数学建模常用程序包,包括神经网络、图论算法、小波预测、元胞自动机、回归预测、灰色预测、聚类分析、SVM、时间序列、粒子群优化、模拟退火、遗传算法、主成分分析、图像处理等数十种常用代码,可以直接运行。
2025/2/22 21:02:50 18.4MB 数学建模 程序包
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mit猎豹的不同四足步态预测控制算法,
2025/2/19 21:23:21 12.91MB MIT 猎豹机器人 预测控制 步态规划
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基于改进机器学习算法的电商用户购买预测,胡智超,杨福兴,近年来,电商平台陡增的巨额订单量容易导致快递爆仓,也极大地超过了物流系统的运载能力。
本文采用现有的数据挖掘技术分析用户的
2025/2/19 7:26:19 298KB 首发论文
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AR模型,采用PYTHON预测股票开盘价数据。
2025/2/14 18:41:17 116KB AR 股票预测
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我们正在建造一款开源无人驾驶汽车我们希望得到您的帮助!在,我们相信教育民主化。
我们如何为地球上的每个人提供机会?我们也相信教授真正令人惊奇和有用的主题。
当我们决定建立,向世界传授如何制造自动驾驶汽车时,我们立即知道我们也必须解决我们自己的汽车。
我们与汽车创始人和总裁塞巴斯蒂安·特伦(SebastianThrun)一起,组成了我们的核心无人驾驶汽车团队。
我们做出的第一个决定之一?开源代码,由来自全球的数百名学生编写!。
会费以下是我们开源的项目列表:–许多不同的神经网络经过训练可以预测汽车的转向角。
更多信息。
–用于支撑镜头和相机机身的底座,可以使用标准GoPro硬件安装–多个小时的带标记的驾驶数据–超过10个小时的驾驶数据(激光雷达,相机镜架等)–有助于使深度学习模型与ROS交互如何贡献像任何开源项目一样,此代码库将需要一定程度的考虑。
2025/2/12 21:16:57 231.66MB JupyterNotebook
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MATLAB复现LSTM网络学习预测,此示例说明如何使用长期短期记忆(LSTM)网络预测时序数据。
要预测序列在将来时间步的值,您可以训练“序列到序列”回归LSTM网络,其中响应是将值移位了一个时间步的训练序列。
也就是说,在输入序列的每个时间步,LSTM网络都学习预测下一个时间步的值。
2025/2/10 0:46:12 5KB DeepLearning
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自动完成或:如何学会停止拼写并爱我们的AI霸主自动完成是在创建自己的AI程序时对成人和孩子友好的练习。
对于那些时间短的人,部分没有名称,但很长。
部分使用适当的术语(条件概率的基本原理,广义描述了实现,但是简短,简洁,并包含了可供进一步阅读的参考。
跳至:如何安装:pipinstallautocomplete如何使用:importautocomplete#loadpickledpythonCounterobjectsrepresentingourpredictivemodels#IusePeterNorvigsbig.txt(http://norvig.com/big.txt)tocreatethepredictivemodelsautocomplete.load()#imaginewriting"the
2.3MB Python
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自己毕业时候编的一个利用灰色理论进行数据预测的软件包括GM(1,1)预测和残差GM(1,1)预测
2025/2/6 15:49:22 112KB 灰色理论 灰色预测 GM(1,1)
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R语言环境下用ARIMA模型做时间序列预测,内有详细说明
2025/2/5 12:03:38 171KB R 语言 ARIMA 时间序列
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该MATLAB程序仿真对象是一阶纯滞后对象,程序运行成功。
2025/1/28 1:24:47 2KB gpc CARIMA模型 纯滞后
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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