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1. lbp实现花朵分类

使用lbp算法实现花朵图像的特征提取,python实现,使用svm分类器对花朵图相进行分类判别。

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2022-07-08发布

2. 机器学习PDE

用matlab实现图像的超分辨率重建。内含测试图像,运行test.m文件可直接得到结果,希望对大家有所帮助。

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2022-07-07发布

3. LBM-2维扩散

采用格子玻尔兹曼方法解决2维扩散问题的Python代码

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2022-07-07发布

4. Python机器学习.预测分析核心算法源代码

Python机器学习.预测分析核心算法源代码,随书附带的源代码,书很经典,介绍的很详细,代码亲测可用,希望大家下载 本书从算法和Python 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员,帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。

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2022-07-06发布

5. Python 的卡尔曼滤波跟踪执行情况

如果卡尔曼滤波在 python numpy 与执行。它对学习有好处。

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2022-07-06发布

6. 风格迁移的代码

该资源是一套风格迁移的代码,通过该方法可以实现两幅不同风格的图像之间的融合,特别是针对于在其中一副图像无法看到信息,通过融合可以将其表现出来。

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2022-07-05发布

7. 中证指数有限公司文件爬虫

自动下载中证指数公司的指数编织文件

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2022-07-05发布

8. Python 百度百科爬虫

Python 学习爬虫初步知识,包含爬虫的基础架构,URL管理器,迭代,正则表达式的匹配等等,是初学者学习爬虫知识的良好基础结构。供大家学习交流。

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2022-07-05发布

9. graph plotter

python中的代码用于显示我们需要的数据的简单折线图更喜欢它使用简单的gui使用库文件tkinter,这是一个非常方便的库文件,因为有大量的小部件选项和方法附加到它。

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2022-07-04发布

10. 网络爬虫-企业信息爬取

网络爬虫-企业信息爬取-python scrapy实现, cookie存储. 爬取企业注册信息, 比如支付类的公司, 保存到excel中

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2022-07-04发布

11. CBDNet去噪代码

CBDNet去噪算法,亲测可以用哦

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2022-07-04发布

12. 图片信息隐写

信息隐写是信息安全领域一项非常重要的信息保护技术,可以通过信息隐写实现信息隐蔽传输,本代码实现了针对图片的信息隐写,用python语言实现,效果不错。

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2022-07-03发布

13. 随机森林r语言程序包

在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。r语言代码程序包如下

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2022-07-03发布

15. MATLAB-Builder-for-Java混合编程开发手册

MATLAB-Builder-for-Java混合编程开发手册,java 操作混合变成matlab 环境配置,环境安装。版本matlab 2011,java1.6+,

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2022-07-03发布

16. python web开发

web开发源码 学习python 的必备多看源码比写要重要的 ,写一万行才是入门级的,人生苦短快用python吧,实际工作中很有用,能够简化工作,提高效率

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2022-07-02发布

17. python粗糙集依赖度计算

在python3.5版本上运行该代码,可以计算邻域粗糙集的依赖度,并且作图

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2022-07-01发布

18. 利用深度学习进行图像融合

利用可见光图像训练编解码网络,然后将红外图像和可见光图像进行融合编码,最后通过解码将图像恢复出来,用此类方法进行图像融合借鉴了图像风格迁移的思想,将一部分红外图像的信息迁移进可见光图像中,使得原本在可见光图像中不可见的信息显现出来,该方法相比较于传统的图像融合,在指标参数上有一定的提高。

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2022-07-01发布

19. python外星人入侵小游戏,使用pygame,学习用

python外星人入侵小游戏,仅供学习,python外星人入侵小游戏,使用pygame,学习用。学习与实践中的学习测试例子。python外星人入侵小游戏,仅供学习,python外星人入侵小游戏,使用pygame,学习用。学习与实践中的学习测试例子。

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2022-06-30发布

20. python的图书馆爬虫系统

应用背景 1.图书馆的页面感觉太混乱,自己写一个试一试。 2.学习一下python爬虫。 3.如果能够应用的话,放到云上开放给同学们用一下。 关键技术 1.beautifulsoup。 2.python的一些包。 3.正则表达式。 其实这个功能很简单的,在对爬回来的页面上使用了正则表达式过滤无效信息,提取字符串。

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2022-06-30发布