"html生日快乐源代码_v1.1.7z" 提供的可能是一个简单的HTML页面,用于庆祝生日。这个压缩包内包含的"birthday"文件可能是这个HTML页面的源代码。 在HTML中,创建一个“生日快乐”页面涉及的基本元素可能包括以下几个方面: 1. **HTML结构**:一个基本的HTML页面由``声明开头,然后是``标签,它包含了整个文档的上下文。接着是``部分,用来定义页面元数据,如标题,以及可能的CSS样式引用。最后是``部分,展示实际可见的内容。 2. **文本内容**:在``标签内部,可以使用`

`到`

`标签来设置不同级别的标题,比如我们可以用`

`来写“生日快乐”。此外,`

`标签用于段落,可以添加祝福语或个人信息。 3. **图像**:如果页面设计中包含生日蛋糕或其他庆祝元素,可以使用``标签插入图片。需要指定`src`属性指向图像的URL,`alt`属性提供文字替代描述。 4. **颜色与样式**:通过内联样式、内部样式表(`