机器深度学习

项目描述：DataCluster Pro - 智能聚类分析工具集 1. 行业与业务场景 适用行业：跨行业通用型数据分析，特别适用于公共卫生（WHO数据集）、金融客户分群、市场细分等场景 核心业务场景： 多维度客户/群体智能分群（如健康水平分组、用户价值分层） 自动化数据探索与特征工程（缺失值处理、时间特征生成） 可视化聚类结果解读（2D投影、特征雷达图） 多语言分析报告输出（中英双语一键切换） 2. 功能模块与用户价值 四大核心模块架构： 数据预处理引擎 智能处理缺失值（中位数填充数值/众数填充类别） 自动化特征工程（面板数据变化特征生成） 分类变量编码与标准化处理 用户价值：节省80%数据清洗时间，保证分析数据质量 聚类分析核心 K-means聚类优化（轮廓系数确定最佳K值） 多维特征降维（PCA可视化） 聚类结果解释（特征重要性分析） 用户价值：无需算法知识，自动获得最优分组方案 智能可视化系统 缺失值热力图 + 分布直方图 变量关系矩阵 + 相关系数热力图 聚类雷达图 + 2D投影散点图 用户价值：复杂数据关系一目了然，支持专业图表输出 多语言报告生成 中英文双语界面切换 自动生成分析报告（PDF/TXT） 聚类特征统计表输出 用户价值：国际团队协作无障碍，符合学术/商业报告标准 3. 技术选型与架构特点 核心技术栈： 数据处理：Pandas（缺失值处理） + NumPy（矩阵运算） 机器学习：Scikit-learn（KMeans, PCA, Silhouette） 可视化：Matplotlib/Seaborn + 字体自适应渲染 架构亮点： 配置驱动模式：通过修改全局变量即可切换数据集和分析目标 模块化流水线：数据加载 → 清洗 → 聚类 → 可视化 标准化流程 智能自适应： 自动检测中文字体（支持Windows/macOS） 大型数据集智能采样（>1000条自动降载） 高基数分类变量自动优化展示 面板数据专项处理：时间序列特征自动生成（变化率/差值）

