stable-diffusion部署需要的包

Unet通常应用到单类别的语义分割，经过调整后该代码适合于多类别的语义分割。对应博客：https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/112383722

PlatEMO平台是由课题组田野师兄进行开发的，里面包含了众多经典多目标优化算法的matlab代码，需要的自行下载(仅仅限粉丝下载)

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数，可以看到数据集中有144行3列，这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据，预测过去12个月出行的乘客数量。请记住，我们有144个月的记录，这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型，而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。

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1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。

新版本代码特点：（注意目前只适用于2560*720分辨率的双目，其他分辨率需要修改)1、替换“回”字形查找改为“米”字形查找，可以设置存储像素点的个数20可修改，然后取有效像素点的中位数（个人觉得比平均值更有代表性）。2、每10帧（约1/3秒）双目匹配一次，提升代码的运行速度。3、可以进行实时检测，运行速度与机器的性能有关。

压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件，相应的文章：https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284

文档为图片（180张）清华大学教授180张PPT解读人工智能（纯干货

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

解压后有两个文件夹，一个train，一个test，两个文件夹都有十个子目录，分别是十类目标的SAR图像，图像为100*100的灰度图像

【神经网络与深度学习】CIFAR10数据集介绍，并使用卷积神经网络训练图像分类模型——**附完整代码**和**训练好的模型文件**——直接用。具体介绍，看我的文章，链接：https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114519299