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ofdm+QAM
it is a OFDM and QAM with dynamically X-QAM mdoulation scheme.
- 2009-02-25 18:24:18下载
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个人气象站(python树莓派编程)
python树莓派编程，含传感器读取，数据上传
- 2020-06-19下载
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tamper
说明： 用深度卷积网络实现复制粘贴和图像拼接篡改的检测，定位篡改区域(Using deep learning convolution network CNN to locate image copy-move and image splicing tampering)
- 2019-05-05 15:54:42下载
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dlbook_cn_v0.5-beta
说明： (中文版)深度学习(Deep Learning)是由Yoshua Bengio推出的机器学习领域的教科书，以开源的形式免费在网络上提供，主要面向学习机器学习的学生和研究者，以及没有机器学习背景但希望能快速地掌握这方面知识并在他们的产品中使用的软件工程师。(Deep Learning by Yoshua Bengio launched a textbook in the field of machine Learning, in the form of open source provided for free on the Internet, mainly for Learning machine Learning of students and researchers, and the lack of machine Learning background but hope to be able to quickly grasp the knowledge and use of software engineer in their products.)
- 2020-06-20 11:20:02下载
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LSTM_timeSeries_predict
说明： 双向LSTM在单变量时间序列预测中的应用(Application of Bidirectional LSTM in Single Variable Time Series Prediction)
- 2020-08-30 16:08:10下载
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Python机器学习实践-测试驱动的开发方法 - 2018
说明： Python机器学习实例，机器学习基础实例教程(python machine learning tutor samples)
- 2020-04-21 13:22:16下载
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Python for Data Analysis
利用python进行数据分析，英文书籍，从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑；利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果；利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作；处理各种各样的时间序列数据。(Starting from the data analysis tools of pandas database, high performance tools are used to load, clean, transform, merge and remodel data; scatter plots and static or interactive visualization results are created by matpIotlib; data sets are sliced, sliced and aggregated by pandas group by function; and various operations are processed. Time series data.)
- 2020-06-16 03:20:01下载
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python-行人检测-可用
这是利用python+opencv编写的，行人检测代码，另配有检测样图，测试可用(this is a code for person detect,it function is normal)
- 2020-10-27 17:09:59下载
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自动提取应力结果保存
采用Python写的abaqus自动提取应力结果的命令(A command written by Python to automatically extract stress results from ABAQUS)
- 2021-03-03 11:59:33下载
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python文本分类算法
ptthon关于文本分类的算法,利用分类算法实现对文本的数据挖掘，主要包括： 1. 语料库的构建，主要包括利用爬虫收集Web文档等； 2. 语料库的数据预处理，包括文档建模，如去噪，分词，建立数据字典， 使用词袋模型或主题模型表达文档等； 注：使用主题模型，如LDA可以获得实验加分； 3. 选择分类算法（如朴素贝叶斯、SVM等），训练文本分类器，理解所选 的分类算法的建模原理、实现过程和相关参数的含义； 4. 对测试集的文本进行分类 5. 对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价
- 2022-03-18 00:53:37下载
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