一、软件面向的行业和业务场景 本项目聚焦低成本深度感知需求，适用于小型企业或创业团队的轻量级应用场景，例如： 电商3D商品展示：用手机拍摄商品（如杯子、玩具）的左右视图，生成深度图，用于虚拟商城的“360°+深度”展示（比如用户可以看到杯子的凸起部分离屏幕更近，提升购物体验）； 家用智能设备：扫地机器人的简单环境建模（用单相机移动拍摄，生成房间地面的深度图，判断障碍物距离，避免碰撞）； 教育类APP：儿童编程软件中的“视觉实验”模块（让孩子用手机拍自己的玩具，生成深度图，直观理解“双目视觉”的原理）。 这些场景的核心需求是低成本、易部署（不需要专业双目相机），而本项目用“单相机+OpenCV”完美解决了这个问题，符合就业中“用最低成本实现核心功能”的要求。 二、项目功能模块与具体功能 项目按照“标定→双目校准→匹配→深度生成”的工业级 pipeline 设计，实现了4个核心功能，每个功能都对应任务书的考核点： 相机内参校准（张正友标定）： 做什么：用手机拍15张不同角度的棋盘格照片（倾斜、旋转、远近），用OpenCV的cv2.calibrateCamera算法算出相机的焦距（镜头的“放大倍数”）、主点（图像中心）和畸变系数（消除镜头的“鱼眼效应”）。 为什么：没有内参，后续的深度计算会有很大误差（比如拍同一个杯子，畸变会让杯子看起来“变形”，导致深度图不准）。 相机外参定位（DLT标定）： 做什么：用手机拍左右两个位置的立方体照片（6cm边长，硬纸板做的），手动标注立方体的顶点（比如前面的4个角、顶面的2个角），用cv2.solvePnP算法算出相机相对于立方体的旋转方向（比如相机向左转了10度）和平移位置（比如相机离立方体20cm）。 为什么：外参是“相机在哪里”的关键参数，后续双目标定需要左右相机的外参来算它们之间的相对位置。 双目姿态校准（双目标定）： 做什么：结合左右相机的外参，算出它们之间的旋转矩阵R（右相机相对于左相机转了多少度）和平移向量T（右相机在左相机右边10cm），得到基线长度（双目系统的“眼睛间距”，决定深度计算的精度）。 为什么：没有双目姿态，左右图像的“对应关系”会乱，立体匹配无法正确找到同一个点在左右图像中的位置。 立体匹配与深度计算： 做什么：(1) 用手机拍左右两个角度的目标照片（比如杯子），用SAD滑动窗口算法（窗口大小可调，5x5/7x7）生成视差图（左右图像中同一个点的位置差）；(2) 用视差图和之前的内参、基线长度，用公式算出深度图（灰度值表示距离，亮的地方离相机近，暗的地方离相机远）。 为什么：这是项目的核心功能——把“2D照片”变成“3D深度信息”，满足场景需求（比如电商的3D展示、扫地机器人的避障）。 三、项目的技术选型与架构特点 技术选型： 核心库：OpenCV（4.8.0版本）——工业级开源图像处理库，支持相机标定、立体匹配、深度计算等所有核心功能，跨平台（Windows/Android/iOS），适合就业中的“快速原型+部署”需求； 开发语言：Python（3.9版本）——开发效率高，语法简洁，适合快速调试（比如调整滑动窗口大小，马上就能看到深度图的变化）； 硬件：手机（iPhone/Android）——低成本、易获取，不需要专业相机，符合“轻量级应用”的要求。 架构特点： 模块化 pipeline：每个功能（内参校准、外参定位、双目校准、深度计算）都是独立模块，比如“内参校准”模块可以用到其他单目项目中，“立体匹配”模块可以替换算法（比如把SAD换成更准确的SGBM），便于就业中的“功能复用”； 可参数化调整：滑动窗口大小、视差范围、最大深度阈值都是可调的，比如调整窗口大小（5x5→7x7），可以对比深度图的“清晰度”和“稳定性”（窗口大，深度图更模糊但更稳定；窗口小，更清晰但容易有误差），符合任务书“不同窗口尺寸对比”的要求； 可视化结果：生成的深度图是黑白的，直观看到目标的三维形状（比如杯子的凸起部分更亮），便于就业中的“结果展示”（比如给客户看“我们的系统能算出杯子的深度”）。

本项目针对集成电路先进工艺节点下，高精度参数电容提取耗时且困难的行业痛点，提出并实现了一种创新解决方案。核心技术融合了神经网络（NN） 构建高效的电容预测代理模型，利用有限元方法（FEM） 生成高精度训练数据并进行关键区域验证，以及采用多线程框架OMP 等算法优化数据采样与模型训练过程。该方案显著提升了提取效率，在保持与商业工具可比拟的精度的同时，大幅缩短了计算时间。项目成果有效解决了企业的实际工程难题，其性能和可靠性已获得合作企业的正式认可，成功应用于其实际芯片设计流程中，为复杂互连结构的快速精准建模提供了有力工具。

本程序致力于提供一个强大且实用的人群计数工具，其核心目标在于精准地检测图像或视频流中出现的人体目标，并高效地统计其数量。为实现这一任务，程序采用了当前深度学习领域的主流框架——PyTorch，构建并部署了一个经过优化的YOLOv3 (You Only Look Once, version 3) 目标检测模型。 YOLOv3 被选为本程序的核心算法，主要得益于其卓越的性能平衡。作为一种单阶段（one-stage）检测器，YOLOv3 以其显著的速度优势闻名，能够在保持较高检测精度的同时，满足实时处理的需求。其核心原理是将目标检测视为一个回归问题，通过单次前向传播即可预测图像中所有目标的边界框位置及所属类别概率。本程序特别利用了 YOLOv3 的 Darknet-53 骨干网络提取深度特征，并结合其多尺度预测机制（在三个不同尺度的特征图上进行检测），使其能够有效应对人群计数中常见的尺度变化大（如近处个体大、远处个体小）和密集遮挡等挑战，精准捕捉不同大小的人体目标。

