基于pytorch深度学习框架，实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测（精力有限，附qq群方便交流）
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基于LSTM时间序列预测Python程序 简介： 1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、基于Pytorch架构，单输出 4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等） 5、数据从excel/csv文件中读取，更换简单 6、标准框架，数据分为训练集、验证集，测试集
在这项工作中，我们研究了机器人清理家庭的个性化问题。机器人可以通过收拾物品并将它们放好来整理房间。一个关键的挑战是确定每个物品的正确放置位置，因为人们的偏好可以根据个人品味或文化背景而大不相同。例如，一个人可能更喜欢把衬衫放在抽屉里，而另一个人可能更喜欢把它们放在架子上。我们的目标是建立能够从与特定人互动的先前示例中学习这些偏好的系统。
就想弄一个chinese version的LangChain笔记，欢迎大家pull request. Github地址:https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide 感谢开源社区提供的服务与项目
基于LangChain和ChatGLM-6B等系列LLM的针对本地知识库的自动问答 来源于(https://github.com/thomas-yanxin/LangChain-ChatGLM-Webui) 感谢开源，本项目主要为方便国内Gitee用户使用.
read_data.ipynb 是主要文件（加载csv数据，计算rmse值，画出三轴时域曲线，FFT变换，输出频谱，可视化频谱） fft_base.ipynb与fft_scenario.ipynb都是普通的fft处理数据代码可运行学习 txt文件是学习之时参考的资料
使用ARIMA、SARIMA、LSTM、BPNN进行时间序列预测，注释拉满。ARIMA, SARIMA, LSTM and BPNN were used to predict the time series.
