基于深度学习LSTM的流量预测 完整代码+项目 可直接运行

软件主要实现的功能是在最少的人为干预下创作一首短曲，并将其播放。目前市面上的音乐生成器，大多是基于Simple RNN和谷歌开发的WaveNet实现的，然而由于模型的局限性，使用这两种模型生成出的音乐同质化严重，听感欠佳。为了改进上述不足，提高生成音乐的质量，本组准备在软件的核心部分采用LSTM（长短期记忆网络，Long Short-Term Memory）模型。

概述 数据集：Amazon商品数据集 编程环境：Python, Matlab, Markdown 1. 数据预处理 商品信息 提取数据集中的title和description信息 命令：python item_information.py [file1, ..., file3] 用户物品评分信息 提取用户-物品评分，划分train集和test集 将train集中的用户作为用户全集，以防止出现train集中有用户没有评分的情况 命令：python user_information.py [file1, ..., file7] 商品相似度生成 title: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） description: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） 未使用price（缺失值太多） 未使用category（同类商品） 命令：python item_similarity.py [topic number, file1, ..., file6] 商品description和title相似度权重生成 non linear regr

一、任务 在边长为65cm光滑的正方形平板上均匀分布着9个外径3cm的圆形区域，其编号分别为1～9号，位置如图1所示。设计一控制系统，通过控制平板的倾斜，使直径不大于2.5cm 的小球能够按照指定的要求在平板上完成各种动作，并从动作开始计时并显示，单位为秒。 二、要求 (1)将小球放置在区域2，控制使小球在区域内停留不少于5秒。 (2）在15秒内，控制小球从区域1进入区域5，在区域5停留不少于2秒。(3)控制小球从区域1进入区域4,在区域4停留不少于2秒;然后再进入区域5， 小球在区域5停留不少于2秒。完成以上两个动作总时间不超过20秒。(4)在30秒内，控制小球从区域1进入区域9，且在区域9停留不少于2秒。2.发挥部分 (1)在40秒内，控制小球从区域1出发，先后进入区域2、区域6，停止于区域 9，在区域9中停留时间不少于2秒。 (2)在40秒内，控制小球从区域A出发、先后进入区域B、区域C，停止于区 域D;测试现场用键盘依次设置区域编号A、B、C、D，控制小球完成动作。(3）小球从区域4出发，作环绕区域5的运动(不进入)，运动不少于3周后停止 于区域9，且保持不少于2秒。

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基于python Opencv的 车牌识别.毕设超详细 可一键运行 毕业设计 完整代码 采用摄像头识别小车车牌，可存储拍照时间、小车图片等。发挥部分：可存储 100 个以上车牌进行比对。

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