github上的算法项目（github入门项目）

人脸识别原理(以GitHub项目face_recognition为例)

首先
，需要在图像或者视频帧中找到所有人脸的位置，并将人脸部分的图像切割出来。可以使用方向梯度直方图（HOG）来检测人脸位置 。先将图片灰度化 ，接着计算图像中各像素的梯度
。通过将图像变换为HOG形式
，就可以提取图像的特征，从而获取人脸位置。然后 ，需要将人脸对齐成同一种标准的形状 。

face_recognition 是一款基于 Python 的免费、开源 、实时
、离线的人脸识别库
，其简洁性在同类库中首屈一指
。它基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，并通过在 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集上进行测试 ，达到了高达 938% 的准确率。

openface是基于Python和Torch的神经网络人脸识别工具包
，其理论源于facenet 。它提供了三个预训练模型，由FaceScrub和CASIA-WebFace两大公开人脸识别数据集训练而成
。模型在openface中提供了接口。对于openface的安装 ，推荐使用Windows+Docker的方式 。首先
，通过Docker安装Windows环境，可以参照runoob.com网站的教程
。

Demo1：人脸框识别：使用face_recognition.face_locations函数检测图像中的人脸 ，并返回人脸框的坐标。可通过绘制矩形框来可视化人脸位置 。Demo2：人脸关键点提取：使用face_recognition.face_landmarks函数获取人脸的5个关键点。这些关键点可用于美颜、表情分析等功能
。

YOLOv8人脸识别脸部关键点检测的原理与代码概述 原理： 卷积神经网络结构：YOLOv8采用先进的卷积神经网络结构，能够高效地提取图像中的特征信息
，这对于人脸识别和关键点检测至关重要。

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algorithms 。https：//github.com/keon/algorithms 这里面集合众多核心算法的Python实现， 比如排序 、图计算
、回溯、队列 、流计算
、堆、搜索 、压缩等等
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， 非常方便。

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，B站
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在NMF聚类时，用户可上传样本的临床信息 ，以展示不同样本的临床特征
。此外
，共识聚类方法通过识别潜在的子群来增强分析的深度。用户可根据需求选择最大聚类数量和目标聚类数量，同时选择距离计算方法 ，如pearson 、spearman或欧式距离 。

FMT自抗扰控制算法(ADRC)现已开源!

1
、自抗扰控制（ADRC）算法由韩京清先生于1998年提出
，该算法将作用于被控对象的所有不确定因素视为“未知扰动
”，并通过对象的输入输出数据进行估计和补偿
。这种控制算法最大的优势是无需被控对象具有精确的数学模型 ，是一种不依赖模型的控制算法。

2、在深入了解PID算法的基础上，我们已经介绍了自抗扰控制（ADRC）的各个组件及其改进 。ADRC可以看作是PID的增强版本
，旨在解决PID在应对阶跃响应和实际应用中遇到的问题
。首先，ADRC通过跟踪微分器优化初始误差处理 ，确保快速响应且避免超调。

3 、自抗扰控制-ADRC主要是一种控制策略
，分为线性ADRC（LADRC）和非线性ADRC（NLADRC），它们都由跟踪微分器（TD）
、扩张状态观测器（ESO）和状态误差反馈控制律（SEF）组成 。LADRC包括一阶和二阶形式 ，而NLADRC针对非线性系统
，如一阶NLTD在实际应用中可能不如二阶形式稳定
。

4、自抗扰控制理论（一）：ADRC的原理概览自抗扰控制（Adaptive Disturbance Rejection Control， ADRC）是一种有效的控制策略 ，主要由跟踪微分器（TD） 、扩张状态观测器（ESO）和误差补偿控制器构成。这些组件旨在解决PID控制器在处理随机噪声和超调问题时的局限性
，提供抗干扰能力 。

github上面有哪些经典的数据挖掘相关的项目

此外，Transformers库则是当前自然语言处理领域的一个重要项目 ，它提供了预训练模型和微调工具
，使得开发者能够轻松构建出高质量的语言模型
。综上所述，GitHub上存在着众多经典的数据挖掘相关项目 ，涵盖了数据开发平台
、机器学习算法、基于公开数据集的数据挖掘算法 、广告平台以及自然语言处理等多个领域。

Python的机器学习项目scikit-learn scikit-learn是一个Python的机器学习项目 。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib构建
。基于BSD源许可证。scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类
，回归，聚类 ，数据降维
，模型选择，数据预处理 。

项目名称：癌症多组学数据挖掘软件 UCSCXenaShiny v0 开发 项目目标：在 UCSCXenaShiny 原有框架基础上 ，开发并集成3类新功能
，探索多项新特性需求
。功能开发与实现 1 多组学数据降维 实现多组学数据降维分析流程，提供直观的数据低维分布特征可视化界面。

由王诗翔主导的癌症多组学数据挖掘软件 UCSCXenaShiny 0 项目已经顺利完成 ，主要由李申锁申请并负责开发 。该软件旨在增强UCSCXenaShiny的分析功能
，探索新特性，以支持生物学家更有效地分析和理解高维数据
。

数据挖掘 Python进行数据分析和挖掘十分便捷 ，常与网络爬虫结合使用
，先爬取数据，再进行分析和可视化处理。以B站弹幕数据为例 ，展示了Python在数据挖掘方面的能力 。游戏开发 利用Python的pygame库，可以开发如FlappyBird这样的小游戏
。GitHub上能找到许多相关项目
，说明Python在游戏开发领域的应用。

开源项目推荐:运动控制速度前瞻算法(Look-Ahead),连续小线段高速插补...

grbl：一款高性能的开源
、嵌入式g代码解析器和CNC铣削控制器，适用于直接在Arduino上运行 。官网地址：https：//github.com/grbl/grbl Marlin：基于Arduino平台的3D打印机优化固件 ，代码采用C语言编写
，易于阅读，核心算法包括圆弧插补、速度前瞻 、转角速度圆滑
、梯形速度规划、Bresenham多轴插补等
。

挑战目标跟踪算法极限,商汤开源SiamRPN系列算法解读

1 、商汤科技智能视频团队率先开源其目标跟踪研究平台 PySOT ，该平台包含了SiamRPN系列算法
，特别是SiamRPN++，这是CVPR2019收录的口头报告。本文将深入解读最强大目标跟踪算法SiamRPN系列 。背景 实际落地应用中 ，单目标跟踪面临诸多挑战
，包括遮挡
、光照变化、尺度变化等。