中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

楚怡杯职业院校技能大赛中的Python程序开发数据分析练习是一项针对职业院校学生编程能力和数据分析技能的竞赛活动。在这项练习中，学生们将运用Python这一强大的编程语言，通过实际的数据集来展示他们的数据分析能力。Python作为一门解释型编程语言，因其易学易用、丰富的库支持以及在数据科学领域的广泛应用而备受青睐。 Python程序开发的数据分析练习要求参赛者具备以下几个方面的知识点。必须熟悉Python的基础语法，包括变量、数据类型、控制结构以及函数的定义和使用。此外，参赛者需要掌握数据分析必备的库，例如NumPy、Pandas和Matplotlib等。NumPy库在处理多维数组和矩阵运算方面十分强大，Pandas库则提供了快速灵活的数据结构，方便数据处理和分析，Matplotlib库能够通过简单易用的接口来绘制图形，使得数据分析结果可视化。 数据分析的核心在于理解数据集，这要求参赛者必须能够进行数据清洗、数据探索以及数据建模。数据清洗包括处理缺失值、异常值和数据标准化；数据探索主要涉及对数据集进行统计分析和特征工程；数据建模则是选择合适的算法，运用机器学习技术构建预测模型。 楚怡杯技能大赛还要求参赛者具备一定的业务理解能力，能够将数据分析结果转化为有助于解决实际问题的见解。这就需要参赛者在练习过程中，不断积累行业知识，了解业务流程，这样才能更准确地定位数据分析的目标，并提出合理的解决方案。 除了上述技能，Python程序开发中还涉及到一些高级应用，如使用Jupyter Notebook进行数据探索和建模，或是使用Scikit-learn库来进行更高级的机器学习任务。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档，非常适合于数据分析和机器学习的实验过程。而Scikit-learn库提供了许多简单而有效的工具用于数据挖掘和数据分析，是进行数据建模的利器。 在楚怡杯职业院校技能大赛的Python程序开发数据分析练习中，学生们不仅要展示他们在编程和数据分析方面的技能，还要展现他们对业务流程的理解以及将数据分析结果转化为实际解决方案的能力。通过这样的竞赛，学生可以大幅提升自身的综合技能，并为将来的职场生涯做好准备。

内容概要：本文档介绍了通过Python实现一种带有外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络的方法来预测时间序列数据。整个教程涵盖从合成数据的制作到最终效果呈现的一系列步骤：具体步骤包括数据清洗与划分，利用NARX架构创建一个模型以及对其调优训练，并对训练后的模型进行了有效性检验；最后以图表形式展现了实际与预期间的比较情况。 适用人群：对于那些拥有初步机器学习经验和希望进一步了解并掌握使用深度学习技巧进行数据分析与预测工作的开发者们来说尤为有用。 使用场景及目标：适用于各种含有周期成分的数据预测任务；主要目的则是借助这一方法来探索数据间潜在规律并预测未来的走势。 其他说明：提供了所有涉及到的相关脚本供下载参考。

本文详细介绍了一个基于YOLOv11的水面垃圾检测系统的搭建与实现方法。项目实现了精确、高效多类别垃圾的自动识别，提供了可视化结果和友好的操作界面，适用于水面污染治理和环保监测等领域，具体步骤包括了环境配置、模型训练以及最终评估等方面的知识。它还包括对未来的工作方向和发展前景的展望。 适合人群：具有一定Python编程基础的研究人员或者相关行业技术人员。 使用场景及目标：①自动化识别水域中的污染物及其定位信息；②通过可视化手段展示模型的效果表现，如准确率、召回率等相关数值。 其它：该文档包含了项目的详细流程记录、关键源码样例和重要提醒等。

内容概要：本文提供了从零开始搭建的基于 YOLOv11 模型的混凝土缺陷检测系统教程，覆盖了整个流程，如开发配置指导，训练集搭建、模型的使用方法到最终集成图形界面交付应用等内容，尤其注重图像预处理及增广手段的有效利用，帮助读者建立高效的系统以满足工程中的实时监测需求。此外还包括对未来发展方向的具体展望，比如引入新型检测器或进一步扩展故障类别。 适合人群：适用于具有一定Python基础、想探索目标检测领域尤其是从事土木工程质量监督的技术工作者。 使用场景及目标：适合对有形结构如混凝土建筑的质量检验需要的公司部门，以提高检测的精确度同时加快检测流程的速度。 其他说明：项目代码附在文中，方便大家快速上手测试并进一步深入研究。对于那些对模型效果不满意的，本文给出了提升系统效能的具体注意点，譬如持续优化迭代以及增加系统设置自由度。

