matlab源码求一元函数-PythonCourseWork2019:Python大作业交流

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matlab源码求一元函数 PythonCourseWork2019 Python大作业交流展示 (注意Python的P要大写) 这里是一个Python大作业的交流展示分享的地方。 前期大家可以放自己的需求表在上面,虽然可能会有借鉴需求,同时也鼓励借鉴,但是互联网就是开放的,交流才会有进步,在学习的阶段更加鼓励能够把需求实现出来,这才是重要的。后面希望同学们在每个需求上增加相应项目的源代码链接,增加彼此交流。 目录 模型研究 图像处理 人脸属性 语言处理 人脸识别 智能推荐 物体检测 网络爬虫 游戏设计 项目:面向股市的量化交易模型研究 Introduction 本设计面向中国金融股市A股,获取自04年以来的所有工作日交易数据,其中包括交易日期、股票代码及名称、所属地区、所属行业、每日开盘最高价、最低价、开盘价、收盘价、交易量、交易额度、前一日收盘价、涨跌幅及涨跌额度等信息,通过交易信息构建机器学习量化模型进行数据的挖掘预测。 为了从技术面分析对量化交易预测股市价格走向研究,小组主要工作有: 1.从量化交易的本质-管理概率出发研究了量化交易的可行性,通过模拟交易过程构建三个不同的交易模
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内容介绍
# PythonCourseWork2019 Python大作业交流展示 (注意Python的P要大写) 这里是一个Python大作业的交流展示分享的地方。 前期大家可以放自己的需求表在上面,虽然可能会有借鉴需求,同时也鼓励借鉴,但是互联网就是开放的,交流才会有进步,在学习的阶段更加鼓励能够把需求实现出来,这才是重要的。后面希望同学们在每个需求上增加相应项目的源代码链接,增加彼此交流。 ## 目录 模型研究 * [面向股市的量化交易模型研究](#stockAnalysize) 图像处理 * [基于图像处理的自动连连看](#imageAutoWatch) * [基于单目视觉的目标测距](#monocularVisionRange) 人脸属性 * [帅哥美女年龄、颜值打分系统](#girlBoyRank) 语言处理 * [基于深度学习的古诗生成器](#ancientPoetryGenerate) * [某地区电力工单项目分析](#electricAnalysize) * [基于深度学习的音乐生成(Jazz)](#musicGenerate) 人脸识别 * [Python考勤点名](#checkInDetection) * [实时人脸检测特征提取并识别](#faceDetection) 智能推荐 * [智能电影推荐](#movieRecomm) * [智能书籍推荐](#BookRecomm) 物体检测 * [自动驾驶交通指示牌识别](#autoDrive) * [基于深度学习的植物识别](#plantIdentificate) * [基于Python的口红色号识别器](#lipstickRecog) * [自动驾驶路况检测系统](#roadStatusRecog) * [基于神经网络的猫狗识别](#catDogRecog) * [验证码识别](#vertificationCodeRecog) * [基于深度学习的故事人物情感变化分析](#newsSpider) 网络爬虫 * [爬虫分析<我和我的祖国>影评 ](#movieSpider) * [爬虫分析之京东商品数据分析](#jdGoodsSpider) * [基于爬虫的智能租房推荐系统](#lianjiaSpider) * [爬虫分析(汽车价格) ](#carPriceSpider) * [新浪微博数据爬虫爬取](#weiboSpider) * [游山玩水旅游-爬虫](#travelSpider) * [基于Python的招聘信息分析](#zhaopinSpider) * [我该去哪儿](#whereCitySpider) * [一种爬取电影评论等数据并可视化分析的方法](#filmReviewSpider) * [去哪儿网国庆旅游景点数据爬虫分析](#scenicSpotSpider) * [短租数据大师](#shortRentSpider) * [12306点触验证码的识别登陆及自动抢票](#verificationCodeSpider) 游戏设计 * [猫咪跑酷](#catParkourGame) * [植物大战僵尸改编版](#plantsV.S.ZombiesGame) <!--[Hs blog](http://hslovelal.top) --> ## 项目:面向股市的量化交易模型研究 <span id="stockAnalysize"/> ### Introduction 本设计面向中国金融股市A股,获取自04年以来的所有工作日交易数据,其中包括交易日期、股票代码及名称、所属地区、所属行业、每日开盘最高价、最低价、开盘价、收盘价、交易量、交易额度、前一日收盘价、涨跌幅及涨跌额度等信息,通过交易信息构建机器学习量化模型进行数据的挖掘预测。 