tesseract-ocr安装包和中文语言包，Python实现图片识别，python3识别图片里的文字，python3识别图片里的文字

神经网络回归预测--气温数据集

免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步：https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501

博客中K-means、FCM、DBSCAN、DPC算法的数据，包括Iris鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，以及几个人工数据集常用的人工数据集（Flame、Spiral等），下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

https://blog.csdn.net/zxm_jimin/article/details/94742224

时间序列预测代码中所使用的数据集

本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt 各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据

根据随机森林的原理实现的matlab代码，里面有非常详细的注释，几乎每行都有，针对分类问题，可以运行，可以根据需要，修改到自己的算法中。

吴恩达2014机器学习课程对应全部作业，内有详细代码以及题目说明文档！！代码清晰，亲自做过无任何问题！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

ARIMA模型-matlab代码，可以根据自己的实际情况进行参数调节，实现所需要的效果。

粒子群算法 求函数最小值，matlab代码。链接是讲解粒子群算法 https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80829043 。 我用ubuntu下matlab编写的代码，你在windows下可能有中文乱码，不过都是注释，你可以去博客链接中查看主要代码部分，不影响的

examples中含有tutorials文件，在报错：No module named ‘tensorflow.examples’时，进行解决

关于代码的介绍可以参考https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/88975569，代码基于Win10 + Python3.7环境，对采集的图片进行了图像平滑，基于OTSU阈值的肤色分割，基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作，最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程，对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子，并分别进行了归一化处理。用KNN和SVM两种算法训练模型，以自己采集数据集为训练集进行了训练，最后基于PyQt5制作了简易界面。

波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差

PlatEMO平台是由课题组田野师兄进行开发的，里面包含了众多经典多目标优化算法的matlab代码，需要的自行下载(仅仅限粉丝下载)

leetcode全套解答python版本。包括更新到10月份的的leetcode

这个一个python实现的车道线识别程序，基于opencv库。压缩包内还附了测试用的图像和视频，适合进行python和图像处理学习。

人脸检测 人脸对齐 人脸识别工程，五点人脸特征识别 实时性好

内含13种图像特征提取代码：01_Histogram、02_GLCM、03_Color、04_ShapeContext、05_SIFT、06_HOG、07_LBP、08_Gabor、09_SURF、10_Harris、11_FAST、12_BRIEF、13_ORB

win10 64位下的Graphviz可视化工具 graphviz-2.38.msi，直接next默认安装就可以，别忘了将bin路径加入系统环境PATH

Python是一种编程语言，可让您快速工作 无论您是编程新手还是经验丰富的开发人，都可以轻松学习和使用Python

超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术，以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议，我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始，PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源，车辆电子，航空航天，工业及牵引驱动等。

基于两维的目标跟踪航迹融合算法MATLAB仿真程序，小程序，对初学者会有帮助，里面有用到简单凸组合航迹融合算法、bar-shalom-campo航迹融合算法和卡尔曼滤波

opencv实时识别指定物体，所有需要的用到的文件都已经放上了，opencv 3.4.0 python 3.6.3

Python Machine Learning By Example by Yuxi (Hayden) Liu English | 31 May 2017 | ASIN: B01MT7ATL5 | 254 Pages | AZW3 | 3.86 MB Key Features Learn the fundamentals of machine learning and build your own intelligent applications Master the art of building your own machine learning systems with this example-based practical guide Work with important classification and regression algorithms and other machine learning techniques Book Description Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. A resurging interest in machine learning is due to the same factors that have made data mining and Bayesian analysis more popular than ever. This book is your entry point to machine learning. This book starts with an introduction to machine learning and the Python language and shows you how to complete the setup. Moving ahead, you will learn all the important concepts such as, exploratory data analysis, data preprocessing, feature extraction, data visualization and clustering, classification, regression and model performance evaluation. With the help of various projects included, you will find it intriguing to acquire the mechanics of several important machine learning algorithms – they are no more obscure as they thought. Also, you will be guided step by step to build your own models from scratch. Toward the end, you will gather a broad picture of the machine learning ecosystem and best practices of applying machine learning techniques. Through this book, you will learn to tackle data-driven problems and implement your solutions with the powerful yet simple language, Python. Interesting and easy-to-follow examples, to name some, news topic classification, spam email detection, online ad click-through prediction, stock prices forecast, will keep you glued till you reach your goal. What you will learn Exploit the power of Python to handle data extraction, manipulation, and exploration techniques Use Python to visualize data spread across multiple dimensions and extract useful features Dive deep into the world of analytics to predict situations correctly Implement machine learning classification and regression algorithms from scratch in Python Be amazed to see the algorithms in action Evaluate the performance of a machine learning model and optimize it Solve interesting real-world problems using machine learning and Python as the journey unfolds About the Author Yuxi (Hayden) Liu is currently a data scientist working on messaging app optimization at a multinational online media corporation in Toronto, Canada. He is focusing on social graph mining, social personalization, user demographics and interests prediction, spam detection, and recommendation systems. He has worked for a few years as a data scientist at several programmatic advertising companies, where he applied his machine learning expertise in ad optimization, click-through rate and conversion rate prediction, and click fraud detection. Yuxi earned his degree from the University of Toronto, and published five IEEE transactions and conference papers during his master's research. He finds it enjoyable to crawl data from websites and derive valuable insights. He is also an investment enthusiast. Table of Contents Getting Started with Python and Machine Learning Exploring the 20 newsgroups data set Spam email detection with Naive Bayes News topic classification with Support Vector Machine Click-through prediction with tree-based algorithms Click-through rate prediction with logistic regression Stock prices prediction with regression algorithms Best practices

