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免费 - 【Python代码】基于深度学习CNN的猫狗图像识别tensorflow大小:4KB采用的是kaggle猫狗识别数据集,共包含了25000张JPG数据集照片,其中猫和狗的照片各占12500张。 在下载的kaggle数据集基础上,创建一个新的小数据集,其中包含三个子集。即猫和狗的数据集:猫狗各1000个样本的训练集、猫狗各500个样本的验证集、猫狗各500个样本的测试集。此过程由Python编程实现,即生成各个文件夹路径,并将对应的训练集、验证集、测试集复制进去生成新的小数据集。 创建一个新的Python程序并导入相关Tensorflow、Keras等基础科学软件包,继而搭建卷积神经网络模型。 经过训练后的模型准确率可达80%以上。 使用random函数在既含有猫又含有狗的kaggle猫狗识别数据集train文件夹中随机选择一张输入已训练好的神经网络。然后使用resize函数对图片进行缩放,接着将图片转换为numpy array格式。使用result = model.predict([[array_im]])对图片进行检测。如果result[0][0]>0.5则判断该图片为狗,并将result向上取整为1,和图片一起输出;否则判断为猫。采用的是kaggle猫狗识别数据集,共包含了25000张JPG数据集照片,其中猫和狗的照片各占12500张。 在下载的kaggle数据集基础上,创建一个新的小数据集,其中包含三个子集。即猫和狗的数据集:猫狗各1000个样本的训练集、猫狗各500个样本的验证集、猫狗各500个样本的测试集。此过程由Python编程实现,即生成各个文件夹路径,并将对应的训练集、验证集、测试集复制进去生成新的小数据集。 创建一个新的Python程序并导入相关Tensorflow、Keras等基础科学软件包,继而搭建卷积神经网络模型。 经过训练后的模型准确率可达80%以上。 使用random函数在既含有猫又含有狗的kaggle猫狗识别数据集train文件夹中随机选择一张输入已训练好的神经网络。然后使用resize函数对图片进行缩放,接着将图片转换为numpy array格式。使用result = model.predict([[array_im]])对图片进行检测。如果result[0][0]>0.5则判断该图片为狗,并将result向上取整为1,和图片一起输出;否则判断为猫。
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免费 - yolov4目标检测模型代码,基于pytorch实现目标检测大小:132MB使用yolov4训练自己的目标检测模型,具体教程参考https://blog.csdn.net/weixin_43220532/article/details/115906274使用yolov4训练自己的目标检测模型,具体教程参考https://blog.csdn.net/weixin_43220532/article/details/115906274
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免费 - 基于SVM的中文邮件分类支持向量机大小:1MB基于SVM的中文邮件分类的项目代码和数据样本集基于SVM的中文邮件分类的项目代码和数据样本集
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免费 - 基于机器视觉的害虫种类及数量检测源码、基于Python 昆虫识别和数目统计源码+数据集+论文,可做毕业设计软件/插件大小:15MB摄像头Frame中检测虫体数目,并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取,参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接,实现拍照和预测判断一体 用户界面 MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner设计的主界面文件 MainWindow.py----------------------PyUIC转换而成的主界面程序 运行逻辑 VideoMainWindow.py--------------PyQt结合OpenCV实现在界面中显示视频画面 PreProcess.py-------------------------对源数据样本进行预处理 特征提取 P_circle.py------------------------------似圆度 P_extend.py----------------------------延长度 P_leaf.py--------------------------------叶状性摄像头Frame中检测虫体数目,并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取,参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接,实现拍照和预测判断一体 用户界面 MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner设计的主界面文件 MainWindow.py----------------------PyUIC转换而成的主界面程序 运行逻辑 VideoMainWindow.py--------------PyQt结合OpenCV实现在界面中显示视频画面 PreProcess.py-------------------------对源数据样本进行预处理 特征提取 P_circle.py------------------------------似圆度 P_extend.py----------------------------延长度 P_leaf.py--------------------------------叶状性
