**独家算法：NGO-DHKELM多变量回归预测模型——基于北方苍鹰优化深度混合核极限学习机**,独家算法NGO-DHKELM基于北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行 1多变量单输出，也替为时间序列预测。 将多项式核函数与高斯核函数加权结合，构造出新的混合核函数，并引入自动编码器对极限学习机进行改进，建立DHKELM模型。 非常新颖原始DHKELM算法知网仅有一两人用过，可完全满足您的需求～ 2北方苍鹰优化算法是2022年新提出的算法，可进行定制改进或替其他算法（蜣螂、鲸鱼优化算法等等），适合需要创新的朋友～ 3直接替Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4附赠测试数据，输入格式如图2所示运行main文件一键出图 5仅包含Matlab代码 6模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果～ ,核心关键词： 独家算法; NGO-DHKELM; 北方苍鹰算法; 深度混合核极限学习机; 多变量回归预测; Matlab语言; 程序调试; 时间序列预测; 混合核函数; 自动编码器; DHKELM模

根据pink老师的课程做的学习笔记 学习JavaScript看这篇就够了

# 基于PyTorch深度学习框架的人体行为检测项目 ## 项目简介 此项目致力于通过深度学习方法检测从摄像机拍摄的视频中预先定义的多种人体行为。我们将开放获取的视频数据集作为输入，利用先进的深度学习模型进行行为识别与判断。 ## 项目的主要特性和功能 1. 视频数据预处理: 提供Python脚本进行视频文件的处理，包括视频加载、帧提取以及图像预处理等步骤，为后续的行为检测提供数据基础。 2. 人体行为检测: 利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN结合循环神经网络RNN等）进行人体行为的检测与识别。模型训练基于大量标注的行为数据，能够自动学习和识别多种预先定义的行为模式。 3. 实时视频处理: 提供交互式的视频处理工具，允许用户在视频播放过程中实时观察行为检测的结果，并进行标注和反馈。 4. 物体框标注工具: 提供简单的物体框标注工具，用于图像或视频中物体的标注工作，为后续的行为检测提供标注数据。 ## 安装使用步骤 ### 前提条件

在本篇学习笔记中，我们将深入探讨如何使用Qt/C++开发一个基于TCP协议的服务器端程序，该程序具有发送图片和文字的聊天功能。TCP（传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。在构建一个TCP服务器时，主要涉及网络编程的基础知识，包括套接字（Socket）的使用、网络通信的建立、数据的封装和解封以及异常处理等。 创建一个TCP服务器需要启动一个监听端口，等待客户端的连接请求。在Qt框架中，可以使用QTcpServer类来实现这一功能。QTcpServer会监听指定的端口，并在接收到连接请求时发出信号。服务器端的程序通常需要处理QTcpServer的connected()信号，以便在客户端连接成功后执行后续的操作。 在客户端与服务器端建立起连接后，服务器需要能够处理来自客户端的各种数据。由于TCP协议保证了数据包的顺序和可靠性，服务器端在接收到数据时可以认为是按照发送顺序且完整无误地到达的。根据本学习笔记的目标，服务器端需要能够分别处理文字消息和图片数据。这通常需要服务器能够识别数据包的类型，并采取不同的处理方式。 处理文字消息相对简单，服务器只需接收字节流，然后根据协议转换成字符串即可。但处理图片数据会复杂一些，因为需要考虑到图片数据量可能较大。此时，服务器除了要能够识别图片数据包，还需要能够高效地管理内存，避免因一次性接收大量数据而导致内存溢出。在Qt中，可以通过QTcpSocket的readyRead()信号来检测是否有数据到达，并读取数据。 除了接收数据外，服务器还需要能够向客户端发送数据。无论发送文字还是图片，都需要将数据封装成适合TCP传输的格式。在Qt/C++中，可以通过QTcpSocket的write()函数来发送数据。当发送操作完成时，write()函数会触发bytesWritten()信号，服务器可以通过此信号来确认数据已发送。 开发一个具有聊天功能的服务器端程序，还需要考虑到多线程或异步处理机制。由于服务器可能会同时处理来自多个客户端的请求，单线程的处理方式将很难满足性能需求。因此，需要合理利用Qt的线程机制，如使用QThread或QtConcurrent等，以保证服务器能够有效地并行处理多个客户端的连接和数据交互。 为了确保服务器程序的稳定性和可用性，异常处理机制是不可或缺的。服务器端程序需要能够正确处理断线、数据包损坏、协议不匹配等各种异常情况，以避免程序崩溃或出现安全漏洞。 总结以上，一个基于TCP的可发送图片、文字聊天程序的服务器端实现涉及到套接字编程、数据包处理、多线程编程以及异常处理等多个方面的知识。通过本学习笔记的学习，读者应该能够掌握构建基本的TCP服务器端程序所需的核心技能，为开发更复杂的网络应用打下坚实的基础。

