时间序列预测lstm

【实例简介】 数据集一共50000条数据。25000条训练数据，25000条测试数据。

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

采用全连接神经网络对012345的手势图片进行识别，基于Pytorch编写，附h5格式数据集

使用训练好的模型进行物体识别，对于人、车的识别成功率极高，亲测好用！

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python强化学习（基于matplotlib）

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