本代码基于YOLO（You Only Look Once）算法实现了高效的车牌识别系统。YOLO作为单阶段目标检测模型，通过卷积神经网络同时预测边界框和类别概率，显著提升了检测速度。系统首先利用YOLO模型定位图像中的车牌区域，随后通过OCR技术识别车牌字符。实验表明，该方案在复杂场景下仍能保持较高的准确率和实时性，平均识别精度达90%以上，单帧处理时间低于50ms。该方法克服了传统车牌识别算法受光照、角度影响的缺陷，为智能交通、车辆管理等应用提供了可靠的技术支持。

本项目通过第一部分在对案例主要数据进行数据处理后利用因果推断机器学习和匹配方法对PTSD病理进行探究，并针对病理提出保护路径。第二部分针对多模态数据融合要求，建立起数据处理，特征选择，多模态PTSD模型建立和指标评价的科学闭环。该项目结合了机器学习与因果推断算法，以及对非结构化数据的处理技术，使得对PTSD的分类预测效果有所提升，最终该项目也是获得了国家级二等奖的成绩。

1.一份眼底照片的数据集（取自ODRI-5k），分为正常眼底和白内障眼底。 2.对数据集进行划分，使用TensorFlow训练两个网络resnet-18和mobilenet-v1分别训练两个模型。测试集上正确率分别达到95%。 3.本地部署一个基于neo4j数据库和医疗问答数据集的KGQA（知识图谱问答）项目。 4.使用Django构建一个本地网站，具备（人脸）注册/登录功能；上传眼底图像，后台对样本进行预测，页面显示诊断结果的功能；诊断结果在QA系统中进行查询， 给出医疗建议的功能；医疗问答页面功能，服务器根据用户输入的疾病相关问题，返回并显示相关答案，同时进行语音播报。

基于深度学习的Web云端皮肤疾病识别工程是一个具有重要意义的项目，以下是关于该工程的一些信息： ### 技术实现 - **深度学习模型**：通常使用卷积神经网络（CNN）作为核心模型，如ResNet、DenseNet、Inception等。这些模型能够自动学习皮肤图像中的特征，从而实现对皮肤疾病的分类和识别。 - **数据处理**：需要对大量的皮肤图像数据进行收集、标注和预处理。预处理可能包括图像裁剪、归一化、增强等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。 - **Web云端架构**：利用云计算平台的强大计算能力，将深度学习模型部署在云端。用户可以通过Web界面上传皮肤图像，云端服务器接收图像后，调用深度学习模型进行识别，并将结果返回给用户。 ### 优势与特点 - **高效便捷**：用户无需安装复杂的软件或具备专业的技术知识，只需通过Web界面上传图像即可快速获得诊断结果。 - **准确性高**：深度学习模型在大规模数据上进行训练，能够学习到丰富的特征，从而提高皮肤疾病识别的准确性。 - **可扩展性强**：云端架构使得系统能够方便地进行扩展，以应对更多的用户请求和更复杂的模型。 ### 应用场景 - **医疗辅助诊断**：帮助医生快速筛选和初步诊断皮肤疾病，提高诊断效率。 - **远程医疗**：为偏远地区或医疗资源不足的地区提供远程诊断服务。 - **个人健康管理**：用户可以自行上传皮肤图像，及时了解自己的皮肤健康状况。

本方案旨在解决目标检测和视频帧的多目标检测，该任务应用于后续的多目标跟踪和分割等任务。可根据用户需求更换数据集，不仅限于人。本方案使用深度学习框架，相比于传统算法，精度更高，本方案无需训练即可使用。

1.首先通过算法从图像中分割出人脸区域，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。 2.利用深度学习模型（如FaceNet、VGGFace）从检测到的人脸区域中提取具有区分性的特征向量。 3.使用相似度度量算法（如余弦相似度）将提取的特征向量与数据库中的特征向量进行比对，以实现身份识别。 4.支持多种应用场景，如1:1（单个人脸比对）和1:N（多个人脸比对）。

