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基于灰狼算法(GWO)优化门控循环单元(GWO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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当今家居生活中面临各种环境与健康安全问题，如空气湿度过低，容易让人患上呼吸系统的疾病；CO、甲醛等有害气体危害人体健康；天燃气泄漏引起的爆炸事故频发等。人们对高品质生活环境的追求越来越强烈，所以居住环境的各种参数得到了大家的广泛重视。随着智能化与信息化的快速发展，我们可以利用现代科技对家居环境进行监测及调整，使我们的居住体验更加美好。 本设计完成一个可以监测温湿度、有害气体以及非法入侵的智能家居监控系统，包括主控模块、传感器模块、显示模块、报警驱动模块等。 系统的控制核心是STC89C52单片机，通过DHT11传感器来监测室内温湿度，烟雾传感器MQ-2监测有害气体烟雾浓度，HC-SR501传感器用来监测人体信号，按键电路可以设置监测数据上下限阈值及人体红外监测布防状态，当超过阈值时，蜂鸣器和LED灯声光报警，同时通过继电器驱动相应电器，实时对家居环境进行调控。此外，通过LCD1602液晶屏显示实时温湿度、烟雾浓度等信息供人们实时了解家庭环境状况，从而保证家庭生活环境的安全与舒适。

Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口，通过对启动器参数的设置，可以进行很多灵活的启动方式，下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的，根据多种多样的数据集，我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回，方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34，代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接，极大的减少了参数数量，降低了内存使用。

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通过JavaWeb技术并结合MySQL来编写的基于Jsp+Servlet+纯（HTML+CSS+JavaScript）实现的学生成绩管理系统。（IDEA实现，服务器Tomcat10.0.22） zip包内容有全部完整代码（前后端代码+数据库创建）

IOT踩坑路（一）基于Blinker和ESP8266的小爱同学控制灯 在家呆的实在无聊，捣鼓小爱同学打发时间，想试试智能家居的功能，苦于没有智能设备，正好手头有一个WiFi模块，灵感乍现，何不自己DIY一个智能设备呢，一番痛彻心扉的踩坑路由此开始 一、准备材料 Esp8266WiFi模块 带小爱同学的智能设备 USB转TTL串口模块 手机一部（下载米家APP、BlinkerAPP） 二、小爱同学官方开发文档 小爱同学暂不开放个人开发者接口，但是可以基于第三方云服务连接小米云 经过一番人肉对比，最终锁定Blinker物联网平台，最简单，最易入门（官方如是说） 小爱开放平台：https://

基于高通量计算与机器学习的材料设计方法与软件的开发与应用 本资源摘要信息将详细介绍基于高通量计算与机器学习的材料设计方法的原理、实现过程和应用实践，以及与之相应的软件的开发与应用。 一、基于高通量计算的材料设计方法 高通量计算在材料设计中的应用主要体现在以下几个方面：分子模拟、计算设计和材料性质预测。通过高通量计算，可以对材料的分子结构和化学性质进行高精度的计算，帮助研究人员深入了解材料的本质；计算设计可以通过计算机模拟和优化材料的设计方案，提高材料的性能和稳定性；材料性质预测则可以通过对材料的各种性质进行预测，为新材料的研发提供理论指导。 二、基于机器学习的材料设计方法 机器学习在材料设计中的应用也包括算法、模型和数据集等方面。机器学习算法包括神经网络、决策树、支持向量机等多种类型，可以根据不同的材料设计和预测需求进行选择；模型方面，主要包括各种统计算法和深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等；数据集则是机器学习算法发挥作用的关键，需要收集和整理大量关于材料性质、结构、性能等方面的数据。 基于机器学习的材料设计方法主要涉及模型建立、算法优化和数据集选择等方面。模型建立需要根据研究目标和数据特征选择合适的机器学习算法和模型；算法优化则需要对模型进行训练、调参、优化，以提高预测的准确性和效率；数据集选择则需要收集和整理大量与材料相关的数据，包括结构、性质、性能等方面。 三、软件的开发与应用 为了实现基于高通量计算与机器学习的材料设计方法，需要开发相应的软件工具。在需求分析阶段，需要明确软件的功能和用户需求，如材料性质预测、分子模拟等；在程序设计阶段，需要选择合适的编程语言和框架，如Python、C++等，并设计软件的基本架构和模块；在代码实现阶段，需要将算法和模型实现为具体的代码，并编写用户界面和文档。此外，还需要对软件进行测试和优化，确保其稳定性和性能达到预期。 四、结论 本资源摘要信息介绍了一种基于高通量计算和机器学习的材料设计方法，以及与之相应的软件的开发与应用。该方法结合了高通量计算在材料设计中的快速筛选和机器学习在预测新材料性质方面的优势，为材料设计提供了新的解决方案。通过这种方法，可以在短时间内筛选和优化大量的材料设计方案，从而提高材料的性能和稳定性，加速新材料的研发进程。同时，本资源摘要信息还介绍了软件开发的过程和实现，为实际应用提供了有效的工具。这种方法的重要性和前景不仅在于其高速和高精度，更在于其可以为材料科学领域的研究与发展提供更多的可能性和创新。