import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchtext from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator from torch.utils.da
在医疗领域，准确及时的诊断对于患者的治疗至关重要。医疗影像如 X 光、CT、MRI 等是常见的诊断工具，但影像解读需要专业知识和丰富经验，且人工解读存在主观性和疲劳等问题。开发这样一个系统，首先需要收集大量的医疗影像数据以及对应的准确诊断结果。这些数据来自各大医院，经过严格筛选和标注，确保数据的准确性和多样性。接着，运用深度学习中的卷积神经网络（CNN）技术。CNN 在图像识别任务中表现卓越，其独
图像分类是计算机视觉中的基础任务，本实例使用 TensorFlow 和 Keras 库对 MNIST 手写数字数据集进行分类。import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.lay
线性回归是一种常用的预测模型，用于预测连续型变量。本实例使用 Scikit - learn 库对波士顿房价数据集进行线性回归分析。 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearR
情感分析用于判断文本所表达的情感倾向，本实例使用 NLTK 库和朴素贝叶斯分类器对电影评论数据进行情感分析。 import nltk from nltk.corpus import movie_reviews from nltk.classify import NaiveBayesClassifier from nltk.tokenize import word_tokenize from nlt
鸢尾花数据集是分类任务中的经典数据集，本实例使用 Scikit - learn 库中的决策树分类器对鸢尾花进行分类。 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier f
ChatterBot 是一个用于创建聊天机器人的库，本实例使用 ChatterBot 构建一个简单的智能问答系统。from chatterbot import ChatBotfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer# 创建ChatBot实例bot = ChatBot('MyChatBot')# 创建训练器并使用语料库进行训练tr
import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader超参数设置batch_size = 64 image_size = 64 latent_size = 100 num_epoc
import speech_recognition as sr# 创建Recognizer对象r = sr.Recognizer()with sr.Microphone() as source: print("请说话...") audio = r.listen(source)try: text = r.recognize_google(audio) print(f"识别结果
from surprise import Dataset, Reader, SVD from surprise.model_selection import train_test_split import pandas as pd读取电影评分数据ratings_df = pd.read_csv('ratings.csv') reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
import cv2加载Haar级联分类器模型face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')读取图像image = cv2.imread('test_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_
from sumy.parsers.plaintext import PlaintextParserfrom sumy.nlp.tokenizers import Tokenizerfrom sumy.summarizers.lsa import LsaSummarizerfrom sumy.utils import get\_language\_code# 读取文本文件with open('ar
图像分割是将图像划分为不同的区域，本实例使用 K - Means 聚类算法对图像进行简单的分割。import cv2import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as plt# 读取图像image = cv2.imread('input_image.jpg')image = cv2.cvtC
强化学习通过智能体与环境的交互学习最优策略，本实例使用 OpenAI Gym 库解决 CartPole 平衡问题。 import gym import numpy as np import time创建CartPole环境env = gym.make('CartPole-v1')初始化Q表state_space_size = env.observation_space.shape[0] actio
糖尿病是一种常见的慢性疾病，早期准确诊断对于疾病管理至关重要。本实例使用 Scikit - learn 库构建一个基于机器学习的糖尿病预测模型。 from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import Ra
在肺部疾病诊断中，X 光影像分析是常用的手段。本实例使用 TensorFlow 和 Keras 对肺部 X 光影像进行分类，判断是否存在肺部疾病（如肺炎）。 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.models
