Advertisement

数据分类竞赛上位机Python代码库

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
工训赛垃圾分类项目在华中科技大学校赛中取得第二名，上位机全套代码包含该主程序、该视频及播放程序、该界面UI程序、摄像头调用以及yolov4识别程序等部分。上位机集成使用Jetson Nano芯片，其操作系统是Linux Ubuntu。Windows系统亦可在此平台上正常运行。界面跳转触发为下位机传递特定信号。该设备采用stm32架构，目前尚未完成配套软件开发。完整的代码库未完成分类处理，如需进一步处理，请自行完成分类工作。恳切希望得到您的批评意见

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python-AI Challenger场景分类竞赛示例代码
    优质
    本项目提供了参加AI Challenger场景分类竞赛所需的Python示例代码和教程，帮助参赛者快速上手并优化模型。 PyTorch baseline for AI Challenger Scene Classification 这段文字只是提到了使用PyTorch作为基线模型来进行AI Challenger场景分类任务，并没有任何联系信息或网址需要删除。因此，重写的文本如下： 为了参加AI Challenger的场景分类比赛，本段落档介绍了一个基于PyTorch框架建立的基准模型（baseline）。该模型旨在为参赛者提供一个起点，帮助他们更好地理解和参与这一挑战性项目。
  • 二元分类竞赛中的机器故障数据集
    优质
    本数据集专为二元分类竞赛设计，聚焦于识别工业环境中可能出现的机器故障状态。通过分析历史运行数据，旨在提升预测模型准确率，预防设备停机，保障生产效率和安全。 相关教程介绍了如何进行机器故障预测的深度学习模型训练。 数据来源为Kaggle竞赛的一部分，包括以下文件： - 训练.csv：包含二进制目标（为了与原始数据集顺序一致）的训练数据集。 - 测试.csv：用于测试的数据集；您的任务是预测机器故障的概率。 - sample_submission.csv：正确格式的示例提交文件。 这些数据来源于一个关于机器故障预测的深度学习模型生成，特征分布接近但不完全相同于原始数据。使用原始数据集作为竞赛的一部分，可以用来探索差异和评估合并原始数据能否提升模型性能。
  • Robei杯集成电路竞赛之上位机部分
    优质
    Robei杯集成电路竞赛之上的上位机部分 是一项专注于评估参赛者在集成电路设计中上位机软件开发与应用能力的比赛环节。参与者需运用编程技巧和创新思维，完成复杂的设计挑战，展示其技术实力。 今天也是咸鱼的一天~上一回在写UART的时候，就感觉到了一个问题：单纯的Robei EDA仿真其实没有什么实际的应用价值，最多就是给刚刚入门EDA的人熟悉一下设计和仿真的流程。等到熟练运用后，设计可以照搬实际代码。另一个头疼的问题是在比赛中保证从Robei EDA 设计仿真——生成模块文件——导入FPGA开发环境——实现功能的完整流程几乎不可能完成；更真实的情况大概是先写出代码并实现实物作品的功能，再把软件套在Robei上交作业。这个EDA 软件虽然好用是真的，但在运用自如和设计习惯方面确实需要一些时间来适应。因此这次决定放弃，并重新审视这段文字的内容。
  • 数据库竞赛试题
    优质
    本数据库竞赛试题集涵盖关系型与非关系型数据库设计、查询优化及SQL编程等核心内容，旨在考验参赛者的数据管理能力与问题解决技巧。 数据库技能大赛试题
  • Kaggle Otto商品分类竞赛代码解析
    优质
    本篇文章详细解析了在Kaggle Otto Group产品分类竞赛中的代码和技术细节，深入探讨了模型构建、特征工程等关键步骤。适合数据科学爱好者和参赛者学习参考。 在Kaggle Otto生产分类挑战赛（排行榜）中排名第85位（共3514名参赛者）。 特征工程： - 每行所有功能的总和 - 每行所有功能的最大值与最小值之差 - 计算每行填充的特征数 - 在前20个特征上创建的操作特征，包括加、减、乘等运算（并非始终有效） - 用均值标准化转换特征：新特征=原始特征 - 列均值 模型： XGBoost 神经网络（使用Keras和H2O；最终合奏仅采用Keras模型） 随机森林 软件工具： R语言版本3.1.3 相关R包：doParallel、dplyr、xgboost、party Python 2.7版本 相关库：Keras、Numpy、Scipy
  • CIFAR10数据集上的十类分类问题的Python代码实现
    优质
    本段Python代码实现了在CIFAR-10数据集上进行十类图像分类的问题，适用于初学者理解和实践卷积神经网络的基础应用。 基础科研训练1使用CIFAR10数据集复现十分类问题的Python代码需要Pytorch环境。
  • 猫与狗图像分类数据[Kaggle竞赛].zip
    优质
    本资料包包含一个用于图像分类的数据集，专为Kaggle上的“猫与狗”竞赛设计，内含大量标记了猫和狗的照片，供机器学习模型训练使用。 猫和狗图像分类数据.zip包含了用于Kaggle竞赛的图像文件。
  • Kaggle竞赛代码库：我参与的比赛源码分享
    优质
    本代码库汇集了我在Kaggle竞赛中的参赛作品和源代码，旨在为机器学习爱好者提供实践参考与交流平台。 Kaggle比赛代码仓库：此仓库包含我参加的多个Kaggle比赛的相关代码。 免责声明：部分代码完全由我自己编写，而另一些则是从其他Kaggle内核中获取灵感的结果。对于后者，我会明确标注，并且已经将这些借鉴的内容合并到我的仓库里。 回购结构： 01-TextNormalization： 竞赛相关链接请在原始文档查看。 包含的文件有：xgboost_class_predictions.ipynb（修改自LiYun的代码）使用XGBoost预测单词类型。例如，基数、序数和度量等； Create_function_classes.ipynb：我自己编写的脚本，创建了几个函数用于根据正则表达式处理不同类型的单词。这些功能包括罗马数字到整数转换、日期时间解析以及电话号码识别等等。此外，该文件还展示了如何使用上述“类”来对测试集中的单词及其类型进行预测和预处理。
  • Kaggler：Kaggle数据科学竞赛的代码
    优质
    这段简介可以描述为：Kaggler是一款专为参与Kaggle数据科学竞赛的选手设计的工具或平台，提供了便捷的环境来编写、测试和提交参赛代码。 卡格勒Kaggler是一个Python软件包，用于轻量级在线机器学习算法以及ETL（提取、转换、加载）和数据分析的实用程序功能。它根据MIT许可证分发。其在线学习算法受到Kaggle用户的影响，并使用稀疏输入格式来有效处理大型稀疏数据集。核心代码通过Cython进行了速度优化。 安装卡格勒所需的Python软件包依赖关系列在requirements.txt文件中，包括h5py、lightgbm、ml_metrics、numpy/scipy和pandas等。您可以通过PyPi使用pip命令进行安装： ``` (sudo) pip install -U Kaggler ``` 如果由于找不到MurmurHash3.h而导致安装失败，请添加描述为LD_LIBRARY_PATH的环境变量。 从源代码安装时，可以执行以下步骤： ```bash python setup.py build_ext --inplace (sudo) python setup.py install ``` 数据I/O方面，Kaggler支持CSV（.csv）、LibSVM（.sps）和HDF5（.h5）文件格式。