一个基于人体姿态研究的手语图像识别系统。
根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。

利用深度学习的长短记忆原理（LSTM）对美国纳斯达克股市进行预测。

在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法，在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域，其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序，我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析：首先，介绍卡尔曼滤波的基础知识；
其次，探讨其在MATLAB中的实现方式；
最后，详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作，可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧，从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法，是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息，包括观测数据和预测模型，对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中，卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据，从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力，还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤：1）状态转移模型的建立；
2）观测模型的设计；
3）预测阶段的操作流程；
4）更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系，并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤，是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分：1）新手必看.htm文件：这是一份针对编程初学者的详细指南，提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息；
2）Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url：这是一个指向MATLAB中文论坛的链接，用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区，以获取更多编程技巧和项目灵感；
3） kalman tracking：这是实际的MATLAB代码文件，包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码，可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术，建议采取以下学习与实践策略：第一，深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型；
第二，系统学习MATLAB编程技能；
第三，深入研究并解析相关的代码实现；
第四，结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式，可以逐步掌握这一技术的核心要点，并将其应用于各种实际场景中。

使用机器学习算法预测泰坦尼克号存活概率分析，源码为jupternotebook格式，从数据预处理到可视化展示，特征相关性分析，到最后的几种算法预测准确率对比

SVM神经网络的信息粒化时序回归预测matlab程序供大家学习

准确的风电功率预测对于电力系统安全稳定运行具有重要意义，滞后性是产生风电功率预测误差的主要原因，尤其是风速变化较快时，滞后性引起的预测误差较大。
考虑到风速波动与风电功率的变化息息相关，提出一种基于风速局部爬坡(LR)误差校正的方法来改善预测风速的滞后性，并将校正后的预测风速及历史功率数据作为输入进行风电功率预测。
提出利用灰狼优化(GWO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化，以提高风电功率预测的准确性。
算例结果表明，所提方法能够有效提高风电功率预测精度。

这是一本关于自适应控制的经典教材，由控制领域的澳大利亚世界级大牛Goodwin教授所著。
对于要学习控制理论的朋友是一本难的好书！

商业计划书PPT模板（32份）.zip

商业计划书是一种关键文档，用于创业者或企业向潜在投资者、合作伙伴或内部团队展示公司的战略规划、市场分析、营销策略和财务预测等内容。
高质量设计的PPT模板能够显著提升商业计划书的表现力，并使其传达核心信息更为精准。
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使用时需注意以下几点：内容适配方面，建议选择与业务领域最为契合的模板，并确保设计风格与填充内容高度匹配；
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通过科学合理地利用这些商业计划书PPT模板资源，创业者和企业管理者能够高效便捷地完成专业且具有说服力的商业计划书撰写，从而更好地吸引关注和支持。

通过模块化的编程思想，运用Tensorflow搭建的全连接神经网络，代码包括5个文件，分别为generateds.py;forward.py;backward.py;test.py;appMnist.py，分别对应生成数据集，前向传播，反向传播，测试模型，运用模型做预测的功能

解密复兴科技-基于隐蔽马尔科夫模型的时序分析方法。
从介绍复兴科技公司着手，深入介绍了HMM模型参数估计、预测与解码问题、隐蔽状态的估计问题、模型选择和模型检验、序列不相关和自相关的马尔科夫状态转换模型，以及MS-AR模型的估计方法等问题，并给出了将HMM模型应用于宏观经济分析和股市波动分析的实例。

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。