《1. 机器学习前置知识》配套数据集

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

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传统rrt算法仿真代码

目标检测目标检测目标检测目标检测目标检测

不同版本上板测试报错及优化报错