租赁信息自动化采集和智能分析系统 本项目主要建造了一套出租房信息自动采集与智能分析系统，转换能自动且高效地整合各平台的数据，对可变数据进行数据分析，挖掘以及房屋预测，并建立一个可视化展示和用户互动体验的平台 主要合并一下几个部分实现 数据采集​​：采用Scrapy爬虫框架实现 数据清洗：使用Spark + HDFS流处理数据，生成数据集 数据挖掘：使用seaborn，matplot显示 房价预测：数据预处理+使用sklearn包中机器学习模型进行预测 系统展示： 初步：Django框架，数据库：MongoDB 前端主要板块： 主页：可视化展示租房数据的数据挖掘结果 我要租房：按筛选条件显示附带数据 房价预测：填写相关信息，引入初始模型进行房价预测 反馈：反馈意见

matlab提取文件要素代码传递熵部分信息分解 针对单个试验的时间序列输入矩阵或包含与多个试验对应的多个矩阵的输入像元，计算传递熵的部分信息分解（PID）。 冗余部分信息项由Timme等人（2016年）描述的最小信息函数给出。 目录 依存关系 MATLAB R2019a：此处找到的所有函数均为.m文件。 调用了各种MATLAB内置函数。 用法 我们用时间序列/峰值训练来识别神经元。 要计算所有可能的神经元三元组的传递熵PID，请使用3个必填参数调用TE_PID.m ：输出文件名，矩阵或单元格以及正整数时延。 对于包含用于多个试验的多个矩阵的输入像元，输入像元必须为一维。 每个矩阵或单元格列应包含单个神经元的整个时间序列，即，列应代表神经元，而行则代表递增时间的观察值。 （可选）提供要为其计算PID的神经元三重态索引的列表。 否则，将为所有可能的三元组计算PID。 （可选）提供正整数时间分辨率，以便对输入数据进行分时。 输出被写入一个单独的文件。 7列按升序表示： target_index ， source1_index ， source2_index ， synergy ，冗余， un

UeDePak 本原始码用于获取UE使用AES加密时的密钥-仅支持x64位游戏，仅测试了少量4.21版本编译的游戏 本源码使用vs2017于win10下编译 使用步骤0.需配合umodel使用1. $运行目录=游戏根目录\ WindowsNoEditor \游戏名\ Binaries \ Win64 \ 2.将编译好的winhttp.dll放入$运行目录下3.运行$运行目录下一个游戏名称.exe，会弹出控制台窗口4.观察控制台窗口中的结果说明 运行截图umodel打开长这样时，就可以试试碰碰运气了 放到正确的目录（由于作者（也就是我：D）很懒，用了DLL搜索顺序劫持，没有另外写注入器，所以这是必须的），然后运行该目录下的游戏 观察结果，得到或者得不到 把得到的键复制出来，标题栏上的标题右键->编辑->标记->点击回车键就复制出来了把复制出来的键插入到umodel的密码插入，能用能够用，不能

matlab精度检验代码使用AlexNet架构识别青光眼 以下存储库包含使用深度学习对OCT眼底图像进行训练和测试的代码： 青光眼是一种与之相关的眼部疾病，会导致视神经受损，从而将信息从眼睛传递到大脑。 青光眼最初会导致周围视力丧失，最终会导致永久性失明。 据估计，全球青光眼病例超过6000万，到2020年它将增加到8000万。社区中仍有超过90％的青光眼病例未被诊断。 由于青光眼通常是无痛的，因此人们可能对严格使用可以控制眼压并有助于防止永久性眼部伤害的眼药水变得粗心。 眼科医生可能会使用视野检查法，眼压测量法和检眼镜检查法来诊断青光眼。借助深度学习，计算机辅助自动检测青光眼是可能的。 本文提出了利用ACRIMA数据库眼底图像进行青光眼检测的通用深度学习模型。 与传统的手工制作光盘特征的方法不同，特征是通过卷积神经网络（CNN）从原始图像中自动提取特征。在我们的CNN模型中，AlexNet体系结构被用于自动特征检测 给定的存储库包含以下数据：1）训练数据（来自ACRIMA数据库的青光眼和非青光眼OCT图像）2）训练代码3）测试代码 使用的软件：1）MATLAB 过程：步骤1：在计算机

王者荣耀java源码 预览图 首页1 首页2 博客文章 首页深色 写在前面 博客源码包括两个主题和，在主题基础之上参照各网友博客，以及自己的一些想法做出的一些修改以及增加部分新元素。 因为修改了原作者源码，有什么问题请先联系我，不要去麻烦原作者了，能自己解决的问题就不要麻烦别人了，每个人的时间都很宝贵。 膜拜和感谢所有模块的原作者,orz:ghost:,辛苦了。 线上博客：， 一、icarus主题之上主要改动 新增gitalk最新评论widget 首页增加热门推荐 增加弹性配置影音（可加音乐、视频）模块 丰富弹性配置about页面 新增弹性配置友链模块 整体布局左右拉伸了一点，紧凑一些 文章页双栏模式、固定导航栏 引入可配置看板娘 归档页加入了一个文章贡献概览 置顶文章的设置 文章列表评论数显示 文章中推荐文章模块配置 增加深色主题切换 加入加密文章 碎碎念功能 透明无界样式 简化部分widget数据，加入查看全部按钮 gitalk评论增加评论开关，评论列表中标记博主 还有什么新的，好的feature欢迎大家随时提出来，有能力有时间就做出来 二、部分配置说明： 本机环境： 192:hexo-the

