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LSTM_V.zip

使用2D卷积神经网络+LSTM实现视频动作分类,包括两类视频训练样本,每一类共100多个。使用pycharm即可导入运行,准确率并不高,可以自行修改优化

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不使用框架实现全连接神经网络进行手写数字识别(layer封装好)

不使用框架实现全连接神经网络进行手写数字识别(layer封装好),可以很方便的改变网络的层数,改变网络的激活函数

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python不使用框架实现卷积神经网络识别手写数字

python不使用框架实现卷积神经网络识别手写数字, 在100个的测试集上准确率最高可达95%。内含数据集

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mnist_data.zip

用于手写数字识别的训练数据(图片) 数据格式:前32位为2049,再32位为数据数量,再32位为图片宽度M,再32位为图片高度N,之后每N*M位都是图片的像素值

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python不使用框架编写神经网络实现手写数字识别

不使用框架, 用python实现神经网络,识别mnist中的手写数字,使用Xavier初始化、Adam算法、数据归一化、batch-normalization、dropout等技术

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mnist_data.zip

MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。

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Vehicle-And-Pedestrian-Detection-Using-Haar-Cascades-master.rar

行人检测( Pedestrian Detection)是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。该技术可与行人跟踪,行人重识别等技术结合,应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。

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利用小爱同学控制esp8266

利用esp8266连接点灯科技用小爱同学控制,同时支持三大语音控制。记得烧鸡摸摸哒。代码里有使用方法,做出你心中的物联网

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YOLOv3-Detection-master.rar

YOLO行人检测,行人检测( Pedestrian Detection)是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。该技术可与行人跟踪,行人重识别等技术结合,应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。

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openpose-master.zip

openpose源码,从github上直接下载https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

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basemap-1.2.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl.rar

basemap-1.2.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl.rar

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machine learning in action.zip

这个资源里面有我在学习《机器学习实战》刚入门机器学习的时候,写的代码和注释,其中还有代码需要的数据集。 书中的代码是python2,我用的是python3.可能会有那么一点点不同。很大部分都是一样的。

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BP神经网络训练_模拟_含数据_matlab.rar

用BP神经网络模型对数据进行训练,测试全过程。 含预测结果,文件包含测试数据,可以直接运行! 也是matlab神经网络工具箱nntool的代码版本,包含注释!

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时间序列数据集(UCR).rar

时间序列数据集(UCR).rar

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人工智能---股票数据集.rar

人工智能---股票数据集.rar

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神经网络时间序列预测源代码(适合初学者).rar.rar

神经网络时间序列预测源代码(适合初学者).rar

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lenet_solver.prototxt

资源中是caffe深度学习框架下,求解器参数的描述文件lenet_solver.prototxt,在这个文件中定义了求解过程的参数。

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lenet_train_test.prototxt

资源为caffe深度学习框架中,lenet-5网络模型的描述文件,文件中定义了可以用于训练的网络参数。

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圆形标定板圆心提取及标定板位姿计算

圆形标定板圆心提取及标定程序,本程序用的是blob检测标定板圆点 位置,然后进行最优化 求解出标定板在相机坐标系下的姿态,用于手眼标定。程序参数可调

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神经网络 -【可以直接运行】 python代码

神经网络搭建 -【可以直接运行】 python代码 可以自行设置神经网络层数 可以自行设置每层的神经元个数 超参数是参考