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matlab，强化学习MPC模型预测控制算法 基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真 使用matlab2021a或者更高版本运行！！！！

新能源汽车整车控制器VCU学习模型，适用于初学者。 1、模型包含高压上下电，行驶模式管理，能量回馈，充电模式管理，附件管理，远程控制，诊断辅助功能。 2、软件说明书（控制策略说明书） 3、模型有部分中文注释 对初学整车控制器自动代码生成或刚接触整车控制器有很大帮助。

基于ip-iq变换的谐波检测算法，并联型APF 有源电力滤波器 谐波电流检测 matlab simulink仿真学习模型，其他检测方法也做了，有参考文献，适合自学。

ml_with_django ml_with_django是一个开源模板，用于通过django应用程序提供机器学习模型。 该项目还包含一个基于django-admin的几乎可用于生产环境的管理仪表板。 您仅需几个步骤，即可使用此模板非常快速地开发基于django的ml应用程序。 该项目使用tensorflow 1.8版本，该版本仍然依赖于旧api版本。 更新到当前的tensorflow版本可能会产生不兼容的冲突。 本文件的内容 截屏 图像管理的管理员后端 日志管理 用户和组权限的屏幕截图 设定（TBD） 移至设置。 预安装 python 3.6.5 点子 virtualenv或virtualwrapper 设置管理员用户并开始使用 默认情况下，Django将创建一个本地sqllite.db并将该数据库用于本地开发。 创建一个超级用户帐户，然后启动应用程序： $ m

TensorFlow中的深度学习模型 该存储库包含使用实现几种深度学习模型的jupyter笔记本。 每个笔记本均包含有关每种型号的详细说明，希望可以简化所有步骤。 笔记本在Python 3.6，Tensorflow 1.8中运行 楷模：

近年来，恶意软件呈现出爆发式增长势头，新型恶意样本携带变异性和多态性，通过多态、加壳、混淆等方式规避传统恶意代码检测方法。基于大规模恶意样本，设计了一种安全、高效的恶意软件分类的方法，通过提取可执行文件字节视图、汇编视图、PE 视图3个方面的静态特征，并利用特征融合和分类器集成学习2种方式，提高模型的泛化能力，实现了特征与分类器之间的互补，实验证明，在样本上取得了稳定的F1-score（93.56%）。

机器学习的时间序列预测 一组预测时间序列的不同机器学习模型，具体来说是给定货币图表和目标的市场价格。 要求 必需的依赖项： numpy 。 其他依赖项是可选的，但是为了使最终模型更多样化，建议安装以下软件包： tensorflow ， xgboost 。 经过python版本测试：2.7.14、3.6.0。 取得资料 有一个内置的数据提供程序，可以从获取数据。 目前，所有模型都已通过加密货币图表进行了测试。 提取的数据格式是标准安全性：日期，最高，最低，打开，关闭，交易量，报价量，weightedAverage。 但是模型与特定的时间序列特征无关，并且可以使用这些特征的子集或超集进行训练。 要获取数据， 从根目录运行脚本： # Fetches the default tickers: BTC_ETH, BTC_LTC, BTC_XRP, BTC_ZEC for all time periods. $ ./run_fetch.py 默认情况下，将提取Poloniex中所有可用时间段（天，4h，2h，30m，15m，5m）的数据，并将其存储在_data目录中。 您可以通过命令行参

使用Flask Dockerize并将机器学习模型作为REST API部署 一个可以服务于预测机器学习模型的简单Flask应用程序。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 部署ML模型的步骤 安装Flask和Docker 序列化您的scikit学习模型（可以使用Pickle或JobLib完成） [可选]将列名称列表添加到scikit对象，例如：rf.columns = ['Age'，'Sex'，'Embarked'，'Survived'] 创建一个单独的flask_api.py文件，该文件将使用Flask构建Web服务 运行python flask_api.py 转到http地址检查其是否正常工作 创建一个执行以下项目的dockerfile 安装ubuntu，python和git 从git克隆代码回购或将本地python代码移动到容器中的/ app 将WORKDIR设置为/ app 在requirements.xt中安装软件包 露出端口以进行烧瓶定位

3dmax机战学习模型——含男女角色,适合新手学些用，配合unity3d使用，符合商业要求