计算机图形学是一门研究如何使用计算机技术来创建、处理、存储和显示图形信息的学科。它综合了数学、物理学、工程学以及计算机科学等多个领域的知识，旨在解决图形的输入、输出、表示、处理和显示等问题。在计算机图形学的学习过程中，通过大量的练习题来加深理解是非常重要的。这些题目可以涉及多个方面，比如二维图形的绘制、三维建模、图像处理、动画制作等。 在2024年的计算机图形学习题库中，学生或学者们可能会遇到关于基础图形绘制的练习。这包括了向量图形的生成、贝塞尔曲线的应用、光栅图形的渲染技术等。同时，三维图形部分会着重于模型的建立，例如多边形网格的创建、纹理映射、光照和阴影的计算以及视图变换等。此外，图像处理章节可能会包含图像的压缩、滤波、边缘检测等技术。而动画制作部分，则可能涉及关键帧动画、骨骼动画、粒子系统等高级主题。 在图形学领域，算法和数据结构扮演着至关重要的角色。因此，相关题目会要求学生深入理解并应用各种图形算法，如空间分割技术、碰撞检测、八叉树和BSP树等。在图形硬件方面，题库可能还会覆盖显卡的工作原理、GPU编程以及与图形学相关的硬件加速技术。 由于计算机图形学是一门不断发展的学科，最新的研究动态和技术创新也会被整合到题库中。例如，随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的发展，涉及这些领域的题目可能也会被纳入，如立体视觉的原理、虚拟环境的构建等。 而作为题库的另一半，答案部分对于学生来说是必不可少的。通过对答案的分析和理解，学生能够检查自己的学习成果，找出错误的原因，从而提高解题能力。正确的答案还能够帮助学生更好地掌握相关知识点，为以后解决更复杂的问题打下坚实的基础。 计算机图形学的学习题库及答案能够帮助学生加深对图形学理论知识的理解，提高运用图形学技术解决实际问题的能力，并且可以跟上该领域的发展步伐。它是学习计算机图形学不可或缺的一部分，为学生提供了一个全面系统的练习平台。

内容概要：本文详细介绍了MATLAB在生物医学信号处理中的应用，涵盖信号预处理、时域分析、频域分析、时频分析、信号分类与识别等多个方面。通过具体的代码示例，解释了如何使用MATLAB进行心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的数据导入、滤波去噪、时域特征提取、频域分析、时频分析和分类模型训练。此外，还讨论了机器学习和深度学习技术在生物医学信号处理中的应用前景，展望了未来的发展方向。 适合人群：从事生物医学信号处理的科研人员、医疗工作者和技术开发者，特别是有一定MATLAB编程基础的学习者。 使用场景及目标：① 学习如何使用MATLAB进行生物医学信号的预处理、分析和分类；② 掌握常用的信号处理技术和机器学习方法在生物医学领域的应用；③ 了解生物医学信号处理的最新研究和发展趋势。 其他说明：本文通过大量的实际案例和详细的代码解析，使得读者能够在实践中掌握MATLAB的使用技巧，更好地应对生物医学信号处理的实际问题。无论是初学者还是有经验的研究者，都能从中受益。

