目标检测+yolov8+源码+运行调试

这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。功能特点：高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。使用方法：环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。

1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据)2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE4. 包括拟合效果图和散点图5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

《1. 机器学习前置知识》配套数据集，数据集目录：1. IMDB-Movie-Data.csv2. Sarcasm_Headlines_Dataset.json3. starbucks_directory.csv4. stock_day.csv5. UBER.csv6. UBER.h5

1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据)2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

包含GPU和CPU两个版本，无论使用何种框架训练的onnx模型，都可以无缝集成到LabVIEW中，并使用工具包提供的CUDA,TensorRT接口实现加速推理,安装步骤可查看：https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/124998746

gazebo中为行人添加碰撞属性：actor_collisions.zip具体使用方法参见博客：https://blog.csdn.net/allenhsu6/article/details/114068662

Window环境下 海康视频RTMP推流方法，使用到的工具。希望能够帮到大家。

diabetes糖尿病数据集

Java离线版语音识别-语音转文字的音频测试文件，对应文章路径为：https://lijinjiang.blog.csdn.net/article/details/127069618

电子科技大学数据挖掘与大数据分析课程期末复习资料与笔记免费分享~

在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了，但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值，当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的，所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能，这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补)，这个功能可以说是很实用的，这样我们可以准确的评估固定时间段的值，当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发，创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞，同时可以关注本专栏(免费阅读)，本专栏持续复现各种的顶会内容，无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。时间序列预测在许多领域都是关键要素，在这些场景中，我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测，即长序列时间序列预测（LSTF）。然而，现有方法大多设计用于短期问题，如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加，模型的预测能力受到挑战。例如，当预测长度超过48点时，LSTM网络的预测