基于matlab的svm的留一法代码实现AROMS-机器学习 机器学习的自动表示优化和模型选择框架-AROMS-Framework 这是AROMS-Framework的Matlab源代码的发布。 这是我在德国杜伊斯堡－埃森大学的智能系统小组（Intelligente Systeme）的博士项目的主要贡献。 我的博士学位论文题目为“机器学习的自动表示优化和模型选择框架”在线发表： 英博士Dipl.-Inf。 FabianBürger，2016年7月4日 与我联系的一种方法是：fabuerger | at | gmail | dot | com ==应用领域和方法== AROMS框架的应用领域是针对监督分类问题的数据处理管道的优化。 管道非常适合每项学习任务，由四个连续处理数据的元素组成： 特征选择元素选择有用的特征子集 功能预处理元素应用数据预处理方法，例如重新缩放，L2归一化或预白化 特征变换元素从流形学习和表示学习领域应用合适的特征变换，例如主成分分析（PCA），自动编码器或LLE（局部线性嵌入） 分类器元素包含分类器，并提供了多种选择，例如内核支持向量机（SVM），随机森林或人工神

matlab矩阵标准化代码高阶标准化记忆网 您好，我目前正在研究高阶统计功能。 我首先关注的是高阶矩。 MATLAB具有用于偏度和峰度的预定义函数，但是对于大于4的阶，则没有任何函数。 因此，我决定为可能使用这些功能的用户编写一小段代码。 在std_moment文件中，您可以从矢量或矩阵中计算出更高阶的标准矩。 出版后，我将添加与此工作相关的论文。 如果您想使用此功能，请适当引用。 将来，我还将添加其他功能。 该脚本说明了函数的输入和输出以及如何使用它们。

德州扑克源码java JS扑克 通过Travis CI作为发牌人的拉取请求进行的Java机器人无限制德州扑克锦标赛。 赏金挑战赛完成 目前的获奖球员 status3Bot 152306美元 105849美元 edi9999 $ 67519 偷偷摸摸的查理$ 17395 FlopASetBot 3520美元 whistle_tips $ 2081 blaBot $ 1330 介绍 JsPoker是一个自动化的扑克比赛，对手是用Java语言编写的机器人。 目前，它们每个都非常缺乏智能/缺乏想象力。 面临的挑战是要用JS编写一个可以在50场比赛中轻松击败他们的竞争对手，每场比赛最多500局。 如果您的机器人击败了挑战性的金钱回报，您将获胜，并且当您通过拉取请求提交您的机器人并通过Travis-CI测试通过时，我们认为您将获得赏金。 （测试将运行锦标赛模拟并根据性能通过或失败） 范例： 无论过去的表现如何，每台机器人的每场比赛都以$ 1000开始。 它必须与其他机器人进行50场比赛。 因此，该机器人在锦标赛中总共投入了$ 50k，如果挑战是2倍，则需要看到$ 100k的回报。 这看起来似乎很难

用梯形法求积分代码matlab 科学计算-MATLAB-代码 以下代码： 使用牛顿拉普森方法找到多项式的根。 使用Regula Falsi 方法找到多项式的根。 使用二分法求多项式的根。 使用高斯消元法求线性方程组的解。 使用Gauss Jordan 方法求解线性方程组。 使用高斯赛达尔法求解线性方程组。 使用Newton's Forward Difference Interpolation在给定数据集中查找值。 使用拉格朗日插值在给定数据集中查找值。 使用梯形法则求函数的积分。 使用辛普森规则求函数的积分。 还有很多..

矩形法matlab左点法代码使用MPB模拟简单的波导 该文档介绍了一个非常基本的示例，用于模拟波导并随后分析输出。 目的不是要全面介绍MPB，而是要演示如何将其用于各种应用，包括计算带结构，模式轮廓和组速度（包括和不包括材料色散）。 特别是，我们演示了如何将MPB用于运行大参数扫描以优化所需的某些参数。 mpb代码使用用户界面，可以直接从终端执行，也可以使用工作负载管理器（例如）执行。 仿真输出的分析是在Matlab中完成的，但如果需要，可以很容易地适应Python。 目录 固定索引模拟 在本节中，我们考虑在空气为背景的情况下，模拟钻石衬底上的简单矩形GaAs波导的能带图。 本示例以固定的索引值模拟单个设备实例，以生成带分散图并计算不同k点处的组速度。 我们还能够模拟电场分布图，计算模式重叠和绘图模式分布图/ 频段模拟 我们假设读者已经阅读了，但是无论如何我们都将逐步执行代码。 我们将遍历代码的各个部分，然后说明如何使用命令终端grep我们关心的输出，然后使用matlab清理并绘制结果。 我们需要做的第一件事是定义模拟窗口的标准单位。 假设麦克斯韦方程是尺度不变的，则使用MPB模拟时无