为了从技术面分析对量化交易预测股市价格走向研究,小组主要工作有: 1.从量化交易的本质-管理概率出发研究了量化交易的可行性,通过模拟交易过程构建三个不同的交易模拟不同盈利概率下交易的情况验证进行管理概率盈利的可行性,同时也证明运用历史数据预测价格的可行性与必要性。 2.基于web获取历史交易数据并建立本地数据库,对数据进行清洗、归一化等操作之后进行特征工程二次挖掘特征中潜在的技术指标并进行可视化,使得从直观上感受股价走向并完成了可以导入模型的一般数据清洗。 3.为了进行海量数据的挖掘,小组分工针对建立的股市数据库构建几种不同的机器学习模型。使用监督学习方法线性回归算法建模拟合交易数据时,通过比较不同拟合函数的阶数、数据集的大小、不同股票数据预测探究与模型效果相关的影响要素,旨在提高模型拟合效果。其次使用时间序列模型arima模型研究面向时间序列数据的模型预测,其中特别是对数据平稳化研究和平稳化处理从另一角度数据平稳性认识了对所研究的数据。最后,在比较弱分类模型和时间序列模型在时间序列数据回归方面的效果之后,设计搭建循环神经模型RNN使得在学习数据时添加遗留机制,增强了当前预测数据与之前数据之间的关系。模型的效果通过计算均方根误差值从数据角度上说明实际数据与回归数据偏差程度,通过绘制所构建模型直观感受模型预测效果。 量化的实际价值意义在于研究使用机器学习对已产生的海量股市交易数据进行挖掘,证明了使用技术分析预测股价现实意义具有可实现性,为一般投资人在实际操盘交易中具有一定的指导意义,在研究了模型预测之后展望使用强化学习模型和每日新闻作为影响因子构建模型。 ### Feature&Technology ### Team&Members * 19208018 雷同学 * 19208017 乐同学 ## 项目:基于图像处理的自动连连看 <span id="imageAutoWatch"/> ### Introduction 功能: 获取游戏窗体 对图像处理并进行比对 判断游戏逻辑 编写窗体 实现GUI界面 使用的技术与整体思路: 整体思路: 获取连连看程序的窗口并前置; 获取游戏区域,并分割为19*11的图片,进行各个图片的比对,转换成数字二维列表; 遍历二维数组,找到值相同的位置即为可消除的图片。 ### Feature&Technology 实现算法: 两个图标相邻。(一条线连接) 两个图标同行,同列,且中间的图标全部为空(数值为0)(一条线连接) 两条线连接,转弯一次,路径上所有图标为空。(二条线连接) 三条线连接,转弯二次,路径上所有图标为空。(三条线连接) 分别点击两个图标,并将对应的二维数据值置为0 使用技术: Python程序设计 图像识别技术 ### Team&Members * 19208056 章同学 * 19208053 张同学 * 19208055 张同学 ## 项目:基于单目视觉的目标测距 <span id="monocularVisionRange"/> ### Introduction 视觉测距作为机器视觉领域内基础技术之一而受到广泛的关注,其在机器人领域内占有重要的地位,广泛应用于机器视觉定位、目标跟踪、视觉避障等。单目视觉结构简单,运算速度快而具有广阔的应用前景。本课题拟针对单目视觉原理,研究目标图像的预处理、识别、定位方法与测距模型,采用Python+OpenCV+ QT、Matlab等工具,实现演示原型系统开发与性能比较。 ### Feature&Technology 1、调研基于单目视觉的目标识别与测距的国内外研究现状,基于USB可调焦摄像头实现相机标定,采集图像数据,对采集图像进行预处理操作; 2、在完成必要图像预处理的基础上,研究目标物体的识别与深度估计算法,针对识别的物体根据测距模型计算深度信息,对测量误差利用误差补偿方法进行适当修正; 3、熟悉Python+OpenCV双目立体视觉处理系统开发过程,设计实现一个目标识别与定位测距原型系统,可实现对关键环节的过程与结果的演示。 ### Team&Members * 19018002 崔同学 * 19018005 靳同学 ## 项目:帅哥美女年龄、颜值打分系统 <span id="girlBoyRank"/> ### Introduction 1.使用tkinter绘制程序界面 2.使用opencv以及百度api来进行人脸识别,获得年龄以及打分 3.基于opencv进行照片的加工功能,如加滤镜等等 ### Feature&Technology ### Team&Members * 19208050 杨同学 * 19208048 杨同学 ## 项目:基于深度学习的古诗生成器 <span id="ancientPoetryGenerate"/> ### Introduction 输入一组关键词,生成藏头诗,或者相关的古诗。 ### Feature&Technology 网站前端作为输入,接受关键词(flask+bootstrap) 基于RNN
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