将实施某些形态学操作以清楚地区分前景与背景,以精确检测裂纹并估计相对于像素的裂纹长度。 在这些操作之前,图像被过滤以去除噪声。
2021-10-16 16:02:02 37KB matlab
1
通过条件查询数据库list,根据list去导出多列的excel表格,亲测有效工具类和代码js controller都放在一起
2021-10-16 10:41:09 7KB excel
1
植物叶病分析仪 该储存库包括一个预测植物病害的项目,并根据病害向农民推荐农药。 它还包括植物的实时分割以及其中的数据集生成。 因此,它是一个完整的计算机视觉(CV)系统,可以预测植物病害以及植物香料。 涉及的技术栈: 1)Django 2)Tensorflow 3)Keras 4)PIL 在Django依赖项中- 1)Django调整大小2)djagno rest_framework 如果想了解培训代码和方法 参观
2021-10-16 01:22:11 2.46MB HTML
1
克拉科夫空气污染项目 该项目致力于波兰克拉科夫的空气污染水平。 在欧洲的空气质量研究中,波兰城市排名很高。 根据瑞士空气监测平台IQAir的数据,克拉科夫在2019年欧洲污染最严重的城市中第29位。 利用天气条件,该模型可以预测称为PM2.5的极细颗粒物的水平,PM2.5是构成最大健康风险的污染物。 来自2019年和2020年的克拉科夫气象数据和PM2.5数据 执行数据预处理(处理丢失的数据,转换分类特征,缩放数据,消除异常值,设计新特征,检查多重共线性) 进行探索性数据分析 使用sklearn的LinearRegression和RandomForest创建和评估模型 在模型上创建性能最佳的python模块 使用资源 的Python版本: 3.7 软件包: pandas,numpy,sklearn,matplotlib,seaborn,sklearn,requests,json,pic
2021-10-15 23:53:15 2.47MB JupyterNotebook
1
matlab马科维茨代码投资组合资产分配策略:从Markowitz到RNN 该研究项目将从18个欧盟债券指数和一个基准开始,探索用于优化投资组合分配的不同方法。 使用Matlab和Python开发的项目。 项目中使用的输入数据和技术 原始数据是从Eikon下载的1998年至2018年间18个欧盟国家的所有回报,所有到期债券指数价格。 汇率也下载了。 使用的技术包括:Markowitz框架中的权重预算,风险预算,恒定相关模型和递归神经网络。 项目结构 包含从原始.xlsx文件提取数据的代码 进行初步的数据探索和分析 在5年的两个不同时期内对不受约束和受约束的有效边界进行一些初步分析 复制了5年内同等权重和基准投资组合的可能演变 a003_...m和a004_...m文件探索了用于投资组合分配的不同高级技术,计算了资产权重随时间的变化,累积收益和各种策略的总体排名 文件夹/RNN包含与a004_a_Advanced.m使用的递归神经网络相关的python文件 有关使用项目文件的其他信息 大多数Matlab a00x_...m文件应独立存在,并使用.mat文件收集执行相应文件中包含的分析所需
2021-10-15 19:41:15 7.45MB 系统开源
1
PfxCreator PEM证书+私钥-> PFX PfxCreator是一个简单的单exe工具,用于根据证书和私钥的PEM表示创建PKCS#12文件(.pfx,.p12)。 无需安装或依赖文件。 PfxCreator的工作简单明了,在许多需要将证书导入Microsoft相关系统的情况下可能有用。 您不需要使用OpenSsl或任何命令行工具。 我已经创建了它作为将原始证书导入的助手。 创建pfx或p12文件 支持RSA和ECDSA密钥 输出已加密,密码可以为空 系统要求 .Net Framework 4.7.2
2021-10-15 15:54:11 145KB azure certificates pki cloudflare
1
根据PC端telegram源码提取出来的文本显示代码,可以同时显示表情和文字,可以选中文字,显示链接
2021-10-15 14:49:47 531KB Qt telegram 文本解析 表情
1
电影推荐系统 使用推荐系统算法在Python中实现的应用程序,该算法适用于大数据集。 您应该将.csv文件与一堆电影一起使用,以便在其中进行选择 应用程序输入应与.txt文件中提供的示例相同
2021-10-15 13:06:17 3KB Python
1
主要介绍了Visual Studio中根据系统区分引用64位、32位DLL动态库文件的配置方法,本文在VS2008中测试通过,其它VS版本可以参考下
2021-10-15 10:06:41 54KB Visual Studio 区分 64位
1
银行营销数据分析 要求 Python 2.7 脾气暴躁> = 1.14.2 Matplotlib> = 2.2.0 熊猫> = 0.22.0 Scikit-Learn> = 0.19.1 描述 银行营销数据集是从葡萄牙语的一家银行机构的直接营销活动中收集的。 营销活动可以理解为打给客户的电话,说服他们接受他们向其银行存入定期存款。 每次通话后,他们被记为否-是客户未存入保证金,是-是通话中接受接受存入的客户。 该项目的目的是根据客户的信息预测应召客户是否愿意存入定期存款。 该项目考虑的银行营销数据集仅占全部可用数据集的一小部分(10%)。 该数据集包含约4119行数据,其中包含19个功能部件和1列Class信息。 数据集的主要问题是: 需要进行预处理以填充数据集中的未知值 需要进行预处理以决定分类数据和连续数据的使用 数据是类别不平衡的(与类别0的数量(否)相比,类别1
2021-10-14 23:03:03 4.92MB python random-forest pandas-dataframe histogram
1