CallPython.zip

framework,C# 调用python脚本，通过python脚本调用tensorflow的训练模型，进行图像预测输出，传输到调用的Form窗体的控件显示。记得配置环境

pythonfbprophet安装好后测试代码

yolo训推python代码，支持ultralytics yolov8~v11的版本，内含：1.数据集导入到数据集划分 2.voc格式到yolo格式的转换 3.自定义超参数训练模型 4.模型推理

安装环境： 先在pycharm终端配置环境！！！！ 安装anaconda，版本不做要求 conda create --name yolov8 python=3.10 //创建虚拟环境 conda activate yolov8 //激活虚拟环境 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple //一键换源 pip install ultralytics //安装yolo包 执行训练推理： 1、将数据集目录下的训练、验证、测试集当中，Annotations里的所有xml文件进行合并，统一复制到项目根目录data文件夹下的Annotations中（复制xml文件，不是文件夹）； 2、将数据集目录下的训练、验证、测试集当中，images里的所有jpg文件进行合并，统一复制到项目根目录data文件夹下的images中（复制jpg文件，不是文件夹）； 3、修改代码根目录下voc\_label.py文件中第六行的标签类别，修改成数据集文件夹中data.yaml对应的标签名称； 4、修改代码根目录下wheat.yaml中的标签类别和“nc”的个数，nc的个数即标签的个数； 5、运行split\_train\_val.py 6、运行voc\_label.py 7、运行train.py (如果需要修改训练轮数，自己修改epoch) 8、predict.py 为推理文件，需要自己自定义路径，代码中含有中文注释的部分！！！ 注：除了以上代码，其他的不要修改，也不要导入其他文件；

Python中的支持向量机SVM的使用（附实例代码）

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html。 skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示， 逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression 朴素

Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法

主要介绍了Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法,结合实例形式分析了scikit-learn库中KNN算法的相关调用与使用技巧,需要的朋友可以参考下

DataPredict_python_exercise

开发工具：Pycharm最初框架：flask数据库：Mysql 数据集说明 CRIM：城镇人均犯罪率。 ZN：住宅用地超过25000英尺的比例。 INDUS：城镇非零售商用土地的比例。 CHAS：查理斯河空变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。 NOX：一氧化氮浓度。 RM：住宅平均房间数。 年龄：1940年之前建成的自用房屋比例。 DIS：到波士顿五个中心区域的预期距离。 RAD：辐射性公路的接近指数。 税：每10000美元的全值财产税率。 PTRATIO：城镇师生比例。 B：1000（Bk-0.63）^ 2，其中Bk指代城镇中黑人的比例。 LSTAT：人口中位数低下者的比例。 MEDV：自住房的平均房价，以千美元计。 附加：设计文档以及说明文档

python的lrutils包

python lr_utils源码包，通过python setup.py build和python setup.py install编译，但必须具备c++编译器

FaceRecognition:python中没有face_recognition库的人脸识别

人脸识别 python中没有face_recognition库的人脸识别

K近邻算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境

在Python环境下，使用MNIST数据集，实现KNN算法，对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取，再进行预测，准确率较高

基于python实现ROC曲线绘制广场解析

主要介绍了基于python实现ROC曲线绘制广场解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

基于python实现的使用ARIMA模型对价格数据进行预测项目源码+代码注释拉满(课程设计源码).zip

基于python实现的使用ARIMA模型对价格数据进行预测项目源码+代码注释拉满(课程设计源码).zip 使用ARIMA模型对价格数据进行预测 价格数据主要输入的是一维价格数据。 课程设计大作业

Python版数据挖掘实验2报告：使用 Scikit-learn中的 K近邻算法进行分类.pdf

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python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，这篇文章主要介绍了python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码,需要的朋友可以参考下

Anaconda安装与环境搭建[代码]

本文详细介绍了Anaconda的安装步骤及环境搭建过程。首先，按照指定步骤完成Anaconda的安装。接着，通过执行conda env list查看环境列表，并使用conda create -n yolov6 python==3.10命令创建Python3.10环境。激活环境后，进入PyCharm添加创建的解释器。随后，进入yolov5所在地址，执行pip install -r requirements.txt配置环境变量。最后，通过执行python predict.py --weights yolov5s-seg.pt --source 0命令调试yolov5，其他文件调试可参考相同步骤。

deep_learning：来自PyCharm的深度学习编码文件。 张量流keras

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nnunet-pytorch转onnx

nnunet-pytorch转onnx格式相应代码实现

机器学习算法代码运行实践

机器学习算法代码，帮助大家一起学习。运用pycharm进行运行

贝叶斯分类器实验报告多代码全

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毕业设计基于神经网络的心脏病预测系统项目源码+项目使用说明(带界面和数据集).zip

毕业设计基于神经网络的心脏病预测系统项目源码+项目使用说明(带界面和数据集).zip 【项目资源介绍】 安装anaconda、pycharm、tensorflow、pyqt5. 上面的环境如果安装好了，就可以成功的运行该系统了，直接在当前的目录下打开cmd，输入：python Model_Predict.py就好了。 如果想发给别人，然而别人没有安装环境，那么就直接打开dist文件夹下的.exe文件， 然而因为该文件是由python转化为的，所以运行速度较慢，打开也比较慢。 结语 由于本系统的数据集数量较少，拟合程度有限，无法达到很好的数据预测效果，预测时可能会出现一些误判。所以该系统的检测结果只能作为初步的参考，实际结果还是得医院检查为准

UNET-ZOO:包括unet，unet ++，attribute-unet，r2unet，cenet，segnet，f​​cn

UNET-ZOO 包括unet，unet ++，attribute-unet，r2unet，cenet，segnet，f​​cn。 环境 window10（Ubuntu可以）+ pycharm + python3.6 + pytorch1.3.1 如何运行： 您唯一要做的就是输入dataset.py并更正数据集的路径。 然后运行〜示例： python main.py --action train&test --arch UNet --epoch 21 --batch_size 21 结果 经过训练和测试后，将创建3个文件夹，分别是“结果”，“ saved_model”，“ saved_predict”。 saved_model文件夹： 训练后，保存的模型在此文件夹中。 结果文件夹： 在结果文件夹中，有指标的日志和折线图，例如： saved_predict文件夹： 在此文件夹中，