遥感处理软件，内置常见的机器学习算法随机森林和支持向量机，随机森林算法可以输出特征重要性，RFE_SVM可以进行特征选择，同时内置农业、土壤、水体行业使用模块
2019/1/13 19:42:30
655.62MB
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音频流派分类使用机器学习算法自动进行音乐流派分类，例如逻辑回归和K-最近邻使用言语：Python2.7此存储库包含根据以下流派对音乐进行分类的开发代码：蓝调古典（西方）国家迪斯科金属流行音乐数据集用于训练模型的数据集是GTZAN数据集。
数据集简介：该数据集用于G.Tzanetakis和P.Cook在2002年IEEETransactionsonAudioandSpeechProcessing中的流派分类“音频信号的音乐流派分类”中的著名论文。
该数据集由每30秒长的1000个音轨组成。
它包含10个流派，每个流派由100首曲目表示。
曲目均为.wav格式的22050Hz单声道16位音频文件。
官方网页：marsyas.info下载大小：约1.2GB下载链接：下载GTZAN流派合集
数据集简介：该数据集用于G.Tzanetakis和P.Cook在2002年IEEETransactionsonAudioandSpeechProcessing中的流派分类“音频信号的音乐流派分类”中的著名论文。
该数据集由每30秒长的1000个音轨组成。
它包含10个流派，每个流派由100首曲目表示。
曲目均为.wav格式的22050Hz单声道16位音频文件。
官方网页：marsyas.info下载大小：约1.2GB下载链接：下载GTZAN流派合集
2022/12/9 0:08:24
9KB
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Java实现图结点着色图形化演示，里面包含完整源代码，是学习算法设计不可多得的好材料，各位亲，心动不如举动啊，赶快下载吧！
2016/6/1 12:43:36
11KB
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随着大数据产业在各个行业的落地生根，基于大数据的数据分析任务也越来越严峻。
一方面，传统的数据分析软件如SAS、SPSS等技术较为滞后、跟大数据平台的整合较差、好多算法无法胜任大数据模式，此外，成本也较高。
另一方面，基于大数据手段的新型数据分析软件层出不穷。
然而，很多该类型的分析软件只是包了一层开源软件的壳，缺乏很多实用的功能，没法用于生产环境的数据挖掘任务。
Sophon是一款注重实战的分布式机器学习平台。
除了丰富的分布式机器学习算法以外，它还实现了用户生产环境需求的功能，以及丰富的数据预处理算子。
尤其在深度学习领域，Sophon是国内第一家拥有图形化拖拽能力的深度神经网络训练平台，优化了分布式GPU调用，能够用于文本、图像等常见的深度学习领域。
一方面，传统的数据分析软件如SAS、SPSS等技术较为滞后、跟大数据平台的整合较差、好多算法无法胜任大数据模式，此外，成本也较高。
另一方面，基于大数据手段的新型数据分析软件层出不穷。
然而，很多该类型的分析软件只是包了一层开源软件的壳，缺乏很多实用的功能，没法用于生产环境的数据挖掘任务。
Sophon是一款注重实战的分布式机器学习平台。
除了丰富的分布式机器学习算法以外，它还实现了用户生产环境需求的功能，以及丰富的数据预处理算子。
尤其在深度学习领域，Sophon是国内第一家拥有图形化拖拽能力的深度神经网络训练平台，优化了分布式GPU调用，能够用于文本、图像等常见的深度学习领域。
2018/7/18 12:56:15
4.94MB
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我搜集的电梯调度算法，论文。
包括：强化学习算法,LOOK调度算法，最短寻道算法，遗传算法，滚动优化算法，模糊控制，预定电梯群控算法，基于现场总线的算法。
希望免除大家搜索之苦。
包括：强化学习算法,LOOK调度算法，最短寻道算法，遗传算法，滚动优化算法，模糊控制，预定电梯群控算法，基于现场总线的算法。
希望免除大家搜索之苦。
2021/3/26 1:31:03
3.9MB
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本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。
面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法?」有很多因素会影响这一问题的答案，比如：数据的大小、质量及性质可用计算时间任务的急迫性数据的使用用途在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法功能最好。
我们并不提倡一步到位，但是我们确实希望根据一些明确的因素为算法的选择提供一些参考意见。
机器学习算法速查表可帮助你从大量算法之中筛选出解决你的特定问题的算法，同时本文也将介绍如何使用该速查表。
由于该速查表
面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法?」有很多因素会影响这一问题的答案，比如：数据的大小、质量及性质可用计算时间任务的急迫性数据的使用用途在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法功能最好。
我们并不提倡一步到位，但是我们确实希望根据一些明确的因素为算法的选择提供一些参考意见。
机器学习算法速查表可帮助你从大量算法之中筛选出解决你的特定问题的算法，同时本文也将介绍如何使用该速查表。
由于该速查表
2020/8/24 5:29:53
497KB
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FashionMNIST数据集的png格式将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式pngFashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集[1]的图像数据集。
它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。
其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。
60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。
你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法功能，且不需要改动任何的代码。
它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。
其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。
60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。
你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法功能，且不需要改动任何的代码。
2021/3/18 16:51:04
39.06MB
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模仿学习此仓库包含一些强化学习算法的简单PyTorch实现：优势演员评论家（A2C）的同步变体近端策略优化（PPO）-最受欢迎的RL算法，，，策略上最大后验策略优化（V-MPO）-DeepMind在其上次工作中使用的算法（尚不起作用...）行为克隆（BC）-一种将某些专家行为克隆到新策略中的简单技术每种算法都支持向量/图像/字典观察空间和离散/连续动作空间。
为什么回购被称为“模仿学习”？当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。
但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。
结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴味，并打算添加一些相关算法。
当前功能目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。
每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。
Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma
为什么回购被称为“模仿学习”？当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。
但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。
结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴味，并打算添加一些相关算法。
当前功能目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。
每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。
Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma
2016/4/5 15:54:46
11.42MB
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书籍为英文版的，中文版的我手头上有实体书，就没找，应该很好找，内容包括英文书籍，算法的伪代码，课后习题答案，4-11章的matlab代码，英文版的答案和中文书籍完满对应，可放心食用~
2021/6/21 4:31:52
127.91MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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