matplotlib\__init__.py", line 149 cannot import name 'Sequence' from 'collections'
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如下所示: matplotlib.pyplot.hist( x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=u'bar', align=u'mid', orientation=u'vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, hold=None, **kwargs) x : (n,) array or sequence of (n,)
可视化模板(Python)、获奖论文批注法、Overleaf 指南
集成式的可视化py模板
Python ConvMixer深度混合 风电功率GPU预测
Python ConvMixer深度混合 风电功率GPU预测 用 ConvMixer(深度可分离时空混合)预测风电功率,对照 LSTM,输出预测曲线与特征图。默认 CUDA。 功能: · 深度可分离混合 · ConvMixer · 对照 LSTM · 特征图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
长短时记忆网络LSTM Python实现 序列数据建模
# 长短时记忆网络LSTM Python实现 序列数据建模 ## 项目简介 本项目实现了基于长短时记忆网络(LSTM)的时序数据建模和预测。通过构建多层LSTM网络,对复杂的序列数据进行有效的学习和预测分析。项目包含完整的数据预处理、模型训练、预测和可视化功能。 ## 环境要求 - Python 3.7+ - TensorFlow 2.15.0 - NumPy 1.24.3 - Matplotlib 3.7.2 - Pandas 2.0.3 - Scikit-learn 1.3.0 - Statsmodels 0.14.0 ## 安装说明 1. 克隆或下载项目文件 2. 安装依赖包: ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## 使用说明 1. 运行主程序: ```bash python main.py ``` 2. 程序将自动: - 生成合成时间序列数据 - 构建LSTM模型 - 训练模型 - 进行预测 - 生成可视化结果 ## 项目结构 - `main.py`: 主程序文件,包含完整的LSTM实现 - `requirements.txt`: 项目依赖包列表 - `lstm_training_history.png`: 训练历史可视化 - `lstm_predictions.png`: 预测结果可视化 - `lstm_error_analysis.png`: 误差分析可视化 - `lstm_sequence_analysis.png`: 序列模式分析 ## 技术原理 ### LSTM基本原理 长短时记忆网络是一种特殊的循环神经网络,通过引入输入门、遗忘门和输出
time_sequence_prediction.zip
Pytorch项目
pip-matplotlib-3.8.3-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.zip
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radiate_sdk:开发SDK来访问RADIATE数据集的数据
辐射数据集 RADIATE(不利天气中的雷达数据集)是赫瑞瓦特大学创建的新的汽车数据集,其中包括雷达,激光雷达,立体声相机和GPS / IMU。 我们收集了不同天气情况(晴天,阴天,夜晚,雾天,雨天和雪天)的数据,以帮助研究人员开发新的车辆感知方法 数据集大小 我们在7种不同的场景中对雷达图像进行了注释:晴天(停车),晴天/阴天(城市),阴天(高速公路),夜间(高速公路),雨(郊区),雾(郊区)和雪(郊区)。 我们注释了8种不同类型的对象(汽车,货车,卡车,公共汽车,摩托车,自行车,行人和行人组)。 下面我们显示了一个图表,其中标记了单个实例的数量。 每个方案的大小可以在下面看到: 与其他数据集的比较 RADIATE是第一个公共高分辨率雷达数据集,其中包括大量在公共道路上贴有标签的道路参与者。 它包括在挑战性天气条件下收集的多模式传感器数据,例如浓雾和大雪。 还为所有序列提供了相机
Pydicom用法简介
对Python操作DICOM文件进行介绍
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fangyun_rnn_lstm_46392_1775731938916.zip
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matlab并网程序代码-KITTI-tracking-data:KITTI-tracking-data
matlab并网程序代码Velodyne 所有代码都是使用 python 3.6 版本编写的,需要安装 numpy、scipy、matplotlib 库才能成功运行程序。 该存储库基于 [1] 的研究方法,探索了来自 KITTI 数据集 [4] 的 VELODYNE 原始点云数据(X、Y、Z、I)的对象检测和分类。 该存储库包含对点云数据进行分类所需的以下方面的代码。 物体检测 connected.py : 用于提取二元矩阵上的连通分量的类 occupancy_grid.py:该程序为 3D 点云数据创建一个占用网格。 segemntation.py :该程序在从连接组件检测到的对象上生成 3D 边界框。 python segmentation.py path/to/one/sequence/of/frames 分类 feature_extraction.py:该程序从每个组件中提取对象级和点级特征,并创建一个 28 维向量。 svm_train.py :该程序为作为输入提供的训练数据生成 SVM 模型 python svm_train.py path/to/training/data
