狭义自回归神经收集MATLAB料想代码(含原始数据,详尽评释,下场阐发)更替数据既能够适用于其余料想,可操作性强
2023/4/22 9:43:37 2.62MB GRNN 神经网络 预测 MATLAB
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使用侈靡贝叶斯分类Iris数据,含Iris原始数据以及试验报告
2023/4/19 13:53:55 98KB 朴素贝叶斯 分类 iris
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酸橙已经有一个叫做石灰的包裹,谁的模子多少乎是高尚的,它评释晰它们的变更,一次查核一次。
莱姆·瑞克(MaraAverick)这是Python石灰包()的R端口,该石灰包是由石灰(当地可评释模子不可知的评释)方式的作者开拓的,用于黑盒模子评释。
该方式的发现部份归功于原始开拓人员。
lime的目的是评释黑匣子分类器的料想。
这象征着对于任何给定的料想以及任何给定的分类器,它均能够未必原始数据中增长料想下场的一小部份特色。
要知道无关lime的方式的更多信息,请浏览并晤面的资料库。
R的lime包并不旨在成为其Python对于应版本的逐行端口。
相同,它付与原始代码中列
2023/4/18 9:35:39 3.86MB r modeling model-checking caret
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本例中搜罗两层BP神经收集模板法度圭表标准(能够直接挪用,可定制中间层神经元个数,配置学习率,绘制衰减曲线,可用于约莫的方式识别以及料想)、一个挪用的例程(搜罗约莫的数据预处置如归一化的使用,测试下场准确率为98.3%)、一份鸢尾花处置后的数据以及原始数据。
驱散下载。
2023/4/16 20:18:11 5KB 鸢尾花 BP神经网络 Python 分类
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资源为C++语言编写的潮水盘算,付与PQ法(快捷解耦法)实现,内含IEEE四、五、1四、30、5七、118节点体系体系原始数据及潮水盘算下场,另有详尽的使用阐发及报告;
法度圭表标准实现算法参照《现代电力体系阐发》(王锡凡等编著2003版)附录部份,比力直不雅易懂;
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将mpu9250读取角度的法度圭表标准移植到了stm32f103上,便捷测试原始数据能否准确。
2023/4/4 6:40:32 1.81MB mpu9250
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硬件:stm32f103c8t6+mpu9250+软件模拟IIC直接读出原始数据,便捷做数据领悟,开拓更随手
2023/4/1 19:19:35 7.9MB 陀螺仪
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输入原始数据以及小波包参数,输入小波包剖析后的数据并画图
2023/3/31 17:54:06 827B matlab 小波包分解
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function[jx,SNR,result]=mytlsesprit(x,M,k,dt)%完成《基于快速TLS_ESPRIT的间谐波检测算法》张滨生1.4%intputx:原始数据%intputM:时间窗宽度%intputdt:采样间隔%outputjx:拟合数据%outputAd:振幅%outputQd:相位%outputad:衰减因子%outputfd:振荡频率%outputresult=[Ad,Qd,ad,fd]
2023/3/20 8:21:19 1KB TLS_ESPRIT 谐波检测 matlab
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这个次要是利用spark的api,朴素贝叶斯算法,来预测股票,其中包含的股票的原始数据和处理后适合sparkapi处理的训练模型
2023/3/19 1:30:41 36.73MB spark 朴素贝叶斯 机器学习 股票预测
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