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免费 - Python仿真及应用结课大作业-基于CNN的手写数字识别与涂鸦识别卷积神经网络大小:784KB基于python语言书写用到的函数库有tensorflow,numpy,pandas,matplotlib. 此压缩包下有包含(CNN手写数字识别.ipynb,CNN涂鸦识别.ipynb,两个数据集分别是minist手写字符集和Google涂鸦集,因占用空间超过1G,采用蓝奏云盘的格式分享,附加一份结课文档可参考)。手写数字识别采用卷积神经网路识别minist手写数字集,涂鸦识别采用卷积神经网络识别涂鸦集,经实验效果良好,准确率达到98%以上。并且使用绘图软件自己绘图识别,测试图片为自己绘制。 经实验,效果良好基于python语言书写用到的函数库有tensorflow,numpy,pandas,matplotlib. 此压缩包下有包含(CNN手写数字识别.ipynb,CNN涂鸦识别.ipynb,两个数据集分别是minist手写字符集和Google涂鸦集,因占用空间超过1G,采用蓝奏云盘的格式分享,附加一份结课文档可参考)。手写数字识别采用卷积神经网路识别minist手写数字集,涂鸦识别采用卷积神经网络识别涂鸦集,经实验效果良好,准确率达到98%以上。并且使用绘图软件自己绘图识别,测试图片为自己绘制。 经实验,效果良好
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免费 - 日常所用的中英文停用词词表nlp大小:17KB中英文停用词词表,可用来过滤词中英文停用词词表,可用来过滤词
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免费 - PyDev9.3.0.zip python-Eclipse 插件eclipse大小:29MBPython-Eclipse 插件Python-Eclipse 插件
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免费 - 吴恩达机器学习手写笔记机器学习大小:18MB由于吴恩达机器学习课程中存在大量公式以及图像的绘制,课程的全部内容笔记我进行了手写,在此进行免费分享。对于其中可能存在的笔误、错误、不当之处,如果阅读过程中发现,可以私信我。小白刚刚接触计算机视觉,很多理论知识还不甚理解,各位大佬见谅由于吴恩达机器学习课程中存在大量公式以及图像的绘制,课程的全部内容笔记我进行了手写,在此进行免费分享。对于其中可能存在的笔误、错误、不当之处,如果阅读过程中发现,可以私信我。小白刚刚接触计算机视觉,很多理论知识还不甚理解,各位大佬见谅
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免费 - 中文停用词表cn_stopwordsnlp大小:2KB中文停用词表cn_stopwords中文停用词表cn_stopwords
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免费 - tmdb5000.ziptmdb电影数据集大小:8MB这是一份电影数据,来自kaggle平台上,主要是美国地区的4800多部电影的详细信息,包括 剧组信息、演员信息、类别、关键词、点赞数等等。我们可以用来做数据探索,或者电影推荐等。这是一份电影数据,来自kaggle平台上,主要是美国地区的4800多部电影的详细信息,包括 剧组信息、演员信息、类别、关键词、点赞数等等。我们可以用来做数据探索,或者电影推荐等。
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免费 - 2020博弈大赛爱恩斯特棋General-Zero-master.zip博弈大赛大小:5MB这个是安徽省的博弈大赛爱恩斯坦棋项目的深度学习代码,可以运行和使用,希望能帮助大家更好的进行比赛!!!这个是安徽省的博弈大赛爱恩斯坦棋项目的深度学习代码,可以运行和使用,希望能帮助大家更好的进行比赛!!!
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免费 - hw4的所需数据集.zip李宏毅大小:44MB下载之后解压为三个文本文件下载之后解压为三个文本文件
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免费 - 中文人名语料库(Chinese-Names-Corpus)自然语言处理大小:18MB业余项目“萌名NameMoe(一个基于语料库技术的取名工具)”的副产品。已开源在某开源网站,但有用户反馈上不去或网速慢下载不了,现转存一份在CSDN。业余项目“萌名NameMoe(一个基于语料库技术的取名工具)”的副产品。已开源在某开源网站,但有用户反馈上不去或网速慢下载不了,现转存一份在CSDN。
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免费 - PatchMatchStereo-source.zipPatchMatchStereo大小:55MB经典立体匹配算法PatchMatchStereo源码,可直接运行。对代码有任何问题,可以直接和博主交流。经典立体匹配算法PatchMatchStereo源码,可直接运行。对代码有任何问题,可以直接和博主交流。
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免费 - facefusion.zippython大小:1MB使用python开发,把项目下载到本地,然后安装必须的依赖包requirements.txt,然后运行run.py即可,安装需要一点点Python等等相关技术技能,不适合初学者,感兴趣的同学可以学习研究。使用python开发,把项目下载到本地,然后安装必须的依赖包requirements.txt,然后运行run.py即可,安装需要一点点Python等等相关技术技能,不适合初学者,感兴趣的同学可以学习研究。
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免费 - 一天弄懂深度学习-李宏毅(PPT+PDF)深度学习大小:32MB李宏毅教授的课程ppt以及转换后的pdf文档,《一天弄懂深度学习》,希望对你有所帮助。李宏毅教授的课程ppt以及转换后的pdf文档,《一天弄懂深度学习》,希望对你有所帮助。
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免费 - Motorcad 外转子式42极36槽 永磁同步电机,直流无刷电机设计案例, 该电机55kw,220rpm,功率密度较高ZIP大小:506KBMotorcad 外转子式42极36槽 永磁同步电机,直流无刷电机设计案例,。 该电机55kw,220rpm,功率密度较高Motorcad 外转子式42极36槽 永磁同步电机,直流无刷电机设计案例,。 该电机55kw,220rpm,功率密度较高