1. 软件面向的行业和业务场景（25%） 本项目主要面向 安防监控、智能考勤、身份认证、智慧零售 等行业，提供高效、轻量级的人脸识别解决方案。其主要应用场景包括： 安防监控：在公共场所（如商场、地铁、机场）进行人脸检测，实现异常行为预警和黑名单人员筛查。 智能考勤：在企业、学校等场景中，实现无感考勤，提高管理效率。 身份认证：用于门禁系统、智能支付、在线身份验证等，提高安全性和便利性。 智慧零售：通过人脸识别分析客户行为，优化商品摆放，提高用户体验。 2. 主要功能模块及用户体验（50%） 本项目采用 YOLO（You Only Look Once） 作为人脸检测模型，并基于 ncnn 框架 进行优化和部署。系统主要包括以下功能模块： 人脸检测模块 采用 YOLO 进行高效人脸检测 适应不同光照、角度、遮挡等复杂场景 提供实时检测能力，支持视频流处理 人脸特征提取与比对 通过深度学习提取人脸特征向量 提供 1:N（搜索）和 1:1（身份验证）比对模式 低计算成本，实现快速匹配 人脸数据库管理 用户可添加、删除、更新人脸数据 支持本地数据库和远程存储 提供 API 供第三方系统调用 结果可视化与日志记录 提供 Web 端或客户端实时查看检测结果 记录识别日志，便于追踪与回溯 支持图片、视频输入与批量处理 轻量级部署 针对移动端和嵌入式设备优化，低功耗运行 适配 ARM 设备，如 Android 终端、树莓派、嵌入式 IPC 设备等 3. 技术选型与架构特点（25%） 本项目的技术架构充分考虑了 高效性、跨平台兼容性和易用性，主要特点如下： ncnn 框架： 轻量级、无第三方依赖的神经网络推理框架 适用于移动端和嵌入式设备（ARM 设备优化） 支持 Vulkan 加速，提升 GPU 计算效率 YOLO 模型： 速度快、检测精度高 适用于实时应用，能够在低功耗设备上运行 C++/Android 端优化： 采用 C++ 进行核心算法开发，提升运行效率 可适配 Android 端（通过 JNI 调用） 模块化架构： 提供 API 接口，支持与其他系统集成 可扩展性强，未来可支持更多识别算法（如 RetinaFace、ScrFD）

1. 软件面向的行业和业务场景 该项目是基于强化学习的自我博弈模型，主要面向人工智能（AI）和机器学习领域，特别是在棋类游戏和智能对弈的应用场景。其核心目标是训练一个能够与人类对弈并不断优化策略的 AI 玩家。通过强化学习与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相结合，这个软件可以应用于任何需要决策优化和策略训练的领域，如自动驾驶、金融预测、机器人控制等。 业务场景包括： 人工智能竞技游戏：用于训练 AI 玩家，模拟自我博弈，提升 AI 策略。 游戏开发与优化：游戏公司可以用该技术提升 NPC（非玩家角色）智能，增强游戏体验。 教育与研究：为机器学习和强化学习的研究者提供实用工具，帮助学习和理解深度强化学习的应用。 2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能 该项目包括以下主要功能模块： Board（棋盘信息模块）：该模块存储并管理棋盘的信息，定义了棋局的状态和每个玩家的操作。 MCTS（蒙特卡洛树搜索模块）：用于构建决策树，通过模拟多次博弈来选择最优的落子策略。其核心思想是利用树状结构进行搜索，并根据模拟结果做出决策。 Residual Neural Network（残差神经网络模块）：该模块用于训练 AI 玩家，通过深度神经网络辅助预测最佳的落子位置。网络结构采用残差神经网络（ResNet），以提高训练效果和预测准确性。 AI Player（AI 玩家模块）：将蒙特卡洛树搜索与神经网络结合，构建出一个能够自我学习和对弈的智能 AI 玩家。 Game（游戏过程模块）：该模块定义了自我博弈和人类对战的流程，确保系统能够支持多种游戏模式，包括 AI 自我对弈和与人类对弈。 MetaZeta（主程序和 GUI 模块）：该模块整合了所有功能模块，并提供图形用户界面（GUI）进行操作。用户可以通过界面启动自我对弈或与 AI 对战的模式。 具体功能包括： AI 自我对弈：用户点击“AI 自我对弈”按钮，系统将启动 AI 玩家进行自我博弈，训练其棋局策略。 与 AI 对战：用户可以与训练好的 AI 玩家进行对弈，测试 AI 的下棋水平。 3. 项目的技术选型和架构特点 该项目采用了以下技术选型： 操作系统：Ubuntu 18.04.6 LTS。 深度学习框架：TensorFlow GPU 2.6.2，用于加速深度学习模型的训练和推理。 编程语言：Python，用于开发所有功能模块，具有良好的扩展性和兼容性。 项目的架构特点： 模块化架构：整个项目由多个独立的模块组成，包括棋盘信息管理、蒙特卡洛树搜索、残差神经网络、AI 玩家、游戏过程控制等。各模块通过接口进行交互，保证了系统的灵活性和可扩展性。 强化学习与 MCTS 结合：通过强化学习算法（自我博弈）与蒙特卡洛树搜索相结合，AI 玩家可以从对弈中不断学习和优化策略，从而提高游戏水平。 GUI 界面：项目提供了图形化界面，方便用户启动不同的模式（自我对弈或与 AI 对战）。用户通过简洁的界面与 AI 进行交互，增加了使用的友好性。

