基于opencv的车牌识别源码,亲测可用,包括提前提取车牌区域,字符分割以及字符识别整个车牌识别过程。
在提取车牌区域时用过SVM支持向量机来识别,最后的车牌字符识别通过神经网络识别。
将两种机器学习算法都用到了。
不仅仅用于学习,我在车牌识别项目中也是基于该源码工作的。
2023/12/16 20:19:13 43.77MB opencv 车牌识别 SVM 神经网络
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作业车间调度问题是将多台机器安排处理多个工件的组合优化问题,使最大完工时间达到最小。
应用传统萤火虫算法求解时,萤火虫个体到达最优解附近时,相对吸引力逐渐增强,导致局部搜索能力减弱,造成求解结果在最优解附近震荡,进而使求解精度下降。
为改善解的质量,本文在萤火虫算法迭代过程中引入精英选择策略,保护进化过程中的优秀个体,避免最优解丢失;
为提高算法收敛速度与求解精度,对萤火虫位置更新方法引入基于种群规模和迭代次数的动态自适应惯性权重;
同时对每一代萤火虫种群最优个体引入禁忌搜索算法,提高局部搜索能力。
仿真结果表明本文所提出改进算法在解决作业车间调度问题上的有效性与实用价值。
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可以用作knn,里面也有svm的,训练集的数目挺大,可以完全满足日常学习
2023/12/15 20:11:35 13.88MB 机器学习 训练集 数字 字母
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压缩包主要采用随机森林算法处理adult数据集的分类问题,主要包含四部分,第一部分是由python编写的adult数据集预处理过程,第二部分是自己编写的随机森林算法处理adult数据集,第三部分是调用python中sklearn模块处理adult分类问题,第四部分是基于matlab调用5种机器学习分类算法分别处理adult分类问题比较哪种算法能够取得更好的分类效果。
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数字图像处理与机器视觉:VISUALC++与MATLAB实现(PDF电子书+附书源码)下载带书签目录,别忘了分两部分(part1+part2)全部下载才能解压
2023/12/15 5:33:18 50MB 数字图像处理 VISUAL C++ MATLAB
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机器码转汇编代码的工具·············································
2023/12/15 5:26:50 29KB 机器码转汇编
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这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法,如主成分分析,t-SNE,和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构,如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
2023/12/14 4:52:51 4.08MB 机器学习
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无线电通讯发明至今已经有一世纪的历史了,它在人类文明进步中,扮演着相当重要的角色。
藉由通讯技术的发达,一切知识的传播不再有障碍,使得科技进步一日千里。
在今天,无论是出门人手一支的行动电话或是越来越流行的无线网络及蓝芽接口(BlueTooth)都是无线通讯的应用范围。
其中,最早融入人们生活中的无线电技术,应该就属于收音机广播了。
收音机,这个古早以前被视为"有钱人的象征"的"高科技产品",到现在已经是超级平民化的东西了(甚至有公司行号大量制作印有自己品牌的迷你收音机作为具有广告效果的礼品)。
本装机报告所讲解的就是一台最简单的收音机。
当然,这个机器并非DZ的套件,其破烂的音质更与Hi-End音响没有任何关联,纯粹是好玩而已,如果您追求的是完美的音响系统,那么不妨可以略过这篇吧。
2023/12/13 13:26:58 6.55MB 矿石收音机
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opencv与TensorFlow相结合的视频学习资料,一共9套视频,基于python语言,在anaconda平台中,CNN神经网络机器学习,源码课件都在
2023/12/13 1:40:22 116B TensorFlow
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机器学习sklearn中文分词学习记录
2023/12/12 12:38:43 800B 学习记录
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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