压缩包主要包含用于数据预测的小波神经网络（WNN）源码及预测的数据集，其中WNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、平滑因子、伸缩因子等参数。

电力漏电用户自动识别Python源码.rar 数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。概念描述算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。

主要为hog 方向梯度直方图函数的实现，输入图像，输出特征，为简化版代码，基本按照步骤实现了hog特征的提取，为python实现，感谢您的学习。

实现基于Python的BP神经网络数据预测模型，压缩包中包含文件如下：源码BPNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数；test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等；train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、阈值。

基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 【算法解析】 该算法整体思路是通过位平面和分块加密，嵌入信息，并且能够实现可以提取信息而不解密图像，不提取信息解密图像，以及同时获取信息和图像。 恢复图像原理是通过图像平整度去判定是否恢复到原图像，所以对于某些特殊图像，无法完全复现出原本图像。 【算法流程】 加密算法->嵌入算法->解密算法->提取算法->恢复（解密+提取）算法

移动机器人路径规划算法——人工势场法MALTAB和Python源码，内包含3个python版本的人工势场法独立程序、1个C++版本的人工势场法独立程序和1个MATLAB版本人工势场法的独立程序

基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术） 基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术） 基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术） 基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术） 基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码(课程大作业).zip SIFT特征点提取和RASIC算法 OpenCV+Python图像拼接（全景图片拼接技术）

scikit-learn，简称sklearn，一个强大的Python机器学习库，本代码的“加州房价预测”实验是一个线性回归模型，包含已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件和数据集.csv文件，放到jupyter notebook根目录下即可打开或者运行。

基于python开发的通过人脸识别遗传病的机器学习系统源码+模型文件+项目说明.zip 【项目结构】 deep_learning文件夹中包含训练端到端神经网络模型的Jupyter文件，文件夹中代码根据分类问题进行组织。 traditional_ml文件夹中包含使用基于传统机器学习的非端到端模型的jupyter文件，文件夹中代码根据分类问题进行组织。 dataset文件夹中包含训练中所使用数据，该数据由于人脸图片隐私性未上传github，可根据论文中提供的数据集获取途径以及搜索引擎获取。 normalized_dataset文件夹用于存放经过图像预处理的图像。 backend文件加中包含可视化程序后端部分代码

基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 基于卡尔曼滤波和最大权值匹配实现的多目标跟踪python源码+详细代码注释+使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、python、目标跟踪学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。