本文提出了一种基于GAN的异常检测方法，通过仅使用正常样本进行训练，并通过生成更高的异常评分来检测异常样本。在实验中，所提出的方法在两个滚动轴承数据集上都实现了100%的准确率。实验结果显示，该方法在两个数据集上均实现了100%的分类准确率，能够有效区分正常样本和异常样本，并对噪声具有良好的鲁棒性。论文总结了提出的方法在处理工业类不平衡数据上的有效性，并指出未来工作将包括结合多维时间序列数据以实现

新一年新收获，预祝大家2020年工作顺利，身体健康。此部分作为一个节点，下面大部分时间用于期末复习，打算考完试再继续这一块的工作。之前接触过一部分这方面知识，当时感觉用到的机会不是很大，所以就没好好学，真的后悔了，对莫烦博客经过一个星期左右的学习就仓促的下手实践，对于很专业的知识我也不是有太深的理解，如果有错误，望大家积极指正批评。进入正题：这里我打算复现一下李飞飞老师指导的一位博...

#include<stdio.h>#include <malloc.h>typedef struct LNode{int data;struct LNode *next;}LNode, *LinkList;void creatL(LinkList &L,int n){L = (LinkList)malloc(sizeof(LNode));L->next = N

#include<stdio.h>#include <malloc.h>typedef struct LNode{int data;struct LNode *next;}LNode, *LinkList;void creatL(LinkList &L,int n){LNode *r;r = NULL;L = NULL;for(int i =1;i<=n;i+

#include<stdio.h>#include <malloc.h>#define SIZE100#defineINCREMENT_SIZE 10typedef struct{int *elem;int length;int listsize;}Sqlist;bool InintList_Sq(Sqlist &L){L.elem = (int*)malloc(S

#include<stdio.h>#include <malloc.h>#define SIZE100#defineINCREMENT_SIZE 10typedef struct{int *elem;int length;int listsize;}Sqlist;bool InintList_Sq(Sqlist &L){L.elem = (int*)malloc(S

语音交互功能：根据https://code.corvin.cn/corvin_zhang/ros_voice_system开源代码进行改编;（1）准备工作：申请科大讯飞帐号，下载SDK注意选对sdk版本，以及选择好对应的功能（2）准备工作：申请图灵机器人帐号创建机器人：记录创建机器人apikey做为连接端口;（3）利用科大讯飞源码和图灵机器人建立ros节点建立文本...

人类活动识别

上面的代码我自己亲测对优酷，爱奇艺，搜狐视频都能轻松下载。