基于C#环境下结合halcon库开发的机器视觉软件系统，完整的一套视觉软件系统，用于工件表面质量检测，等功能。提供 所有功能的源代码

使用PCL实现的欧几里德聚类ROS节点，配合地面过滤可实现较为理想的激光雷达障碍物检测，具体见博客链接：https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/83015570

这是最好用的matlab遗传算法工具箱：gatbx，工具箱可直接使用。安装说明及使用简介可见《matlab遗传算法gatbx工具箱介绍及安装说明》一文。

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

2007年的上海GPS出租车数据集，特征包括：出租车ID、时间、经度、维度、夹角角度、出租车的瞬时速度和出租车载客状态。接近10万条数据，并且附上了LogViewer工具来快速查看每一个数据集。本人学术研究使用过的数据集，绝对可靠！

新版本代码特点：（注意目前只适用于2560*720分辨率的双目，其他分辨率需要修改) 1、替换“回”字形查找改为“米”字形查找，可以设置存储像素点的个数20可修改，然后取有效像素点的中位数（个人觉得比平均值更有代表性）。 2、每10帧（约1/3秒）双目匹配一次，提升代码的运行速度。 3、可以进行实时检测，运行速度与机器的性能有关。

Python+Neo4j医药知识图谱自动问答系统源码，知识图谱构建，自动问答，基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。 2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。

国际学术会议poster模板（5个），选择适合自己模板。 国际学术会议poster模板（5个），选择适合自己模板。 国际学术会议poster模板（5个），选择适合自己模板。

9013,9012,8050，8550的Multisim及SPICE模型，在Multisim14中测试可用，并且在readme中附了介绍使用的博客地址

自己常用的程序 解压直接可用，各种光谱数据预处理代码matlab 预处理 光谱数据 平滑求导 中心化散射校正

在matlab中实现ARIMA时间序列预测。函数形式如下： function [result] = ARIMA_algorithm(data, Periodicity, ACF_P, PACF_Q, n) 其中data为预测所用的数据，为一维列向量；Periodicity为数据的周期；ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值；n为想要预测的数据的个数。所返回的结果result是预测出来的数据（一维列向量），同时会画出预测数据的折线图。

Tensorflow-gpu版本缺少的dll文件

sklearn使用手册，包括实例step by step，迄今为止讲解得最为详细的该库的中文版使用手册。既有理论也有代码的实现，只要稍微会点Python,理解起来就十分容易了。如果有数学基础的话，那就更好了！（非必须）。

车牌识别 模板匹配 本文车牌识别系统主要包括了图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等四大核心部分。

人工智能全套学习ppt，适合初学者对于人工智能方面有总体的了解

资源中包含完整的C4.5决策树算法Python代码和测试数据，其中有4个文件：C45.py是算法的实现代码，treePlotter.py是绘制决策树代码，PlayData.txt是样本数据，C45test.py用来构建、绘制并测试决策树，您可以运行该文件来依次进行决策树的构建、剪枝、绘制树型图，并对测试样本进行分类。

本次资源是从platEMO平台上抠出的NSGA3代码（MATLAB）

文档为图片（180张） 清华大学教授180张PPT解读人工智能（纯干货

文件为经典实用Halcon教程资料（大恒+工作搜集），是作者搜集的非常有用的资料，分享给大家1

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

这是从网上找到的资源，但是却不能运行，经过修改，加入了些自己的解释，已成功运行，得到结果人脸的识别率高达97.5%。

python利用hog+svm进行行人检测，并可以进行简单的跟踪

自然语言处理情感分析 舆情监测 需要用到的最全中文情感和语义词库

时间序列预测讲义（ARIMA&LSTM;）及python代码，首先讲述了基本概念及公式，然后提供了python代码