智能排班系统是一款专门为广大的中小型零售业者提供智能排班系统，避免负责人因不了解业务，预估错销量等原因造成人员浪费或者人员短缺问题。 1.在排班系统中加入深度学习算法，预测下一阶段的交易量，并通过这个交易量计算劳动工时，并进行最终的排班 2.这套系统保证了劳动的合规性，输出的排班结果在不违反硬性规则的前提下尽量减少软性规则的违反。 3.自动化预测，通过配置排班周期等信息自动生成排版结果 4.可配置规则模型，包括排班合规性、员工匹配属性、组合规则、拆分规则等，使得最终的排班结果更加合理。 POS值预测模块 本模块主要使用了一种加权平均方法和三种时序预测模型prophet、LSTM、Seq2Seq模型对POS进行预测，从startDate到endDate每15分钟一个预测值。 劳动力工时预测模块 解析公司id、预测类型、开始结束时间、任务数组等参数，根据第一阶段输出（POS预测模块）预测出的POS数据和劳动力标准计算出所需的劳动力工时。 劳动力人数预测模块 1.解析参数获得预测需要的各项参数，比如公司id、预测类型、班次模板、预测开始结束日期、组合规则、拆分规则等； 2.处理各种规则等。

这不是一次简单的机器视觉项目课程，课程中把很多理论性极强的知识点进行了应用，让本身很晦涩的知识点变得简单易用，这才是课程的精华之处。因为在时下也有很多智能识别的项目，而本次的项目的不同之处就在于它将这些很多关联技术都应用在其中，适合从事深度学习和机器视觉的同学们，加深理解。

智能建筑设计与施工系列图集—1楼宇自控系统

用于运行DCNV3的环境，可在yolov5、yolov7、yolov8下直接使用

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文件中包括GEP算法（基因表达式算法）Python代码实现，以及多个调优版本，算法的一些基础概念都有，这是笔者自己编写以及总结的，需要的可以自行下载！

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强化学习算法合集（DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等等）内涵20+强化学习经典算法代码。对应使用教程什么的参考博客： 多智能体（前沿算法+原理） https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115299073?spm=1001.2014.3001.5502 强化学习基础篇（单智能体算法） https://blog.csdn.net/sinat_39620217/category_10940146.html

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