LCTFP：基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型(python代码) 车站内运行脚本的各个站点的一个半小时内的交通流数据。txt 运行数据_preprocess py。包括读取的所有文件txt。原来的处理数据：数据采集​​、归一化处理时间、处理顺序。 LCTFP使用模型1D CNN + LSTM的组合结构对暴露短时交通流进行预测。1D CNN使用学习时短交通流的空间特征，LSTM使用学习时交通流的时间特征。脚本cnn_lstm_param.py可进行超参数搜索，运行前需安装hyperas。

支持向量机是一个非常出色的二分类分类模型，关于这个笔记为三篇，介绍SVM的原理。

支持向量机SVM，回归。

use CNN recognize captcha by tensorflow. 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 里面有项目介绍和种种验证码识别的方法，可以快速部署到项目之中，或者对其进行改进和加强，都是很方便的，希望对你们有帮助

时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上

这个 svm 代码是为了分类两个不同的类而编写的。

人工神经网络、CNN、RNN、lstm

分享 BP CNN RNN LSTM 算法核心点： 反向传播算法的核心就是 梯度下降 + 链式法则求偏导 所谓神经网络的训练或者是学习，其主要目的在于通过学习算法得到神经网络解决指定问题所需的参数， 这里的参数包括各层神经元之间的连接权重以及偏置等

使用OpenCV和CNN进行图像分割 使用OpenCV（和深度学习）进行图像分割

svm预测matlab代码3D LiDAR 点云中水果检测的 Matlab 实现。 介绍 该项目是使用 LiDAR 传感器 Velodyne VLP-16（Velodyne LIDAR Inc.，San Jose，CA，USA）获取的 3D 点云中水果检测的 matlab 实现。 此实现用于评估 ，其中包含 11 棵富士苹果树的 3D LiDAR 数据以及相应的果实位置注释。 在以下位置找到更多信息： 准备 首先，克隆代码 git clone https://github.com/ GRAP-UdL-AT/fruit_detection_in_LiDAR_pointClouds.git 然后，在保存代码的同一目录中创建一个名为“data”的文件夹。 在 /data 文件夹中，保存可用的地面实况和点云数据（“AllTrees_Groundtruth”和“AllTrees_pcloud”）。 先决条件 MATLAB R2018（我们没有在其他matlab版本中测试过） 计算机视觉系统工具箱 统计和机器学习工具箱 数据准备 LFuji-air 数据集：保存在 /data 文件夹中。 交叉验证