1、核心亮点 200+高频命令分类整理：覆盖文件/网络/进程/文本处理等场景，附详细参数说明。 Linux命令大全终极实战手册+如何快速学习Linux命令：高效掌握核心技能指南 2、适用人群 Linux初学者、运维工程师、开发人员、求职者。 需要快速查阅命令的IT从业者。

泰坦尼克号幸存者预测是一个经典的机器学习问题，旨在根据乘客的特征来预测他们是否在泰坦尼克号的沉船事故中幸存下来。 为了进行预测，可以使用以下步骤： 1. 数据收集：收集包含乘客信息的数据集，其中包括特征（如年龄、性别、船票等级等）以及标签（幸存与否）。 2. 数据预处理：对数据进行清洗和处理，包括处理缺失值、特征编码、标准化等操作。 泰坦尼克号幸存者预测是一个著名的机器学习案例，它涉及到数据科学中的多个核心环节，包括数据收集、预处理、特征工程、模型选择与训练、评估与优化，以及最终的应用。下面将详细阐述这些环节： 1. **数据收集**：在解决任何机器学习问题时，第一步都是获取相关数据。对于泰坦尼克号的问题，我们需要一个包含乘客信息的数据集。这个数据集通常来源于历史记录，包含了乘客的年龄、性别、船票等级、票价、登船港口等信息，以及关键的标签——乘客是否幸存。 2. **数据预处理**：数据预处理是至关重要的一步，因为它确保了模型训练的质量。这个阶段包括处理缺失值（如使用平均值、中位数或模式填充），特征编码（将分类变量转换为数值，如性别可以用0表示男性，1表示女性），以及标准化（如对数值特征进行Z-score标准化，使得它们具有相同的尺度）。 3. **特征选择**：特征选择旨在确定对预测目标最有影响的输入变量。这可以通过统计分析（如相关性分析）或领域知识来完成。在泰坦尼克号的例子中，年龄、性别、船票等级可能与生存率高度相关。 4. **模型选择和训练**：选择合适的机器学习模型是关键。常见的模型有决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机（SVM）、神经网络等。模型在训练集上通过优化算法（如梯度下降）学习权重，以最小化预测误差。 5. **模型评估**：评估模型的性能通常使用测试集，计算各种指标如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数等。此外，绘制混淆矩阵可以帮助我们理解模型在各个类别上的表现。 6. **模型优化**：根据评估结果，可能需要调整模型参数（如学习率、正则化参数等），或者进行特征工程的进一步改进。网格搜索、随机搜索等方法可以帮助找到最佳参数组合。 7. **模型应用**：训练好的模型可以用于预测新乘客的生存状态。在实际应用中，模型的预测结果可能会用于制定救援策略或其他历史分析。 在实际操作中，还可以采用更复杂的技术，如交叉验证（提高模型泛化能力）、集成学习（如bagging、boosting）以提升模型的稳定性和准确性。同时，泰坦尼克号问题也是初学者学习机器学习流程的一个绝佳案例，因为它数据量适中，特征清晰，结果可解释性强。

