最终项目

Aztech 数据挖掘项目的最终成果。

图像导入和缩放：导入数据集，调整图像大小，归一化像素值。 模型构建：部署 EfficientNetB7 模型，记录模型信息。 相似度向量数据集：创建特征向量数据集，通过神经网络处理每个图像。 相似性度量：计算 Jaccard 和余弦相似度，搜索最佳匹配。 可选项：微调模型，裁剪图像。

作者：Daniel Tar，主管：Emmanuel Dean博士，Simon Armleder，Maximilian Bader。日期：2021年3月18日，位于慕尼黑。图片和视频存放在res文件夹。先决条件：使用ROS Melodic和util文件夹提供的库。准备步骤：导航至项目根目录，使用catkin_make编译项目。使用source devel/setup.bash获取bash设置。如果catkin_make失败，可尝试故障排除：运行命令catkin_make --pkg object_msgs。运行程序方法：在单独的终端中执行以下命令（确保提供setup.bash文件的来源）：启动模拟器：roslaunch tum_ics_ur10_bringup bringUR10-simulator.launch gui:=true；启动控制器：roslaunch tum_ics_ur10_controller_tutorial testSimpleEffortCtrl.launch。

作为数据科学认证的一部分，我完成了UCLA Extension Predictive Analytics课程的最终项目。在这个项目中，我使用了Tableau创建了视觉化效果，并使用R进行了统计分析。分析的数据集来自于葡萄牙实时议会选举结果，每10分钟收集一次数据，涵盖了各个区域和政党的投票情况，包括总选票、空白票和废票的数目和百分比。我还探索了机器学习模型在预测选民投票率方面的潜力。这些数据来自于UC Irvine机器学习存储库。更多信息可以在其网站上找到。

使用FastICA创建音频应用程序，团队成员包括特里斯坦·布查德（Tristan Bouchard）、亚历克斯·马西奥特拉（Alex Masciotra）、托马斯·菲利彭（Thomas Philippon）、内耶·阿拉姆（Nayem Alam）。项目目标是在基于ARM Cortex-M4内核的STM IoT节点上使用STM32L4 MCU实施音频应用程序，通过快速独立分量分析（FastICA）算法进行盲源分离（BSS）。项目使用Keil μVision5 IDE进行Embedded-C编程，借助CMSIS-DSP库。

当前项目状态下，DFT的Matlab源代码已整合于实用程序库TDImage（3d_img。），用于处理3维空间中的图像。TomoImage（tomo_img。）作为层析投影的模板类，用于处理图像的不同视角和位置。代码中还包括了dft.h和img_iters.h中的功能，后者包含FOREACH_PIXEL宏，用于像素级别的遍历。此外，err_macros.h中定义了POST_ERR、POST_WARN和POST_INFO宏，用于处理流代码中的错误信息。虽然代码已编译通过，但尚未进行实际测试，最终版本将支持WPI图像格式的几乎完全堆叠。

作为初级数据科学家的最终项目，我创建了一个电影推荐系统工具。该工具根据具有相似特征的电影推荐电影列表。我清理了电影原始数据集，并使用Python、Excel和PowerBI进行数据分析。通过使用不同的度量标准如曼哈顿距离、欧氏距离和余弦相似度，优化了K最近邻（KNN）模型，以实现最佳的数据挖掘解决方案。我还使用了K均值算法作为描述性数据挖掘工具。最终，我使用Spider构建了用户界面，展示了电影推荐系统的功能和预测能力。数据集包括movie.csv和rating.csv，这些数据集基于MovieLens的用户评级。

Matlab R2012b代码#CustomBotConsole作者：Kenshin Himura（Sudarsan Balaji），Balakumar S，Yaswanth Kodavali 许可证：GNU GPL v3（请参阅COPYING.texi） 自述文件版本：1.4 描述 此存储库包含与我们最后一年项目相关的各种项目和目录。主要项目目录解释如下。 customBotConsole 使用Microsoft Visual Studio 2012 Ultimate（以下称为VS2012）（用C++构建），处理和编码用于Windows的自定义控制台应用程序，以处理配备Sick LMS100的Pioneer-3AT移动机器人的视野范围为-135至+135度，每次扫描总共提供541个读数。与GNU GPL 2.0一起使用的ARIA库，没有对源进行任何修改（到目前为止）。也可以在LICENSE.txt中找到ARIA的许可证，该许可证也成为该程序的强制性许可证。 xInputTest 包含我们的C+

多伦多大学计算机视觉项目中，所有数据（包括clip1-3，火车数据，代码数据，face_final.mat，sift包和track包）均已删除。clip_*目录包含各种新闻节目的3个短片段。train_data包含男性和女性面部的训练示例。Gary B. Huang, Marwan Mattar, Honglak Lee和Erik Learned-Miller提出了学习从零开始对齐的方法。每个男性/女性面部附带一个mat文件，包含左眼、右眼、鼻子和嘴巴的4个点。

SQL竞赛最终赛试题