人工智能

《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning）是Christopher M. Bishop所著的一本经典教材，详细介绍了模式识别和机器学习领域的基本理论和方法。以下是对该书的具体介绍： 内容简介 《模式识别与机器学习》系统地介绍了模式识别和机器学习的基本概念、理论和方法，覆盖了从概率分布、贝叶斯方法，到图模型、神经网络等一系列主题。该书以统计学习理论为基础，详细讨论了各种算法和模型，并通过大量的实例和习题帮助读者理解和应用这些方法。 章节概述 机器学习和模式识别的基本概念和应用领域。 概率论基础，概率分布及其在模式识别中的应用。 线性回归、线性分类器、支持向量机（SVM）等线性模型。 Fisher判别分析、多类别分类器。 感知机、多层前馈神经网络、反向传播算法。 支持向量机、核函数、核技巧。 贝叶斯网络、马尔可夫随机场、推理和学习。 混合模型和EM算法高斯混合模型、期望最大化（EM）算法。 变分推断、MCMC方法。 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）、Gibbs采样。 主成分分析（PCA）、因子分析、独立成分分析（ICA）。

《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等Z常用的智能算法的MATLAB实现.本书共给出３０个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例,所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成。

coco128原始数据集，包含images和labels两个文件夹，包含128张jpg图片及其对应的txt标签，可以用于目标检测任务

分别包含蚂蚁ants和蜜蜂bees的训练集和验证集的图片

压缩包内为Python3.7版本文件，附带文档手册。本版本功能完善，编程特性便捷。学习编程、不方便科学上网和网速较慢的朋友。欢迎下载使用。

在Matlab环境下的基于深度强化学习（DQN）的路径规划

opencv源码，如果想要进行编译的小伙伴可以下载进行编译

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于灰狼在自然界中的狩猎策略和领导层次。该算法由S.Mirjalili等人于2014年提出。灰狼优化算法模拟了灰狼种群的社会等级和狩猎机制。在GWO算法中，搜索空间中的每个解都被视为一只灰狼，而解的适应度值代表其健康状态。算法通过模拟灰狼的狩猎过程来不断迭代更新解，以寻找问题的最优解。 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，涉及在一系列城市中寻找最短路径，使得旅行者访问每个城市一次并回到起点。这个问题不仅是计算机科学和运筹学领域的一个经典挑战，也具有实际应用价值，例如在物流、交通规划和工业生产线等领域。 代码完整，点击即可运行，可修改数据，适用于新手学习，也适用于论文算法对比。

一、概述 Yolo8目标检测预训练模型, 作为YOLOv8算法的一个版本，YOLOv8s.pt是一个预训练的权重文件，它包含了在大量数据集上训练得到的模型参数，可以直接用于目标检测任务，或者作为进一步训练的基础。 二、特点与优势 小型化、高精度、易用性 三、应用场景 实时目标检测：由于YOLOv8s.pt具有较快的运行速度，因此非常适合用于实时目标检测任务，如视频监控、自动驾驶等。 移动设备和嵌入式系统：由于资源有限，移动设备和嵌入式系统通常对模型的复杂度和计算量有严格要求。YOLOv8s.pt的小型化设计使得它成为这些平台上的理想选择。 一般目标检测任务：除了实时检测和资源受限场景外，YOLOv8s.pt还可以用于一般的目标检测任务，如图像分析、物体识别等。 总之，YOLOv8s.pt是一个功能强大且易于使用的目标检测预训练权重文件，它结合了高精度和快速运行的优势，适用于多种目标检测任务和平台。

知识图谱作业代码，包含数据预处理与转换、模型训练、结果评估等