项目简介 本项目聚焦于对特殊仿真软件输出结果的归类处理。因输出表列是多维数据组合，不利于分组展示，项目将 combined key 拆分为对应维度，构建目录树存放相应分类的数据表，还能对数据进行可视化展示。但该项目仅适用于特定仿真软件的输出结果，不具备通用性。 项目的主要特性和功能 多维树表生成：依
项目简介 本项目借助Python和机器学习框架打造了一款井字棋游戏。运用强化学习方法，经机器学习与模型训练，使计算机能自动进行游戏，且逐步提升游戏水平。 项目的主要特性和功能 实现基本井字棋游戏规则，涵盖棋盘显示、玩家操作、游戏结果判断等。 采用强化学习方法，凭借探索和利用策略，让计算机自动游戏并依
项目简介 本项目是基于Python框架开发的智能微信聊天机器人，通过集成多种功能模块与插件，实现智能对话、语音交互、图像生成、文本处理等功能。该机器人支持多端部署，涵盖个人微信、微信公众号和企业微信应用，能为用户带来丰富的聊天体验。 项目的主要特性和功能 多端部署：支持个人微信、微信公众号、企业微信
项目简介 本项目是基于TensorFlow的深度学习应用编程实践，聚焦于图像识别和机器学习领域。项目涵盖数据预处理、模型构建、训练、评估及预测等多个模块，运用卷积神经网络（CNN）和其他机器学习算法，实现对图像数据的分类和预测。在手写数字识别、房价预测、鸢尾花分类等任务中表现良好，涉及特征提取、数据
项目简介 本项目借助Python和Webots构建四足机械狗仿真控制系统，用于在Webots中模拟与控制串联和并联四足机械狗的行为。借助Python脚本，可实现机械狗正逆运动学计算、步态控制、转弯控制以及斜坡平衡等功能，还提供键盘控制，方便用户实时操控机械狗运动。 项目的主要特性和功能 实现串联和并
项目简介 这是一个基于TensorFlow2框架实现的Yolact实例分割模型项目。Yolact作为实时实例分割模型，可同时对图像里的多个物体进行分割。项目涵盖模型的训练、预测、评估等功能，还具备丰富配置选项与数据增强策略，能优化模型性能，适应不同目标检测任务。 项目的主要特性和功能 实时实例分割：
项目简介 本项目借助长短期记忆网络（LSTM）模型，针对中国商品住宅销售额的总量和增长量开展时间序列预测工作。它通过剖析历史数据，捕捉时间序列里的长期依赖关系，进而生成未来销售额的预测结果，适用于政策制定、市场预期分析以及财务规划等场景。 项目的主要特性和功能 数据预处理：加载并预处理来自国家统计局
项目简介 本项目是基于Python和YOLOv5的口罩检测系统，借助深度学习技术达成对图像和视频里佩戴口罩情况的自动检测。项目涵盖从数据标注、模型训练、评估到图形界面应用的全流程方案，可用于大作业、毕业设计或实际应用场景。 项目的主要特性和功能 口罩检测模型训练：以YOLOv5算法为基础，支持从数据
项目简介 IoT_Lamp是一个基于物联网的智能照明控制系统，借助树莓派（Raspberry Pi）和Arduino板达成远程控制LED灯的开关与亮度的目的。项目运用Flask框架搭建Web服务器，提供用户友好的控制界面，同时利用RF24无线通信模块实现设备间的双向通信。 项目的主要特性和功能 基于
项目简介 本项目是基于PyTorch框架的深度学习项目，可实现目标检测与分类任务。项目具备多个模块，覆盖了从数据处理、模型训练、模型转换到模型部署的完整流程。核心功能有YOLOv5目标检测、图像分类模型的训练与评估、模型转换工具（如PyTorch到Caffe的转换）以及模型的部署（如Flask RE
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