深耕网络安全行业，负责的产品包括有SASE、云防火墙、云WAF、NDR和运维中心。 该作品主要展示PC端常用的Axure原型设计组件，辅助产品经理加快需求设计进度，细化产品原型文档、提高与前后端研发的交流沟通效率。

该软件主要帮助客户开发对AI知识库的运用，使用客户产品知识库训练大模型回答相应问题，还能根据客户的语义，生成相应的图片（文生图、图生图）。 该项目主要分三大块，智能AI对话、智能生图、群聊功能，对于客户来说，主要解决了学生在机构中了解到机构的基本背景，通过机构的课程学习，能够使用app实现图片的生成，还能通过群聊与机构老师进行沟通。 该项目主要通过本地部署大模型（langchain+通义千问）实现智能对话，stablediffusion实现智能生图，通过调用腾讯即时通讯实现群聊功能，主要特点是大部分功能都通过开源框架本地部署来实现，能够节约外部调用api的费用。

本项目面向学生,使用相关AI技术完成对学生的考试评估,以及与AI智能对话 提供智能绘图 帮助学生定位自己薄弱知识点,也能够出相关题目,帮助巩固自己薄弱的知识点.还有视频课拱学生学习. 还具备先进的拍照解题功能,只需上传题目照片,便可得到答案.

技术架构 后端技术 Hadoop & Hive：用于存储和处理大规模的旅游数据。Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供高效的数据存储，Hive用于数据分析和查询。 Pandas：用于数据清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。 Flask：轻量级Web框架，用于构建Web应用的后端服务，处理用户请求和响应。 前端技术 ECharts：用于数据可视化，展示旅游景点的评分分布、用户评论情感分析结果等，为用户提供直观的决策支持。 HTML/CSS/JavaScript：用于构建用户友好的界面，确保系统的易用性和交互性。 算法 推荐算法：结合协同过滤和内容推荐的混合推荐算法，通过分析用户的浏览历史、评分和评论等数据，生成个性化的旅游推荐列表。 情感分析：利用自然语言处理技术分析用户评论的情感倾向，进一步优化推荐结果。 系统特色 1. 大数据技术支持 本系统采用Hadoop技术处理大规模数据，确保在高并发条件下依旧能够快速响应用户需求。通过对用户行为数据的深度分析，系统能够挖掘用户的隐性需求，从而提供更加符合用户兴趣的推荐内容。 2. 多维度个性化推荐 系统整合了景点、美食、购物和活动等多方面的旅游资源，结合用户的历史浏览记录、评分和评论等数据，利用先进的推荐算法为用户生成个性化的旅行推荐列表。同时，情感分析技术的引入，使得系统能够进一步理解用户对不同旅游资源的情感倾向，优化推荐结果。 3. 直观的数据可视化 通过ECharts进行数据可视化展示，系统不仅为用户提供了直观的推荐结果，还展示了热门景点的评分分布、用户评论情感分析结果等，帮助用户更好地做出旅行决策。 4. 完善的用户交互界面 系统采用Flask框架开发Web应用，提供用户友好的界面设计。用户可以轻松地浏览推荐内容、进行个性化搜索、查看详情以及发表评论。同时，系统还提供了登录和注册功能，保障用户数据的安全性和隐私性。 系统功能 1. 景点推荐 根据用户的浏览历史和其他用户的评价数据，通过算法模型分析出用户可能感兴趣的景点，并提供推荐列表。 2. 智能搜索 用户可以通过输入关键词搜索景点、酒店、美食等旅游相关信息。搜索系统能够根据用户的输入提供相关的搜索建议和自动完成功能。 3. 评论与评分 用户可以对访问过的景点或体验过的服务进行评分和评论，这些数据将反馈给推荐系统，用于优化未来的推荐结果。 4. 个性化旅游路线规划 系统能够根据用户的时间、预算和兴趣爱好自动规划个性化旅游路线，用户还可以手动调整路线并即时看到调整后的效果。

