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Python实现基于人脸识别的上课考勤系统源码+项目介绍 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1）录入端负责数据导入， 2）管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3）监控端负责人脸识别以及签到功能。

东风本田项目介绍abb 节能及能源管理系统介绍

一个完整端到端的机器学习项目__预测建筑物的能源得分(完整分步实现源码+数据集+项目介绍).zip 【项目介绍】 这是一个受监督的回归机器学习任务：给定一组包含目标（在本例中为分数）的数据，我们希望训练一个可以学习将特征（也称为解释变量）映射到目标的模型。 受监督问题： 我们可以知道数据的特征和目标，我们的目标是训练可以学习两者之间映射关系的模型。 回归问题： Energy Star Score是一个连续变量。 在训练中，我们希望模型能够学习特征和分数之间的关系，因此我们给出了特征和答案。然后，为了测试模型的学习效果，我们在一个从未见过答案的测试集上进行评估 【你的收获】 数据清理，探索性数据分析，特征工程和选择等常见问题的解决办法 随机搜索，网格搜索，交叉验证等方法寻找最优超参数 可视化决策树 对完整的机器学习项目流程建立一个宏观的了解！值得拥有！！！

1、机器人新产业平台设计； 2、智能服务机器人设计； 3、智能终端物联网关设计； 4、智能家居系统设计； 5、 应用场景设计：包括智能政务服务、智能社区服务、智能营业厅服务、智能居家服务等。

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内含电力巡查系统的原型与需求使用Microsoft Office Visio打开即可查看，所有功能部分都有模型与需求案例。

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matlab正弦函数程序代码RF-PCA结合ELM用于分类 • 随机森林 (RF)、主成分分析 (PCA) 和极限学习机 (ELM) 的 Matlab 代码 要求 • MATLAB 用法 •RF_feature selection.m 是用于数据特征选择的随机森林特征选择算法程序。 •PCA.m 是主成分分析的函数程序。 这是一种特征提取方法，可以降低数据的维数。 •ELM.zip 包括main.m、elmtrain.m 和elmpredict.m 文件。 main.m 是极限学习机算法的程序。 •elmtrain.m 是分类问题的函数子程序，可用于数据的快速分类。 •elmpredict.m 是回归问题的函数子程序，可用于数据快速回归。 第 1 步：特征选择 % %加载数据集 加载数据； In = 输入'; ％ 输入数据 出 = 目标'; % 输入标签 ％％ 参数 叶=1； %叶节点样本数 ntrees=200; % 树的数量 fboot=1; % fboot 的数量 %% 输出说明 属性重要性的顺序 第二步：特征提取 %%加载数据 数据=zscore（数据）； % Z-score