基于OpenCV3,LBPH人脸识别Python代码,已附加一切代码及文件
2022/9/4 6:01:13 138KB OpenCV LBPH 人脸识别 Python
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某物体在XY平面做运动,采样周期为1s,该运动系统的形态方程如式(2-1)所示,其中,为系统的形态向量,各形态变量对应地分别表示方向的位置、方向速度、方向的位置、方向的速度。
为零均值高斯白噪声,。
采用方位角传感器测量运动系统的方位角,作为系统的输出。
系统的输出方程如式(2-2)所示:其中是零均值高斯白噪声,。
假设系统的初始形态,,=0.02。
试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。
要求:(1)利用Matlab或Python编写仿真程序。
(2)给出各形态变量的真值和估计值曲线变化图。
(3)分别给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图,并求出误差的均值和方差。
(4)对滤波效果进行分析。
2022/9/3 19:55:27 4KB 卡尔曼滤波 Python 方位角跟随
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python完成逻辑回归的例子,值得学习
2022/9/3 11:07:39 63KB 逻辑回归 python
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机器学习代码编写机器学习算法的数学推导和纯Python代码完成。
2019/9/27 12:53:30 972KB JupyterNotebook
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代码说明使用python代码实现了一个基于RSA的CET成绩证明系统,主要架构分为CET_prove_system模块,CET_com官方模块,RSA模块和md5模块。
RSA模块和md5模块包含了RSA和md5的底层函数打包,CET_com官方模块里存储着所有学生的id和CET成绩,CET_prove_system模块担任组装各模块最终实现CET成绩证明系统。
运行指导将源码clone到本地运行CET_prove_system.py即可开始。
软件环境:VisualStudio2019硬件环境:PC机
2020/7/15 18:06:22 3KB RSA 加密算法 证明系统 python
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人工智能实验练习,包括线性回归,逻辑回归,深度神经网络,循环神经网络,卷积神经网络。
含数据和python代码,代码文件请用Jupyterlab翻开。
2018/2/4 18:09:15 13.47MB 人工智能 神经网络 回归模型
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如果是A串的第i个字符和B串的第j个字符1.在A的第i个字符后插入一个字符B[j],成绩转化为计算A[i...lenA]和B[j+1...lenB]的距离2.删除A串的第i个字符,成绩转化为计算A[i+1...lenA]和B[j...lenB]的距离3.将A的第i个字符替换成B的第j个字符,成绩转化为计算A[i+1...lenA]和B[j+1...lenB]的距离。
于是替换操作的编辑距离就是d[i-1][j-1]+flag。
其中,当A[i]==B[j]时,flag=0,A[i]!=B[j],flag=1d[i-1][j]、d[i][j-1]、d[i-1][j-1]进行比较,其中最小的就是当前A和B的编辑距离
2017/11/8 22:03:24 993B 动态规划
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深度图(jpg)+RGB图(jpg)合成有雾数据python代码,运用大气散光模型,设定可见度等参数,引导滤波。
2019/2/27 13:35:14 1KB 去雾
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开源官网:http://www.pyminer.com/index.html希望更多地人能参加到国产开源软件中去。
为什么要做这个项目?目的是什么?在当今,Python已然成为数据分析方面的优势语言,无论在国内还是国际,都是炙手可热。
但是新手学习Python往往会遇到诸如“学Python有什么用处”等等问题,较难将Python用在平日的工作和生活中。
同时,Python的环境配置较为困难,若初学者为零基础,那么开始Python的学习往往需要数小时才能搞定第一行代码的成功运行。
因而,PyMiner采用了“低代码、图形化”的思想,在界面上集成了科学计算的常用功能,相当于用图形化的方式来编写Python代码。
比如,点击“矩阵乘法”按钮,选择两个矩阵变量,就可以获得矩阵相乘的结果,无需编写任何代码。
同时,PyMiner也会在控制台显示出被执行的代码,只要将这段代码复制到你的脚本中,就能方便的运行你的程序。
我们还有更高的目标,就是壮大国产化工业软件队伍。
但我们目前只想脚踏实地,踏踏实实的服务于每一位Python使用者。
2020年6月6日开始,哈工大等中国高校被禁用MATLAB。
2016/8/7 8:34:46 47.58MB 国产MATLAB 开源 python+pyside
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包含python代码与数据集,可直接运转。
一组鸢尾花数据集,这组数据集有100个样本点,用SVM来预测这些鸢尾花数据集中哪些是山鸢尾花,哪些是非山鸢尾花。
2021/9/10 7:16:15 3KB SVM
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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