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本文拟对kaggle上的一篇关于随机森林模型的文章进行案例调研，对文章的各个环节，包括案例描述、数据检视、特征工程、模型训练和模型优化使用的方法进行梳理并对文章的亮点与不足做出相应的反思。该文章的任务是基于随机森林模型，结合人的15项特征来预测该人年收入是否超过5万美元。数据源是美国人口普查局1994年的普查数据，调查对象数量为32561。这篇文章的亮点有：1.特征工程使用了简单而且容易理解的方法；2.进行充分的数据检视，对后续数据处理有了启示性作用；3、通过计算特征重要度过滤不重要的特征，展现了模型可以不断优化的可能性。主要不足有：1、没有解决高基数问题；2.并没有优化模型参数；3.没有处理离群值。

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案例系列：美国人口普查_预测收入超过50K_TabTransformer二分类 本示例演示了如何使用进行结构化数据分类，TabTransformer是一种用于监督和半监督学习的深度表格数据建模架构。TabTransformer基于自注意力的Transformer构建而成。Transformer层将分类特征的嵌入转换为强大的上下文嵌入，以实现更高的预测准确性。在这里，我们定义数据集的元数据，这些元数据对于读取和解析数据为输入特征以及根据其类型对输入特征进行编码非常有用。# 数值特征的名称列表"age", # 年龄"education_num", # 受教育年限。

yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。

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台达PLC与台达VFD变频器modbus 通讯案例 配件：台达DVP 14es的PLC，台达VFD M变频器。 昆仑通态触摸屏和威纶通触摸屏 功能：完成PLC与变频器的modbus RTU通讯，实现触摸屏上控制变频器启停，设置频率，读取输出频率，电流，电压。 说明：程序带注释，有变频器接线方式，设置方式。