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多工作簿指定工作表，全部数据汇总

由于我们现有业务需要经常清除redis数据，所以写了个改脚本来一键式执行。可以根据业务不同修改其中的redis命令，来以此节省重复工作浪费的时间。 PS：里边VBS脚本360报毒，如有怀疑是病毒的可以自己查看或者不使用。

python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。 python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zi

基于HLS的高效深度学习卷积神经网络FPGA实现方法项目全部数据.zip本文通过对现有相关研究的分析、总结和改进，给出了一系列在软件层面上如何构建和训练小巧高效且利于硬件加速的网络方法，在FPGA实现时如何减少资源、降低功耗及提高速度的方法，以及在HLS中如何增加设计灵活性、可移植性和可扩展性的方法，具有很好的实用价值。并结合这些方法构建和训练了一个网络，命名为EfficientNet，使用HLS在FPGA上对其进行了推断加速。通过与其他网络和平台的对比，验证了这些方法的有效性。本文的主要工作和贡献如下： 设计实现了一种轻量化的深度学习网络EfficientNet。针对传统网络参数量及计算量大且不利于硬件加速的问题，本文在保证精度的前提下，分析了以深度可分离卷积代替标准卷积、以步进代替池化、以平均池化代替全连接的方法，提出了尺寸不变通道增减交替的方法，并对这些方法进行了集成，从而构建了一个低复杂度的DCNN网络，并命名为EfficientNet。实验结果表明EfficientNet在公开的Flower_photos数据集上的分类精度为89.3%，相比Inception-v3，在参数量

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基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。 基于MATLAB实现SARIMA时间序列预测源码+全部数据.zip一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。

基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码+全部数据.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码+全部数据.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip基于MATLAB实现LSTM时间序列预测源码.zip

python基于LSTM神经网络进行时间序列数据预测源码+全部数据.zip包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 .LSTM单变量2 1.观测值缩放 2.时间序列转换成稳定数据 3.时间序列转监督学习数据 1_3.LSTM单变量3 1.LSTM模型开发 1_4.LSTM单变量4 1.完整的LSTM案例 1_5.LSTM单变量5 1.更健壮的LSTM案例 2.LSTM多变量（air_pollution） 1_1.LSTM多变量1 1.数据输出 2.预处理 1_2.LSTM多变量2 1.LSTM数据预处理 1_3.LSTM多变量3 1.定义&训练模型 2.数据预处理 3.Multi-Step LSTM预测（shampoo-sales） 1_1.Multi-Step LSTM预测1 1.静态模型预测 1_2.Multi-Step LSTM预测2 1.多步预测的LSTM网络 二