基于机器学习的发债主体违约风险预测项目源码+项目说明.7z 【项目介绍】 该项目以发债企业作为研究对象，利用财务逻辑和技术手段对178个原始特征指标进行有效筛选，构建了基于多种机器学习算法的模型，对比后挑选LightGBM模型作为最终模型进行更精细化训练，最终模型关键预测指标均有比较好的效果。 Jupyter Notebook代码 【使用说明】 BondDefault文件为项目代码 基于机器学习的发债主体违约风险预测.pptx为ppt形式的项目展示

基于机器学习实现发电厂辅机故障预警系统源码+项目说明.7z 针对电厂辅机故障率高，传统的基于机理的模型预警不及时，经常误诊的问题，设计了基于机器学习的新型故障预警模型 面对三种不同的使用场景，分别设计了基于聚类和关联规则的预警模型、基于随机森林的预警模型、与基于多元高斯分布和人 工神经网络的预警模型 使用某电厂一次风机的实际数据进行验证，所设计的三种预警模型能够提前约60min发出预警，给电厂运行人员提供指导 除了以上的算法，还使用一分类、支持向量机、XGBoost算法等对数据进行了处理

quagga-0.99.23源码、官方原文说明

基于PyQt5+SRnet+SSDP网络实现图像隐写分析以及隐写去除_pytorch源码+项目说明.zip 项目主要任务为实现图像隐写分析以及隐写去除，其中隐写分析采用SRNet网络模型，隐写去除采用DDSP网络模型。 ​ 项目中有4个文件夹，分别为: 0.SRNet、1.GUI、2.DDSP、3.SRNet 其中0.SRNet为图像隐写分析，使用Jessica教授的官方源码，框架为tensorflow；1.GUI为隐写嵌入以及隐写分析可视化演示系统，由PyQ5实现；2.DDSP为图像隐写去除，pytorch实现；3.SRNet为图像隐写分析，pytorch实现。其中自己复现的SRNet网络模型其性能弱于官方代码。 本项目隐写分析中使用的隐写术为: S-UNIWARD、HUGO、WOW三种图像空域隐写算法，采用的隐写嵌入率为：0.4bpp、0.7bpp和1.0bpp三种。 为了更好的演示如何实现隐写嵌入和隐写分析，使用PyQt5编写了可视化界面，调用现有的隐写术和训练好的隐写分析模型进行操作。

改进yolov5(多检测头+注意力机制+repvgg结构)pytorch源码+项目说明.zip 集成yolov5(v6.0), 注意力机制， 和repvgg结构 添加了多头检测代码，使用train_multiple_detection_head.py文件进行训练 添加了检测+关键点代码，使用train_key_point.py文件进行训练

智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面（包含python源码+项目说明）。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题，请留言或者私信博主！

实现随机计算矩阵密码，来验证用户来合法性，源码及实现功能有截图说明

【资源内容】回波信号的产生、脉压、MTD、二维CFAR处理。可以仿真任意多目标。 【算法说明】CFAR为单元平均类恒虚警处理，可选择的窗包括十字窗和矩形窗。 【注释乱码】用记事本打开查看。 【售后】在平台私信我。

。RTX51 Tiny 是一款可以运行在大多数8051 兼容的器件及其派生器件上的实时操作系统（准实时），相对与传统的开发方式 而言，用实时操作系统进行开发是一种效率更高的方式。作为实时操作系统，R TX51 Tiny 虽然比较简陋，但它还是具备了一些实时操作系统的基本要素，完全 可以充当我们进入实时操作系统（RTOS）世界的领路者，更为重要的是，它是免 费的。:-)

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