1、本项目通过已有的历史数据，对未来的数据进行分析和预测 2、本项目使用的项目栈：python、pandas、flask、机器学习、神经网络结合前端bootstrap框架 3、本项目基于机器学习和神经网络的知识，对历史数据先进行分类训练，提取训练模型后进行数据预测，并最终生成excel文件

（1）提出了一种基于循环网络框架下的多目标追踪方法（RN-MOT），为解决基于城市交通场景下多目标跟踪算法的精确度较差问题提供了一种新的思路；（2）提出了一种集成学习结合压缩算法的框架，在损失极少精确性的前提下极大地提升了RN-MOT算法的检测及追踪速度；（3）测试了包含目标遮挡、镜头移动、目标较多等挑战场景下的视频序列以验证和优化RN-MOT算法；

项目名称：基于XGBOOST的客户流失预测模型 1. 功能模块： - 数据探索：通过对训练数据集的分析和可视化，了解数据的特征和分布情况。 - 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、特征工程等操作，以准备好输入模型的数据。 - 模型训练：使用XGBOOST算法构建分类模型，并利用随机过采样方法平衡样本分布。 - 模型评估：通过交叉验证等方法评估训练模型的性能和准确率。 - 测试和预测：使用测试数据集对训练好的模型进行验证，并预测新数据的流失情况。 - 结果展示：通过绘制准确率曲线和特征重要性图表，展示模型的性能和关键特征。 使用者可以通过该项目实现以下功能： - 对客户流失数据进行探索性分析，揭示数据的特征和趋势。 - 运用XGBOOST算法构建客户流失预测模型，从而评估哪些客户有可能流失。 - 对新数据进行预测，并根据模型结果提出相应的策略和措施，以减少客户流失率。 2. 任务和技术栈： - 我负责完成整个项目的设计、开发和测试工作，以实现客户流失预测模型。 - 技术栈包括Python编程语言和以下关键库：pandas、matplotlib、xgboost、scikit-learn、imblearn。 - 利用pandas库进行数据读取和预处理，matplotlib库进行数据可视化。 - 使用xgboost库构建分类模型，并通过随机过采样方法平衡样本分布。 - 利用scikit-learn库进行特征标准化、模型训练和评估。 - 最终的成果是一个基于XGBOOST的客户流失预测模型，能够在给定数据集上进行流失预测，并提供模型准确率和特征重要性分析。 3. 难点和解决方案（选填）： - 难点：样本不平衡问题。在客户流失预测中，正负样本的分布通常不平衡，容易导致模型学习偏向多数类别，准确率降低。 - 解决方案：使用随机过采样方法（RandomOverSampler）平衡样本分布，增加少数类样本的数量，从而提高模型对少数类的学习能力。 - 另外，也可以尝试其他方法如欠采样、SMOTE等来平衡样本分布，或者使用类别权重调整（class_weight）来加权处理不平衡样本。

1.本系统基于python设计并开发，包括录入新面孔、训练人脸、情绪识别等模块，利用OpenCV函数库与其自带的各种深度学习算法，通过摄像头接收图像信息，进行人脸识别与情绪识别，同时实现了在屏幕上显示标注的图像，并在识别到相应异常情绪时发出警告并提供相应处置方案； 2.本系统使用PyCharm进行开发，导入了OpenCV、PIL、keras、easygui等库，使用easygui做程序页面和逻辑，用OpenCV做图像识别和显示。