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课程设计哲学家就餐问题（报告+代码）C++语言
设有五个哲学家,共用一张放有五把椅子的餐桌,每人坐在一把椅子上,桌子上有五个碗和五只筷子,每人两边各放一只筷子。哲学家们是交替思考和进餐,饥饿时便试图取其左右最靠近他的筷子。条件:(1) 只有拿到两只筷子时,哲学家才能吃饭。(2) 如果筷子已被别人拿走,则必须等别人吃完之后才能拿到筷子。(3) 任意一个哲学家在自己未拿到两只筷子吃饭前,不会放下手中拿到的筷子。
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模式识别——基于ID3算法的三次改进
ID3算法是决策树的鼻祖，最早于1986年由Quinlan提出，全称是Iterative Dichotomiser 3 [1]。在这篇课程报告中，我将对经典的ID3做出三次改进：1.把 info gain 改进为 gain ratio；2. 把简单投票的过程改进为朴素贝叶斯的方法；3. 将许多颗ID3决策树打造成随机森林。本人将在Weka平台进行二次开发，并且用Weka-Experiment做大量实验，和其它著名的算法进行比较，最后做出综述。项目的源代码开源在本人的GitHub主页上。未来工作有以下几点:是那么容易就可以随机出来的1.在 Improvement Two中,3树的生长的深度限3.可以把这三种改进方法糅合在一起,看看三种制在多少,可以进行进一步的研究改进组合在一起,能不能产生性能更加的算法2.在 Improvement Three中,本人费劲心思写出来4.上述所有方法都是基于属性为 nominal的数据的“随机森林”,正确率反而比D3更差。虽然集,可以进一步研究属性为 numerical,甚至是很使我伤心,但是我在写代码、调试代码、还有两者混合的数据集。思考的过程中有了不少长进。看来随机森林不L己ta3et(1 caitao.I(2) caita (3 caita (4 caita (5) trees (6)treesca置,色va1 eatlon(100)B9.19|81.36*92.85V78.日9*94.43W93.40Vweather. symbolic100)79.00|56.507s.0079.57.506,50{v!/*)|(0/1/1)(1/1/0(011/1)(1/1/0)(1/1/0Re1)caia。,工3"-26936786470963225612) CaILE。 gainRatio.工D311-2693678647096322561(3 caitao naiveBayes. ID3-26936786470963225614)cata0 andomforest,ID31-2593678647096322561{5) trees. NBTree"-47160057070582560866) trees. Randomforest"-10-4-51- depth101-2260823972777004705图-7: Weka-experiment实验结果。总共6个算法,2个数据集。6个算法中(1是原始的1D3算法,后面(2)-(4)是本人的改进算法,(5)和(6)是Weka平台自带的算法。GitHub较风趣;另一方面,蒋老师在我上机实习的过程过,本次模式识别上机实刁的代码,全部公开在本人的回答了我不少疑惑,虽然这些疑惑对于蔣老师而言GitHub主页上面,ur地址如下:可能十分幼稚,但是依然完整解决了我的问题。1. Improvement one:https://github.com/caitaozhan/id3improvements/treREFERENCES/gain ratio2. Improvement TwoJhttps://en.wikipedia.org/wiki/id3algorithmhttps://github.com/caitaozhan/id3_improvements/tre[2]决策树,蒋良孝的PPTChapter2-8e/naive bayes[3] Data Mining Practica/ Machine Learning Tools and3. Improvement threTechniques--Chapter4.3https://github.com/caitaozhan/id3improvements/tre[4贝叶斯分类,将良孝的PPTChapter3-15e/random forest[5]http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/car+evaluation[6]https://en.wikipediaorg/wiki/random_subspace_methodAcknowledgements感谢蒋良孝老师对于我的指导。一方面,蒋老师上课讲解十分到位,关键部位一点就通了,不仅如此还比
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kinect2.0获取深度图、彩色图，并利用Opencv显示
利用Kinect sdk2.0和opencv，获取深度图和彩色图，并实时显示。详见博文http://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/53665838代码下载后可直接运行
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Basler工业相机SDK sample
资源中是官网的Basler工业相机二次开发的SDK，内有c,c++,c#三个版本
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基于MSP430的数控直流电压源
MSP430149通过按键控制DA输出，步进0.1V，同时AD检测DA值，在1602上显示，使用的DA芯片为12位DAC7512.
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熵权法选汽车实例.xlsx
熵权法EXCEL实例.通过EXCEL实现熵权法计算,获得汽车选购评分体系
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强跟踪滤波程序（强跟踪UKF滤波主程序）
主程序： figure_ukf几个主要函数模块说明：1、 sf_ukfm_sins_gps：强跟踪UKF滤波主程序2、 shuaijianukfm_sins_gps：衰减记忆UKF滤波主程序；3、ukfm_sins_gps：UKF滤波主程序
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DataCastle轴承故障预测数据集
DataCastle轴承故障预测数据集，可供下载使用的有2个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本编号，最后一列label字段为标签数据，即轴承的工作状态，用数字0到9表示。2.test_data.csv，测试集数据，共528条数据，除无label字段外，其他字段同训练集。总的来说，每行数据除去id和label后是轴承一段时间的振动信号数据，选手需要用这些振动信号去判定轴承的工作状态label。
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高速公路交通流三维仿真平台技术研究相关源代码
智能交通系统(ITS)已经是一个非常活跃的研究领域，是一项涉及众多组织协调合作，共同研究、开发、实施、调控的大系统。现代系统仿真技术为智能交通系统的发展提供了更多的先进技术和分析手段。 系统仿真，是以控制论、相似原理和计算机技术为基础，借助系统模型对系统或未来系统进行实验研究的一门综合性新兴技术。利用系统仿真技术，研究系统的运行状态及其随时间变化的过程，并通过对仿真运行过程的观察和统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特性，以此来估计和推断现有系统或未来系统的真实参数和真实性能，这个过程称为系统仿真过程。而交通流理论既要考虑总体流动特性的宏观模型，也要考虑单一车辆行为的微观模型，是一门运用
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easysuite by Kai Borre
Kai Borre 大神的 easysuite 1 和 2 完整代码及文档，包含单点定位、载波相位差分等程序，GPS学习不可多得的资料。
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