matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。 接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。 然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。 接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然

LINUX egl X11 opengl代码 可以直接运行，包括makefile文件，可以参考编译

在进行image captioning实验时，通常会使用COCO、Flickr8k和Flickr30k等数据集。这些数据集已经处理好了格式，因此我们可以直接使用它们。然而，当我们需要使用自定义的数据集来完成特定任务时，就需要将其转换为json格式的数据集。目前，关于这方面的代码资料相对较少。因此，本文作者花费了一些时间，从头编写了一个能够将自定义的image captioning数据集转换为COCO JSON格式的代码。

用python3实现基于深度学习的AI人脸识别系统，脚本可以直接运行（包括源码文件、数据文件） 用到技术：Flask + OpenCV-Python + Keras + Sklearn 压缩包中包括：照片样本采集源码、深度学习和训练源码、人脸识别相关源码、Flask实现人脸识别接口等。 通过浏览器上传图片，或者打开摄像头即可识别。

编译好的6sv2.1,编译好了，可以直接运行。 使用说明：可以直接运行，把input.txt参数改了，把output删了。双击exe，就会出新的output.txt

用Panda3D开发3D枪战类游戏源码，脚本可以直接运行。 功能包括：开始动画、穿戴商店、关卡设计、场景切换、运动控制、对战特效。包括音效、地图实现，包括实现HUD模块。

纯js的k线图demo，可以直接运行测试，是比较专业的k线图了，包含得有均线，canvas画图，K线图趋势。包含1分钟线，分时线

lixunt同款爱心（python代码） 可以直接运行

ASP .NET Core API实例SwaggerUiApi_demo,下载vs2019后可以直接运行

基于vue3+vite+ts+cesium搭建的基本环境，包括所有源代码，可以直接运行 运行方式： npm install npm run dev 本地化打包： npm run build