包括数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取、多机器学习算法构建模型，同时采用多种异常变量定位方法定位异常变量，以及simulink仿真过程 报告中包括具体的实验步骤与代码（MATLAB）、simulink仿真 【田纳西伊斯曼故障诊断实验报告】是一个深入研究化工过程异常检测的案例，它基于美国Eastman化学公司的Tennessee Eastman (TE)仿真平台，该平台模拟了复杂的化工反应，涉及多步骤的物质转化和控制变量。实验包含了数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取和多种机器学习算法的模型构建，以及Simulink仿真的应用。 1. **数据背景与数据介绍** - **TE过程**：这个过程包括8种物料成分，其中A、C、D、E作为反应物，B是惰性组分，G和H为主产物，F为副产物。物料通过不同流路进入反应器进行化学反应，然后通过冷凝和分离步骤进行产品提纯。 - **数据特性**：包括12个控制变量、22个过程测量变量和19个成分变量，涵盖了流量、压力、温度等多维度信息。此外，TE过程还设计了21种异常运行状态，样本每3分钟采集一次，故障从第161个样本开始引入。 2. **问题分析与数据预处理** - **异常诊断**：问题被视为一个多分类任务，需要将数据分为正常状态和21种故障状态。由于正常数据多于异常数据，可能需要进行欠采样处理以平衡样本分布。 - **预处理**：考虑到数据量纲不一，为了适应机器学习算法，需要对数据进行标准化处理，消除量纲影响，提高模型的训练效果和稳定性。 3. **机器学习算法应用** - **模型构建**：实验采用了决策树、判别分析、贝叶斯模型、K近邻和随机森林等多种多分类算法，通过五折交叉验证选取最佳模型，并进行超参数调优以提升预测准确率。 - **异常变量识别**：利用SHAP值和LIME算法，这两个局部可解释性方法能揭示特征变量对预测结果的影响，有助于定位异常变量。 4. **Simulink仿真** - **验证模型**：通过Simulink模型设置人工故障并重新仿真，收集新数据，用训练好的机器学习模型进行检测，以此检验模型的准确性和实用性。 实验的代码示例展示了数据加载和标准化处理的方法，使用`zscore`函数进行标准化，确保所有特征在同一尺度上，以便于不同机器学习算法的训练和评估。 这个实验全面地探讨了化工过程故障诊断的流程，从数据处理到模型构建再到验证，充分展示了机器学习在解决实际工业问题中的应用潜力。通过这样的实验，我们可以学习到如何处理多元异构数据，如何选择和优化机器学习模型，以及如何结合仿真工具进行模型验证。

计算机视觉与模式识别领域近年来取得了长足的发展，特别是在手势识别方面，它作为人机交互的重要方式之一，已经被广泛应用于智能控制系统、虚拟现实以及自动化设备中。本项目是基于Python3.7编程语言，结合OpenCV库，针对手势轮廓特征提取及机器学习分类技术的深入研究，并且完整地展示了从手势图像采集、预处理、特征提取，到模型训练以及最终的分类识别整个流程的开发步骤。 项目实施过程中，开发者需要对Python编程语言有较深入的理解，同时对OpenCV库的操作应熟练掌握。OpenCV库作为计算机视觉领域最流行的开源库之一，它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法，使得开发者可以快速地进行图像处理和分析。 手势轮廓特征提取是手势识别中的关键技术。在这个项目中，开发者需要运用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等，来准确地从背景中分离出手势图像，并获取手势的轮廓信息。这些轮廓信息将作为后续机器学习算法的输入特征，用于训练分类模型。 机器学习分类是通过训练算法对特征数据进行学习，从而实现分类任务的过程。在这个项目中，可能会使用到的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。这些模型需要基于提取到的特征数据进行训练，以达到准确分类手势的目的。 此外，项目中还包含了手势库的构建以及傅里叶描述子的使用。手势库的构建是为了存储大量的手势图像样本，它们将被用于训练和测试机器学习模型。傅里叶描述子则是一种用于形状描述的方法，它可以将轮廓信息转换为频域信息，这有助于更好地提取和表示形状的特征。 整个项目的开发是在Windows 10环境下进行的，这为开发者提供了稳定的操作系统平台。而在项目中提到的“gesture-recognition-master”文件夹，可能是包含了项目源代码、数据集、预训练模型以及其他重要文件的核心目录，是整个项目实现的关键部分。 此外，项目的文档资源包括“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”，这些文档资料将为项目的开发提供指导和帮助。开发者可以通过阅读这些文档来了解项目的详细说明、安装配置指南以及使用方法等重要信息。 这个项目是计算机视觉与模式识别领域中的一个实际应用案例，它不仅涵盖了手势识别技术的关键环节，还结合了机器学习和深度学习方法，具有很高的实用价值和研究意义。通过对项目的深入分析和学习，开发者可以掌握手势识别的核心技术，为未来在相关领域的发展打下坚实的基础。