车辆定位与轨迹追踪在物流运输、车队管理等场景中极为重要。通过全球定位系统（GPS）获取车辆位置信息，并利用网络传输至服务器进行存储和展示。import requestsimport jsonimport time# 模拟车辆设备IDvehicle_id = "V001"# GPS数据模拟函数def get_gps_data(): # 这里用随机数据模拟真实GPS坐标 import ra
import paho.mqtt.client as mqtt import jsonMQTT代理服务器地址和端口broker_address = "your_mqtt_broker.com" port = 1883主题，用于接收车辆流量信息topic = "traffic/flow"模拟交通信号灯控制函数def control_traffic_light(flow_data): # 这里简单根据
import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;import java.net.Socket;public class VehicleDiagnosisClient { private static fina
import requests import json百度地图API密钥api_key = "your_baidu_map_api_key"获取实时交通路况函数def get_traffic_info(start, end): url = f"http://api.map.baidu.com/traffic/v1/bound?ak={api_key}&rect={start[0]},{st
1. 背景人口增长是一个重要的社会经济问题。一个国家或地区的人口增长受到出生率、死亡率、移民等多种因素的影响。最简单的数学模型是指数增长模型（Exponential Growth Model），但现实世界中，资源有限，因此人口增长往往受限，这就引出了Logistic Growth Model（逻辑斯蒂增长模型）。2. 数学原理设 表示时间 时的人口数量，人口增长率 是一个常数，环境承载力（最
#include <SPI.h> #include <MFRC522.h> #include <Keypad.h> #include <Wire.h> #include <LiquidCrystal_I2C.h> // 引脚定义 #define RST_PIN 9 // RFID复位引脚 #define SS_PIN
在 Arduino 上的实现 以DS18B20温度传感器为例，Arduino上可以用以下代码实现温度的读取和显示： #include <OneWire.h> #include <DallasTemperature.h> #include <LiquidCrystal.h> // 使用液晶显示 // 定义引脚 #define ONE_WIRE_BUS
在 Arduino 上的实现以DS18B20温度传感器为例，Arduino上可以用以下代码实现温度的读取和显示：#include <OneWire.h> #include <DallasTemperature.h> #include <LiquidCrystal.h> // 使用液晶显示 // 定义引脚 #define ONE_WIRE_BUS 2 //
在 ESP8266/ESP32 上的实现使用ESP8266/ESP32来实现基于Wi-Fi的灯光控制，可以创建一个网页或API接口来控制灯光。#include <WiFi.h> #include <WebServer.h> const char* ssid = "Your_SSID"; // Wi-Fi 网络名称 const char* password = "
以下代码使用了Arduino编写，可实现土壤湿度检测和自动浇水功能：// 引脚定义 const int soilMoisturePin = A0; // 土壤湿度传感器的模拟输入引脚 const int relayPin = 7; // 继电器控制引脚 // 阈值定义 const int moistureThreshold = 400; // 土壤湿度阈值，低于此值时启动水泵
以下代码展示了基于Arduino的简单门禁系统实现，其中包括RFID和密码验证。该系统允许用户通过RFID卡或输入密码来验证身份，如果验证成功，继电器将启动电动门锁。#include <SPI.h> #include <MFRC522.h> #include <Keypad.h> #include <Wire.h> #include <Liqu
以下代码展示了一个基于Arduino的迷你天气站实现，其中使用了DHT11温湿度传感器和BMP280气压传感器，并通过I2C LCD显示屏实时显示数据。#include <Wire.h> #include <Adafruit_Sensor.h> #include <Adafruit_BMP280.h> #include <DHT.h> #includ
实例背景：数据清洗是数据科学中的基础工作。无论在什么样的数据分析或机器学习任务中，首先需要进行数据清洗与预处理。数据清洗的目标是去除或修正数据中的缺失值、异常值、重复数据等不良数据，确保数据质量。R语言提供了许多函数和包来帮助我们高效地进行数据清洗。目标：识别和处理缺失值检测和处理异常值数据格式转换步骤 1: 加载数据并初步检查首先，我们将加载一个包含客户信息的虚拟数据集，并检查数据的结构。# 加
实例背景：数据可视化是数据分析过程中至关重要的一部分，帮助我们更直观地理解数据集的分布、趋势、关系等。ggplot2是R语言中最常用的数据可视化包，它提供了丰富的图形绘制功能，支持散点图、柱状图、箱线图、折线图等各种常见图形。目标：使用ggplot2绘制常见的图形理解ggplot2的基本语法绘制具有多重图层的复杂图形步骤 1: 加载ggplot2包在使用ggplot2之前，需要先加载该包。# 加载
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