DCGAN算法图像生成

1、用自己采样得到的故障诊断数据分别采用Python/MATLAB两种方式对样本数据进行故障特征提取。  2、附有数据文件夹，里面包含有9种不同的故障样本集原始数据，每一种故障样本集共有100组样本。文件夹共有900组样本数据。  3、两份用Python或MATLAB写的源码都是对故障样本进行特征提取并归一化操作，改变文件路径可以直接运行

手写数字识别实验报告 ├── 基于MLP的手写数字识别机制.docx└── mnist代码流程图.vsdx   1 directory, 2 files

【实例简介】

样本数据不均衡的数据的解决方案： 过采样：生成样本少的样本，和样本多的样本一样多（同样多） 下采样：两种样本一样小，从多的样本中删除一部分（同样少） 特征缩放：对Amount列进行特征缩放，使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区：会认为数值大的数据重要程度较大，但是我们拿到数据，其实每个属性的重要程度是一样的，所以需要进行特征缩放 所以可以进行：归一化（缩放到0~1）或者标准化(缩放到-1~1)

自动化测试示例(基于pytest)

【实例简介】 1.给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系 2.基于上述初步匹配结果，实现spatial coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配 3.将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分

【实例简介】

小说,项目,阅读 环境说明jdk8mysql5.7redis4rabbitmq 3.8python 3.7mongodbIDE 选择idea java代码开发webstrom 前端开发pychram python开发谷歌浏览器 调试测试主要技术框架前端：vuevuexaxios后端：springboot2.2swagger2spring-securitymybatisrabbitmqredispython 爬虫:scarpyxpath

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【实例简介】 通过加载图像，自己输入水印文字和图像水印位置可以自己生成水印图片