楚怡杯职业院校技能大赛中“Python程序开发”数据分析练习是一项针对职业院校学生设计的比赛项目，其主要目的是提升参赛者在数据分析方面的能力。通过这个练习，参赛者不仅能够巩固和应用所学的Python编程技能，还能够在真实的数据分析场景中得到锻炼和实践。 在参与此类练习时，参赛者首先需要对数据分析的基本概念有深入的理解，包括数据采集、数据清洗、数据处理、数据分析以及数据可视化等关键步骤。Python作为一种高效的语言，在处理数据集方面表现尤为出色，它拥有众多专门用于数据分析的库和框架，例如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn等。参赛者在练习中需要运用这些工具来处理和分析数据，进而提取有价值的信息。 数据分析练习的具体内容可能会包含多个方面的任务。例如，参赛者可能要对一组给定的数据集进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA），这需要通过可视化工具对数据的分布、趋势以及可能存在的异常值等进行初步的观察和分析。此外，参赛者还可能需要进行预测建模，利用机器学习算法来预测数据集中某些变量之间的关系。在这个过程中，可能涉及到对数据进行特征选择、模型训练以及模型评估等。 除了技术层面的挑战，数据分析练习也要求参赛者具有良好的问题解决能力以及逻辑思维能力。因为数据分析并非仅仅是对数据进行机械化的处理，更多的是要理解业务背景，针对实际问题，选择合适的数据处理和分析方法。在职业院校的教育背景之下，这样的练习同样有利于学生们理解如何将数据分析应用到不同的行业场景中，比如金融、市场、医疗、教育等领域。 不仅如此，数据分析练习也是对参赛者软件工程能力的一种检验。因为数据项目很少是一个人独立完成的，这涉及到团队协作、项目管理和版本控制等软件工程的方方面面。在这一过程中，参赛者需要学会如何合理安排项目进度、如何与其他团队成员沟通协作以及如何使用工具（比如Git）来管理代码的版本。 从更长远的角度来看，通过楚怡杯职业院校技能大赛中的“Python程序开发”数据分析练习，不仅可以帮助学生为未来可能涉及的数据分析师、数据科学家等职业道路打下坚实的基础，同时也能够提升学生在职场中使用Python语言进行数据处理和分析的实际操作能力。这对其就业竞争力的提升以及职业生涯的长远发展都具有积极的影响。 楚怡杯职业院校技能大赛中的“Python程序开发”数据分析练习，不仅仅是技术能力的比拼，更是一次全面提升数据处理能力、软件工程能力以及问题解决能力的良机，是职业院校学生展示自我、提升自我、实现自我价值的重要平台。

内容概要：本文详细介绍了一个使用 C++ 结合 OpenCV 部署 YOLOv11-Pose 姿态估计 ONNX 模型的实例项目。该项目不仅能实现实时的人体姿势估计功能还让用户可根据自身需求调整各种检测指标如置信度门限。同时，文中详细介绍了项目背景、特点、改进方案、必要的注意事项及其具体的实现步骤包括了所需数据的格式和预处理流程并且提供了完整且注释详尽的样例源代码帮助新手开发者快速搭建起自己的实时姿态估计系统。 适用人群：具备一定 OpenCV 操作经验的研究员和软件开发者。 使用场景及目标：在诸如健身指导、舞蹈训练、人机交互等具体情境中自动捕捉与跟踪人体的动作与姿态。 额外说明：由于本方案使用ONNX模型格式，使得将同一模型移植到多种不同软硬件平台变得更加便利。

本文提供了基于Python的高斯过程回归（GPR）的实例演示。它介绍了多输入单一输出回归的任务处理，涵盖了从生成虚拟数据到实施预测的完整流程。重点在于构建和训练GPR模型，在数据集上的表现情况以及如何解读预测结果及其不确定度范围；另外，还包括对所建立模型的有效性的多维评测。 适合人群：对机器学习感兴趣并希望通过具体案例深入理解和实际运用高斯过程回归的技术人员。 使用场景及目标：本教程的目标读者群体为想要深入了解高斯过程回归的理论依据以及其实践技巧的人群，特别是在解决涉及非参数数据的小样本回归分析、多指标评估等问题方面寻求方法的人们。 补充说明：尽管本文主要关注于高斯过程模型的具体构建步骤，但它也为感兴趣的个人指明了几项未来的拓展途径，例如改进核心公式以便更好地应对大型数据集合以及其他高级主题，有助于推动项目的不断发展完善。

内容概要：该文档详细介绍了如何在MATLAB环境中实现使用贝叶斯优化方法训练多层感知机（BO-MLP）完成从多输入到单输出回归预测的工作流。整个流程涵盖了准备合成数据集、建立和训练BO-MLP模型、利用模型对新样本点做出预报以及评估预报准确度，最后还展示了预报效果对比的可视化图形。 适合人群：适用于希望借助于MATLAB工具箱从事机器学习研究尤其是专注于非线性回帰问题解决的数据科学家和工程师。 使用场景及目标：帮助研究人员能够自行搭建BO-MLP神经网络架构，并运用自动超参数寻优手段优化网络配置；旨在提升面对具体应用场景时复杂回归任务的处理能力和泛化能力。 其他说明：文中不仅提供了完整的代码样例和相应的解释说明，而且包含了所有所需的数据准备工作段落，在此基础上读者可根据自己的实际问题灵活调整各组件的具体实现细节来达到更好的应用效果。

本文档介绍了基于YOLOv11模型的安全帽检测系统的开发，旨在识别各种颜色的安全帽。文中涵盖了使用ONNX格式的模型、Tkinter制作的用户界面以及一系列辅助功能如数据增强的方法、置信度调整等细节，并提供了从环境搭建到最终实现的整体指导和代码示例。此外还涉及系统未来的改进步骤。该系统不仅具备良好的鲁棒性和实用性，并且具有很强的灵活性和扩展性。 适合人群：具有基本编程背景并对机器学习尤其是计算机视觉感兴趣的研究人员和从业者。 使用场景及目标：适用于工地上各类环境中对工作人员佩戴情况的有效监测，旨在提高施工场所的安全管理效能；同时也适用于研究人员学习YOLOv11及相关检测技术。 其它：系统在未来有望发展成为实时监控系统，并支持多任务处理，进一步增加其实用价值。