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搜索资源列表

  1. C# 基于前端预测的识别

  2. 验证码 图形 识别 分割 ，一种算法，研究验证码的就下来看看吧，其中涉及的算法还是不错的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-16
    • 文件大小：453kb
    • 提供者：jesh

  1. 【验证码分割识别】----- 一种基于前端预测识别的粘连字符分割方法

  2. 【验证码分割识别】一种基于前端预测识别的粘连字符分割方法 【验证码分割识别】一种基于前端预测识别的粘连字符分割方法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-21
    • 文件大小：602kb
    • 提供者：dings0003

  1. tensortfolw卷积神经网络预测验证码（无报错，可运行）

  2. tensortfolw卷积神经网络预测验证码（无报错，可运行）！！！！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：155mb
    • 提供者：sb13btfurygz

  1. ppyolo-captcha:使用百度开源ppyolo目标检测模型识别滑动验证码成功率99％-源码

  2. ppyolo滑动验证码识别 快速开始： 下载该项目 在发布中下载paramas文件放置相应目录 ---------------------------------使用效果展示-------------- --------------------------- python predict . py if __name__ == '__main__' : print ( '加载模型开始预测>>' ) # 默认识别imgs目录下所有图片 main () C :\

  3. 所属分类：其它

  1. salary-project:薪水预测-源码

  2. 根据职位描述了解个人工资分配 薪资预测 目录 为什么这个问题？ 目的 检查统计信息 目标确定 干净的数据 具有目标的特征探索 与热图图的特征关联 使用Label编码预处理分类特征 对分类特征进行分组 通过分组数据创建新的统计特征 模型调整：使用RandomizedSearchCV和GridSearchCV 模型评估：使用交叉验证通过MSE评估模型性能 概括 商业利益 问题 为什么会出现这个问题？ 当企业开设职位空缺时，人力资源部将与管理层就职位空缺进行沟通，最常见的问题是职位的职位，申请人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：weixin_42165980

  1. njucaptcha:南京大学统一身份认证平台验证码识别系统-源码

  2. 南京大学统一身份认证平台验证码识别系统 注意：由于南京大学统一身份认证平台随时有可能提高验证码识别难度，此所以无法系统-能保证正常一直使用下面的数据更新时间即队最近一次训练识别系统-的时间，如果在此时间之后验证码识别难度增加，则无法正常识别。 数据更新时间：2014年3月10日20:02:07 此系统预测依赖于scikit-learn ， PythonCV ， numpy包，请先行安装。 例子 import urllib2 import recognizer page = urllib2 . u

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：188kb
    • 提供者：weixin_42127369

  1. Turbofan-Federated-Learning-POC:使用联合学习在预测性维护用例上进行概念验证，以不断改善对飞机燃气涡轮发动机剩余寿命的预测-源码

  2. Turbofan POC：使用联合学习对Turbofan发动机进行预测性维护 该存储库显示了一种概念证明（POC），该概念证明了使用联合学习来不断改善对飞机燃气涡轮发动机剩余寿命的预测，从而防止了机器故障。 对于引擎仿真，使用来自NASA [1]的“ Turbofan引擎降级仿真数据集”。 :rocket: 该实现基于 ， 是一个很棒的库，用于加密的隐私保护机器学习。 用例 在此概念验证中，目标是在飞机燃气涡轮发动机故障之前及时进行维护，因为这些发动机的故障对于运营公司而言非常昂贵。 为此，

  3. 所属分类：其它

  1. BeerPrediction:经过训练的自定义神经网络模型，可以根据一些评估标准（如外观，香气，口感或口味）准确预测啤酒的类型。 它还作为Web应用程序构建并在线部署，以便为模型提供实时预测-源码

  2. 啤酒预测 概述 项目简介： 为了预测特定的啤酒类型，开发，训练和部署了神经网络。 项目目标： 1.使用库设计一个神经网络。 2.使用在API内部处理后生产模型。 3.使用库将应用程序公开部署。 4.训练，测试，记录和发布。 终点 目录的根目录，显示有关项目的所有关键信息和详细信息，包括：概述，端点，模型信息和更多信息。 所有详细的文档。 首先阅读这里。 检查以确保该应用程序运行正常并可以运行。 检查以查看模型的体系结构。 根据设置的输入标准，预测单一啤酒类型。 根据设置的输入标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：57mb
    • 提供者：weixin_42170790

