从网站爬取口红销售数据，分析影响销售数据的重要因素以及根据销售因素建模预测其销售量。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。
2022/9/8 7:04:18
4.29MB
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基于Haar+Adaboost人脸识别使用python+cv2实现具体算法原理待日后整理说明先上传可实现代码，有需要的自行前往下载。
代码运转环境：jupyternotebook+python3
代码运转环境：jupyternotebook+python3
2022/9/7 21:26:32
2KB
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这个小工具用于在裁剪图像部分区域时记录坐标。
相信誉AdaBoost算法进行人脸检测的同志们一定对于一开始收集、裁剪物体样本的过程记忆犹新，那是一个纯体力活儿。
有了这个小工具，可以极大的加快进程。
不搞目标识别的同志们也可以来试试，很好玩的！用鼠标在图上圈定区域，按空格可记录坐标，按回车处理下一图。
相信誉AdaBoost算法进行人脸检测的同志们一定对于一开始收集、裁剪物体样本的过程记忆犹新，那是一个纯体力活儿。
有了这个小工具，可以极大的加快进程。
不搞目标识别的同志们也可以来试试，很好玩的！用鼠标在图上圈定区域，按空格可记录坐标，按回车处理下一图。
2022/9/5 11:53:22
1.01MB
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特征降维是模式识别中重要的一步，从图像中提取的原始特征往往维度较高，需求对其降维处理。
基于AdaBoost的特征降维是具有良好的特征选择能力，其对每一维特征训练若分离器，根据分类效果调整权重，并最终选择具有分类信息的特征组合。
基于AdaBoost的特征降维是具有良好的特征选择能力，其对每一维特征训练若分离器，根据分类效果调整权重，并最终选择具有分类信息的特征组合。
2022/9/4 4:30:24
6KB
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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44
29.75MB
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人工智人-家居设计-基于AdaBoost算法的智能考勤系统研讨和实现.pdf
2021/11/20 11:57:24
7.74MB
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adaboost演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习进程、vote进程等
2021/2/4 3:11:53
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基于Adaboost算法的公司财务预测模型数据及代码，在MatlabR2021b上运转通过
2018/7/25 3:30:45
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基于Adaboost算法的公司财务预测模型数据及代码，在MatlabR2021b上运转通过
2021/8/7 16:38:12
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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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