基于Python的PCA人脸识别算法的原理及实现代码详解.zip 大学生课程设计 基于python的课程设计 自己大二写的课程设计

SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。 SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的： 支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界） JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。 还有一个比较通俗的简单版本的：手把手教你实现SVM算法 SVN原理比较复杂，但是思想很简单，一句话概括，就是通过某种核函数，将数据在高维空间里寻找一个最优超平面，能够将两类数据分开。 针对不同数据集，不同

1. 欧几里德算法 欧几里德算法又称辗转相除法， 用于计算两个整数a, b的最大公约数。其计算原理依赖于下面的定理： 定理： gcd(a, b) = gcd(b, a mod b) 证明：   a可以表示成a = kb + r, 则r = a mod b   假设d是a, b的一个公约数， 则有  d|a, d|b, 而r = a – kb, 因此d|r。   因此，d是(b, a mod b)的公约数。   加上d是(b，a mod b)的公约数，则d|b, d|r, 但是a = kb + r,因此d也是(a, b)的公约数。   因此，(a, b) 和(a, a mod b)的公约数是一样

在1943年，沃伦麦卡洛可与沃尔特皮茨提出了第一个脑神经元的抽象模型，简称麦卡洛可-皮茨神经元（McCullock-Pitts neuron）简称MCP，大脑神经元的结构如下图。麦卡洛可和皮茨将神经细胞描述为一个具备二进制输出的逻辑门。树突接收多个输入信号，当输入信号累加超过一定的值（阈值），就会产生一个输出信号。弗兰克罗森布拉特基于MCP神经元提出了第一个感知器学习算法，同时它还提出了一个自学习算法，此算法可以通过对输入信号和输出信号的学习，自动的获取到权重系数，通过输入信号与权重系数的乘积来判断神经元是否被激活（产生输出信号）。 一、感知器算法 我们将输入信号定义为一个x向量，x=(x

鸢尾花数据分类，决策树Python实现

本文主要使用Python+Qt+ sh脚本+网页响应实现小车的自动化，固定巡航 但是我们可能有一种使用情况，就是不能使用这种方式操作导航，而是发布目标点的方式实现自主导航。本节主要研究如何发送单个目标点实现turtlebot仿真机器人实现导航。 因为rviz太麻烦每次都需要手动触发一次，于是苦苦追寻一种能够自动保存航点，固定化的，来回航点实现来回航点的自动化巡航。 pyQT5中使用定时器触发对应的事件后并自动退出，让整个流程达到全自动化保存并执行，详细的参数博客来自于Ros 与 Web之网页保存航命令并完成自动巡航任务建立（9 )中详细介绍 代码详细注释方便二次开发，通过python编写跳过C的复杂编译，编译通过后可以直接运行并使用，整个功能包包括了完整的编译流程，放入Ros编译空间可以直接运行，并通过编译 无需进行二次的调试Cmake文件，依次执行按照博客即可实现相关功能 在完成了之前的Web端显示地图，也只是完成了整个导航框架中的一小部分，本包完善！

酒数据集 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124780441

使用python，不调用opencv库函数的前提下进行BSCB算法图像修复。扩散过程和修复过程、测试图像和图像掩模都在里边。

一个异常检测库，包含最先进的算法和功能，例如实验管理、超参数优化和边缘推理。 Anomalib 是一个深度学习库，旨在收集最先进的异常检测算法，用于在公共和私有数据集上进行基准测试。Anomalib 提供了最近文献中描述的几种即用型异常检测算法的实现，以及一组有助于开发和实现自定义模型的工具。该库非常关注基于图像的异常检测，该算法的目标是识别异常图像或数据集中图像中的异常像素区域。Anomalib 不断更新新算法和训练/推理扩展，所以请继续检查！ 主要特点： 最大的即用型深度学习异常检测算法和基准数据集的公共集合。 基于PyTorch Lightning的模型实现，以减少样板代码并将实现工作限制在基本要素上。 所有模型都可以导出到OpenVINO中间表示 (IR)，以在英特尔硬件上进行加速推理。 一组推理工具，用于快速轻松地部署标准或自定义异常检测模型。

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