  1. 基于ANN的Banking-Churn预测：基于ANN的Banking Churn预测-源码

  2. 基于人工神经网络的银行搅动预测 该存储库将具有完整的基于机器学习和深度学习的银行业客户流失预测ANN模型，该模型将分析客户离开的可能性。 该项目已部署在Google Cloud Platform上，并在Localhost上进行了完全测试。 项目描述 欢迎屏幕 主欢迎屏幕由HTML5和CSS3制成，具有基本且简单的设计。 这是银行管理员的“银行流失预测”界面的主屏幕。 银行管理员输入 银行员工必须输入要分析其客户流失率的客户的详细信息。 下面是银行员工填写的输入的屏幕截图。 分析与准确性 预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：526kb
    • 提供者：weixin_42156940

  1. 流体流动温度曲线的预测-源码

  2. 流体流动温度曲线的预测 客观的 已经充分证明，在井眼中流动的流体以及流体与周围介质的热交换反映在流体温度曲线中。 已经有许多研究将温度曲线与井筒内部的流体流速相关联，这允许使用这些温度数据在井筒内部进行流量剖析。 使用沿井眼分布的温度数据进行流剖析的分析解决方案很多，但是它们都不考虑真实的物理性质，因此不适用于更复杂的问题。 我们的目标是通过应用机器学习技术，开发一种使用分布式温度数据进行流量剖析的方法。 该方法将通过在裂缝井眼中获取的实际DTS数据进行实验验证。 脚步 机器学习工具培训 考虑到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42131276

  1. CE597_HW5：通过一阶指数模型进行流量预测-源码

  2. CE597_HW5 一阶指数模型的流量预测 作者：李品正 描述： 该存储库是为CE 59700的家庭作业5创建的，该课程于2020年Spring学期在普渡大学举行。 本作业的目的是通过一阶指数模型预测流量序列。 USGS量具03335500，位于Lafayette的Wabash河，是此作业中的目标量具。 我们的流量预测模型是通过面向对象的编程技能构建的。 针对模型的不同参数报告了预测误差。 CE 59700的下一个类别将采用进一步的优化过程。 作业任务： 将您的流数据集拆分为训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：160kb
    • 提供者：weixin_42139871

  1. 标题点击诱饵检测：戏click点击诱饵标题的检测和预测-源码

  2. 标题点击诱饵检测 使用文字嵌入和LSTM平均验证准确性的新版本约为75％ 到目前为止，考虑到数据集的大小，该模型非常有前途 快来了 变压器实现 码头上的功能Flask API 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参阅文件

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  1. 心脏疾病的预测-源码

  2. 心脏病预测 简介：- 开展这项研究是为了了解各种物理特征如何影响心脏病的发生。 详细的分析调查了哪些功能与心脏病的预测属性相互作用最大，以及每个功能与目标变量之间的关系。 测试了机器学习技术的Logistic回归分类，随机森林，神经网络， SVM ，并分析了它们的性能。 探索了各种验证技术，以及通过使用不同的特征选择技术来消除某些变量集以改进模型。 软件要求： Python-Python 3.8.0 熊猫-1.1.4 Scikit-0.23.2

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  1. M5预测-源码

  2. M5预测 这个预测竞赛的评估指标非常复杂，因此我创建了一个类来抽象模型验证和测试过程。

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  1. housing_prices：在多个回归模型中使用交叉验证和网格搜索对房屋市场价格进行分析和预测-源码

