数据标准化（Normalization）是指：将数据按照一定的比例进行缩放，使其落入一个特定的小区间。 为什么要进行数据标准化呢？ 去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同量级、不同单位或不同范围的数据转化为统一的标准数值，以便进行比较分析和加权。 通过手写Python代码对海伦约会对象数据集完成数据标准化归一化的预处理。 其中包含： （1）Min-Max标准化 （2）Z-Score标准化 （3）小数定标标准化 （4）均值归一化法 （5）向量归一化 （6）指数转换

基于STM32温湿度声光报警系统（自己编写，纯手敲） 设备功能： ①传感器：DHT11 ②控制器件：二极管，蜂鸣器。 ③按键功能：切换界面，调整控制阈值。 ④屏幕功能：屏幕可展示当前环境温湿度，界面2设置阈值。 ⑥功能：环境温湿度超过或低于设置的阈值，声光报警，温度报警红色，湿度报警蓝灯 只是电子资料（包括原理图 代码 仿真 元器件清单） 直接拍就可以，可以讲解，代码几乎每行讲解，小白也可以理解

DZ先生国标资源整合之国标精选——一书在手-附件资源

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

手写方程式求解 使用卷积神经网络求解手写方程 要求 OpenCV 凯拉斯 介绍 在这个项目中，我尝试使用opencv和pretrain resnet50模型评估手写表达式。 为了测试项目，我在油漆上创建了手写表达并将图像加载到Evaluate_Equation.ipynb中 代码说明 1. Extract_data.ipynb 从数据集中加载图像 图像->灰度->图像取反 查找轮廓 按boundingRect排序 查找具有最大面积的矩形 裁剪图片 将图像调整大小并调整为一维数组 附加课程（从0到12的数字） 存储在列表中并转换为csv 2. Handwriting_train.ipynb 使用熊猫导入csv 分为图像和标签 将1D图像转换为3D图像 将图像重塑为（，28,28,3） 导入预训练的Resnet50模型并添加密集层 训练模型 保存模型 3. Evaluate_Equ

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Python课程设计—基于卷积神经网络手写数字识别系统，经老师指导通过的高分项目。 选题 利用numpy完成手写数字数据集的识别，完成多分类问题，搭建神经网络，并且完成模型的训练以及性能评估，可视化数据 用到的知识 sklearn 数据集的提取分割 yaml配置文件使用 numpy实现各个神经层 参数初值选择 梯度下降方法选择 sklearn 分类模型评估 matplotlib数据可视化 设计模式 Markdown写报告

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尝试从具有逐渐降低的介子质量的模拟中提取具有零质量夸克的两种动力学风味的，在零化学势下QCD的手性跃迁顺序的方法，由于它们增加了数值成本，因此仍然没有定论。 在解决此问题的另一种方法中，我们将路径积分视为退化夸克的连续数Nf的函数。 如果对于Nf≥3，手性极限的跃迁是一阶的，那么对于Nf = 2，第二阶跃迁则需要介于两者之间的三临界点。 反过来，这意味着随着接近手性极限，一阶和交叉区域之间的临界边界线的三临界缩放。 在交错的费米子离散化过程中，很容易实现非整数数量的费米子风味。 在μ= 0和Nf = 2.8、2.6、2.4、2.2、2.1的粗Nτ= 4晶格上的探索性模拟确实显示了临界质量的平滑变化，从而在（m，Nf）平面上绘制了一条临界线。 对于最小的质量，该线看起来与三临界定标一致，允许外推至手性极限。