DigitImageMaker
DigitImageMaker 实现了具有其他扩展功能的基本功能。 我还有其他想法可以扩展/优化此项目,这将在后面的部分中列出。 要求 Python 3 不实用 matplotlib 麻木 大熊猫 枕头 张量流 tqdm 如何使用 基本设定 要直接测试create_digit_sequence() ,请运行python main.py --number=NUMBER --image_width=IMAGE_WIDTH --min_spacing=MIN_SPACING --max_spacing=MAX_SPACING 。 将在文件夹images创建名称为0.png的images 。 id_label.csv包含图像的标签( number )。 已实施的扩展 我增加了一些功能,并考虑了OCR数据扩充。 更具体地说,我做了以下命令行参数可访问的扩展: --gaussian_noise
RNN、LSTM、GRU小白入门:Windows一键运行时间序列预测
给模型过去36个时刻的数据,让它预测下一个时刻;分别使用RNN、LSTM和GRU训练,再用同一测试集比较预测曲线、RMSE、MAE和R²。本文不下载股票数据,不配置旧版TensorFlow,解压后双击脚本即可运行。
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学生博客信息管理-下载即用.zip
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/054d920fa1d1 《学生博客信息管理系统详解》 学生博客信息管理系统是一款针对教育环境而设计的简化博客平台,其主要目的在于协助教师进行学生博客信息的监控与管理,并对学生的作业得分进行记录。该系统具备方便的查询和访问特性,能够显著提升教学活动中的信息传递效率,并且为学生构建了一个展示个人能力、交流知识的平台。 1. **系统架构** 学生博客信息管理系统大概采用了常规的三层架构,涵盖了表现层(用户交互界面)、业务逻辑层(负责业务规则的执行)以及数据访问层(负责与数据库进行数据交换)。此类架构有利于代码的规范化管理与维护,有助于提升系统的可扩展性与代码复用率。 2. **功能模块** - **用户管理**:包含注册、登录、个人资料维护等功能,旨在保障用户能够安全地使用系统。 - **博客发布**:学生能够建立、修改和移除自己的博客文章,内容形式支持文本、图片、链接等多样化展示。 - **博客查询**:用户可根据关键词、作者等条件进行检索,以快速定位所需的博客内容。 - **作业评分**:教师可以检视学生的作业,实施评分与评语,系统将自动计算每次作业的平均分数与总得分。 - **统计分析**:系统提供数据统计功能,例如学生作业成绩的分布情况、活跃度最高的博主排行等,为教学决策提供数据依据。 3. **技术选型** 从提供的文件"博客管理.jar"可以推断,该系统可能基于Java语言开发,因为.jar是Java程序的可执行文件格式。同时,"博客管理_lib"可能包含了系统运行所需的第三方库资源,这些库资源或许包含了Spring框架、Hibernate用于数据持久化处理,或MyBatis用于数据库交互,...
MMD Unity project full source code
源码链接: https://pan.quark.cn/s/d50da4a6a1ca 《MMD for Unity:探索完整的项目源码世界》 MMD for Unity,其全称是“MikuMikuDance for Unity”,是一种融合源自日本的3D虚拟偶像软件MikuMikuDance(MMD)与Unity游戏引擎的技术,旨在构建交互式、动态的3D模型表演。该项目的完整源码为我们呈现了一个宝贵的机会,用以深入探究MMD在Unity环境下的实际应用。 我们将细致分析MMD for Unity的核心概念。MMD最初是一款基于PMD或VMD格式设计的3D模型和动作数据编辑工具,主要应用于制作虚拟偶像的舞蹈及表演展示。另一方面,Unity被视为一个功能强大的跨平台游戏开发引擎,能够支持高品质的2D和3D游戏开发。当MMD与Unity技术相结合时,我们可以借助Unity的实时渲染和物理引擎,将MMD的模型和动画运用到更广泛的应用场景中,如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)或互动娱乐项目。 在MMD for Unity的项目源码中,我们可以学习到以下几个关键知识点: 1. **模型导入与管理**:源码将具体展示如何将MMD的PMD或PMX模型格式转换为Unity系统所能识别的格式,并完成模型的加载、显示及管理功能。这涉及到对模型数据结构的深入理解以及Unity的Mesh、Material等组件的应用。 2. **动作和骨骼绑定**:VMD文件内含的是MMD模型的动作与表情信息。源码中包含了解析VMD文件的代码,以及如何将这些信息绑定至Unity的骨骼动画系统,从而实现模型的动态表现。 3. **光照与渲染**:MMD模型通常具备独特的光照效果,源码将指导我们如何复制...
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