  2. 在回归模型中使用交叉验证和网格搜索预测房价 在多个回归模型中使用交叉验证和网格搜索对房屋市场价格进行分析和预测 该项目的目标 在本文中，我将分析与墨尔本房价相关的因素，并使用几种机器学习技术对房价进行预测。 该分析中使用的模型是线性回归，岭回归，K最近邻（以下称为KNN）和决策树。 使用交叉验证和网格搜索技术的方法，我找到了每个模型中超参数的最佳值，然后比较结果以找到最佳的机器学习模型来预测墨尔本的房价。 如何运行这个项目 安装Python 3。 安装Jupyter Notebook。 使用

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  1. 带有情感分析的股价预测-源码

  2. 基于情绪分析的股价预测 -项目状态：[有效] 项目介绍/目标 该项目的目的是能够利用当天的市场情绪和LSTM预测来有效地预测股票价格。 某一天的市场情绪似乎存在，该是根据每天收集的与涉及我们正在考虑其股票的公司（Facebook，Apple，Amazon，Netflix，Google和Tesla）有关的Twitter评论计算得出的。 这意味着LSTM和ARMIA预测中的差异可以通过从twitter注释中计算出的情绪来说明。 该项目旨在验证这些发现。 使用方法 机器学习 数据可视化 预测建模 技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：280mb
    • 提供者：weixin_42099633

  1. 浮石：浮石：使用染色质构象和表观基因组学告知的模型进行预测-源码

  2. 浮石 PUMICE（使用染色质构象和表观基因组学告知的模型进行预测）是一种工具，可创建用于转录组范围关联研究的基因表达预测模型。 具体而言，PUMICE利用组织特定的3D基因组和表观基因组数据来定义包含顺式调节变体的区域，并据此对它们进行优先排序。 入门 PUMICE需要R 4.0和几个R软件包。 先决条件 PUMICE所需的R软件包列表：optparse，data.table，tidyr，tidyverse，dplyr，IRanges，GenomicRanges，genefilter，glmn

  3. 所属分类：其它

  1. captcha_platform：[验证码识别-部署]该项目基于CNN + BLSTM + CTC进行验证。 此项目代码标识仅适用于部署模型-源码

  2. 项目介绍 该项目基于CNN + BLSTM + CTC实现验证码识别。 该项目仅适用于部署模型，如果您需要训练模型，请转到 知情的 默认的require.txt将安装CPU版本，将“ requirements.txt”从“ TensorFlow”更改为“ TensorFlow-GPU”以切换到GPU版本，使用GPU版本安装相应的CUDA和cuDNN。 demo.py：有关如何调用预测方法的示例。 模型文件夹文件夹用于存储模型配置文件，例如model.yaml。 graph文件夹用于存储编译

  3. 所属分类：其它

  1. Twitter个性：使用Twitter的Myers-Briggs个性预测-源码

  2. Twitter的个性 一个自然语言处理（NLP），机器学习和数据挖掘项目，该项目将在雇用专业人员之前自动进行筛选过程，或者可用于精神病学检查患者治疗的效果。 ●使用Twitter REST API挖掘用于个性识别的推文。 ●使用NLP技术（例如TF-IDF）为主题标签，表情符号和短语创建n元语法和单词向量。 ●使用朴素贝叶斯文本分类器训练机器以对个性类型进行分类。 ●使用10倍交叉验证来准确预测用户的Myers-Briggs人格类型。 如何使用： 首先运行pyGen以生成您的朴素贝叶斯分类器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：weixin_42154650

  1. captcha_break：验证码识别-源码

  2. 使用深度学习来破解captcha验证码 本项目会通过Keras构建一个深度卷积神经网络来识别captcha验证码，建议使用显卡来运行该项目。 下面的可视化代码都是在jupyter notebook中完成的，如果你希望写成python脚本，稍加修改即可正常运行，当然也可以去掉这些可视化代码。 2019年更新了： 适应了新版API 提高了数据生成器的效率 使用了CuDNNGRU提高了训练和预测效率 更新了文档 环境 本项目使用的环境如下： 验证码0.3 张量流gpu 1.13.1 numpy

  3. 所属分类：其它

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