使用segmentation-models库快速搭建自己的模型进行训练，验证以及预测（代码可傻瓜式运行）

使用segmentation_models库可以轻松地创建图像分割模型。您可以选择不同的模型架构，如Unet、Unet++、MAnet、Linknet、FPN、PSPNet、PAN、DeepLabV3和DeepLabV3+，并根据任务的不同进行相应的调整[3]。这个库还提供了高级API，只需几行代码即可创建神经网络。 在使用segmentation_models库之前，您需要先安装它。可以通过pip命令安装最新版本的库，同时会自动安装所需的torch和torchvision库。 可以使用PyTorch提供的训练循环来实现这些功能。在训练过程中，您可以使用交叉熵损失函数和优化器来优化模型的参数。在验证和测试过程中，您可以使用评估指标来评估模型的性能。 总结起来，使用segmentation_models库可以轻松地创建图像分割模型，并实现数据集的训练、验证和测试功能。您可以根据任务的需求选择不同的模型架构和预训练权重，并使用预处理函数准备数据。然后，使用训练循环对模型进行训练，并使用评估指标评估模型的性能。

mnist手写数据集项目（可直接运行）

本项目包含了mnist手写数据集以及相应的训练和验证模型代码，下载后只需要配置环境，便可直接运行train.py文件，代码简单易懂，适合初入深度学习的同学用于学习参考

计算机组成原理复习资料

资源包含了计算机组成原理各章知识ppt：包括寄存器，存储器，ALU，控制器等相关知识，省去了通看全书的麻烦，同时还提供了练习题可以练习，对于期末冲刺大有帮助

基于SRGAN的图像高分辨率重构设计与实现

SRGAN使用GAN（生成对抗网络）构建模型，通过对模型进行训练，实现对低分辨率图片进行重构，进而得到高分辨率图片，并搭建一个可视化网页给用户进行图片处理，具体步骤如下： 1. 生成对抗网络的设计 2. 训练数据的选择和预处理 3. 超分辨率重构网络的设计 4. 训练过程的优化 5. 前端后端搭建 6. 模型内嵌 采用的开发工具为： 1.开发工具：Pycharm 2.开发环境：Windows10 64位 3.开发语言：Python，Pytorch，Flask，JavaScript，HTML，CSS 4.数据库：Mysql8.0.11

学生实训项目之外卖点餐系统

本项目是实训项目，可用于实训作业项目的提交 本项目采用了Vue框架，使用JavaScript，采用ajax实时发送请求 实现了类似于美团外卖小程序界面的功能 包括浏览商品界面，以及商品下单，购物车等完整功能 项目功能齐全，包含的资源也是完整的 可直接通过下载运行