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免费 - 可“白嫖” GPT-4 的 Forefront Chatgpt大小:84KB部分同学下载chatgpt比较慢,这里下载下来了, 可“白嫖” GPT-4 的 Forefront Chat ,使用方式如下: 1、下载资源,并进行解压缩 2、到对应的目录下,执行 pip3 install -r requirements.txt 3、将 streamlit_app.py 从 ./gui 文件夹移动到根目录下 4、运行 python3 -m streamlit run streamlit_app.py 这里就可以弹出一个网页进行操作部分同学下载chatgpt比较慢,这里下载下来了, 可“白嫖” GPT-4 的 Forefront Chat ,使用方式如下: 1、下载资源,并进行解压缩 2、到对应的目录下,执行 pip3 install -r requirements.txt 3、将 streamlit_app.py 从 ./gui 文件夹移动到根目录下 4、运行 python3 -m streamlit run streamlit_app.py 这里就可以弹出一个网页进行操作
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免费 - 已下载好的OpenCV4.5.5 CMake .cache文件夹opencv大小:113MB用于解决OpenCV4.5.5编译过程中CMake下载报错的问题 解压到{你的源码目录}\.cache(比如我是E:\OpenCV-source\opencv-4.5.5\.cache)使用 其中包含子文件夹:ade、data、ffmpeg、ippicv、nvidia_optical_flow、wechat_qrcode、xfeatures2d用于解决OpenCV4.5.5编译过程中CMake下载报错的问题 解压到{你的源码目录}\.cache(比如我是E:\OpenCV-source\opencv-4.5.5\.cache)使用 其中包含子文件夹:ade、data、ffmpeg、ippicv、nvidia_optical_flow、wechat_qrcode、xfeatures2d
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免费 - ChatGPT 高效指令汇总大全完整版自然语言处理大小:904KB实现与 ChatGPT 高质量会话的关键,在于输入高效指令,其特征包括:清晰明确具体明细限定范围多样性交互式自然语言: 指令 (prompts) 应该尽可能接近自然语言,避免使用过于简化或机械化的语言。这可以通过使用常用的语言表达、自然流畅的句式和语气来实现。 用户友好: 指令 (prompts) 应该尽可能用户友好,能够满足用户期望,避免产生困惑、挫败感等负面情绪。这可以通过提供易于理解、使用的界面、反馈信息、错误提示等方式来实现 风格统一: 指令 (prompts) 应该尽可能风格统一,能够保持一致性和连贯性。这可以通过制定标准的指令 (prompts) 设计规范,保持风格的一致性和连贯性来实现。 用户定制: 指令 (prompts) 应该尽可能用户定制,能够根据用户的偏好、历史记录和搜索行为进行个性化定制。这可以通过使用机器学习和个性化推荐算法来实现。 持续更新: 指令 (prompts) 应该持续更新,能够根据用户需求、市场变化和新兴技术进行调整和优化。这可以通过持续监测实现与 ChatGPT 高质量会话的关键,在于输入高效指令,其特征包括:清晰明确具体明细限定范围多样性交互式自然语言: 指令 (prompts) 应该尽可能接近自然语言,避免使用过于简化或机械化的语言。这可以通过使用常用的语言表达、自然流畅的句式和语气来实现。 用户友好: 指令 (prompts) 应该尽可能用户友好,能够满足用户期望,避免产生困惑、挫败感等负面情绪。这可以通过提供易于理解、使用的界面、反馈信息、错误提示等方式来实现 风格统一: 指令 (prompts) 应该尽可能风格统一,能够保持一致性和连贯性。这可以通过制定标准的指令 (prompts) 设计规范,保持风格的一致性和连贯性来实现。 用户定制: 指令 (prompts) 应该尽可能用户定制,能够根据用户的偏好、历史记录和搜索行为进行个性化定制。这可以通过使用机器学习和个性化推荐算法来实现。 持续更新: 指令 (prompts) 应该持续更新,能够根据用户需求、市场变化和新兴技术进行调整和优化。这可以通过持续监测
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免费 - 大规模修复掩膜LAMa项目资源包软件/插件大小:7MB效果很好的LAMa模型代码,点击下载试试吧!! 原论文:https://arxiv.org/abs/2109.07161 源代码(用于图像修复的代码):https://github.com/saic-mdal/lama 解决方案: large mask inpainting(lama) 1)使用 fast Fourier convolutions(FFCs)以获取更大(wide)的感受野; 2)使用一个更大(high)感受野的 perceptual loss(感知损失); 3)训练的时候采用更大(large)的 mask 来验证前 2 步改进的效果。效果很好的LAMa模型代码,点击下载试试吧!! 原论文:https://arxiv.org/abs/2109.07161 源代码(用于图像修复的代码):https://github.com/saic-mdal/lama 解决方案: large mask inpainting(lama) 1)使用 fast Fourier convolutions(FFCs)以获取更大(wide)的感受野; 2)使用一个更大(high)感受野的 perceptual loss(感知损失); 3)训练的时候采用更大(large)的 mask 来验证前 2 步改进的效果。
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