资源摘要:本压缩文件里包含了众多的程序，并且可通过GUI实时修改simulink中各个环节的参数。

资源摘要:python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。加载数据为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

资源摘要:博文 ：PID控制器——MATLAB/Simulink仿真以及性能比较与分析，介绍的最新升级版框架的simulink文件，本资源包含MATLAB2015a到2020a的11个版本的文件，应该说比较全了

资源摘要:MATLAB身份证识别系统是一个基于MATLAB开发的人工智能系统，用于识别和提取身份证上的信息。该系统可以自动读取身份证图像，进行图像处理和分割，然后将分割后的图像区域进行特征提取和模式识别，最终实现身份证号码、姓名、性别、民族、出生日期和住址信息的自动识别和提取。该系统的主要步骤包括图像的预处理、边缘检测和分割、文字区域提取和字符识别等。MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地实现这些步骤。图像的预处理可以包括灰度化、二值化、去噪等操作，边缘检测和分割可以使用Canny算法等方法，文字区域提取可以使用连通域分析等技术，字符识别可以使用模式识别算法，如卷积神经网络等。使用MATLAB身份证识别系统可以大大提高身份证信息的识别准确性和效率，减少人工录入的错误和工作量。同时，该系统还可以应用于其他图像识别任务，如车牌识别、人脸识别等领域。

资源摘要:车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的应用，它能够自动识别和识别车辆的车牌号码。该系统通常包括以下步骤：1. 车辆检测：通过图像处理和目标检测算法，从给定的图像或视频中检测出车辆的位置和边界框。2. 车牌定位：在车辆检测的基础上，进一步对车辆的车牌进行定位，即确定车牌在车辆图像中的位置。3. 字符分割：将定位到的车牌图像中的字符进行分割，以便后续处理。4. 字符识别：使用模式识别算法，对分割后的字符进行识别，从而得到车牌的字符序列。5. 结果输出：将车牌号码转化为可读的文本形式，并输出给用户或其他系统使用。车牌识别系统可以应用于交通管理、停车场管理、车辆追踪等领域，能够提高工作效率和安全性。在实际应用中，车牌识别系统还需要考虑图像质量、光照条件、遮挡等因素对识别准确性的影响。

资源摘要:车型识别系统是一种基于计算机视觉技术和机器学习算法的系统，用于识别和分类不同的车辆类型。它可以通过分析车辆的外观特征，如车身形状、车标、车灯等，来判断其属于哪种车型，如轿车、SUV、卡车等。车型识别系统通常由以下几个组成部分构成：1. 图像采集：使用摄像头或其他图像采集设备，对车辆进行拍摄或录像，获取车辆的图像数据。2. 特征提取：对采集到的车辆图像进行处理，提取出与车辆类型相关的特征，例如车身的形状、颜色、车标等。3. 特征匹配：将提取到的特征与预先训练好的车辆类型模型进行匹配，找出最相似的车辆类型。4. 分类与识别：根据匹配结果，将车辆分为不同的类型，并输出识别结果。车型识别系统在交通管理、车辆监控、智能停车等领域具有广泛应用。它可以帮助交通管理部门监控道路上不同车型的分布情况，提前做好交通规划和道路设计。同时，它还可以辅助智能停车系统，对不同车型的车辆进行分类和计费。

资源摘要:browser_web,ct_project,hbase_client,hdfs_client,kafka_client

资源摘要:车牌识别是指利用计算机图像处理和模式识别技术，对车辆的车牌进行自动识别和提取的过程。车牌识别技术可以应用于交通管理、安防监控、智能停车等领域。其主要步骤包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等。常用的技术包括模板匹配、边缘检测、图像分割和机器学习等。车牌识别系统可以通过视频监控、摄像头、车载摄像头等设备实时获取车辆信息，并通过数据库或网络进行车辆信息的查询和管理。

资源摘要:汉字定位检测是指在一张图片中准确地定位并检测出所有汉字的位置。这个任务通常是在图像识别和文字识别领域中使用的一种技术。汉字定位检测一般包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对输入的图像进行一系列的预处理操作，如降噪、灰度化、二值化等，以便更好地提取汉字的特征。2. 特征提取：通过使用各种特征提取方法，如边缘检测、轮廓分析等，从预处理后的图像中提取出汉字的特征。3. 汉字定位：根据提取出的特征，采用一定的算法和模型对图像中的汉字位置进行定位。常用的方法有基于模板匹配、基于物体检测算法等。4. 汉字识别：在定位出汉字的位置后，需要对汉字进行识别。常用的方法是使用机器学习或深度学习模型进行训练和分类。5. 检测结果输出：将定位和识别的结果输出，通常以标记汉字位置或输出文字的形式展示。汉字定位检测在很多应用中都有广泛的应用，如自动化办公、车牌识别、人脸识别等。它可以提高图像识别和文字识别的准确性和效率，使得计算机能够更好地理解和处理汉字信息。

资源摘要:Hadoop集群程序设计与开发PPT.rar