基于BP神经网络识别手写字体MINST字符集
问题描述： 本次实验所要解决的问题是使用人工神经网络实现识别手写字体。实验采用MINST手写字符集作为识别对象。其中60000张作为训练集，剩余10000张作为测试集。实验采用python语言进行编程，使用到一些python的第三方库。使用的神经网络模型为BP神经网络，这是一种按照误差逆向传播算法
基于C++的车辆装甲板检测自瞄系统
由于在比赛过程中操作手是第一视角，很难用手动瞄准。通过装甲板检测就是自瞄系统，己方车辆可自动瞄准敌方车辆装甲板，对敌方造成有效的伤害。大大提高了射击精准度。功能：检测装甲板的位置并把位置发送给电控3．在当前二值图内找到所有的轮廓点，用最小旋转矩形将他们包围，此时得到一个个单独的旋转矩形，然后对旋转矩
神经网络-最大池化的使用
池化层的官方文档中介绍了很多种的池化方法，但是最常用的还是MaxPool2d,这里我们也用MaxPool2d来讲解，其他的类似，关键还是要学会看官方文档概述：最大池化目的就是为了保留输入的特征，但是同时把数据量减少，最大池化之后数据量就减少了，对于整个网路来说，进行计算的参数就变少了，就会训练的更快
YOLOv5的一些评价指标
YOLO的评价指标说明
【yolov4】基于yolov4深度学习网络目标检测MATLAB仿真
YOLO发展至YOLOv3时，基本上这个系列都达到了一个高潮阶段，很多实际任务中，都会见到YOLOv3的身上，而对于较为简单和场景，比如没有太密集的目标和极端小的目标，多数时候仅用YOLOv2即可。除了YOLO系列，也还有其他很多优秀的工作，比如结构同样简洁的RetinaNet和SSD。后者SSD其
机器学习入门（一）
本文是在入手机器学习过程中的一些学习心得和总结，适合机器学习的基础阶段借鉴。 机器学习是一种从数据中总结规律的统计方法。机器学习中有各种用于总结规律并且进行预测或者分类的模型（算法），被广泛应用在物体识别、语音识别、放假预测和疾病诊断等领域。 ......
分享本周所学——人工智能语音识别模型CTC、RNN-T、LAS详解
本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下AI语音识别的原理和三种比较早期的语音识别的人工智能模型，就想把自己学到的这些东西都分享给大家，一方面想用浅显易懂的语言让大家对这几个模型有所了解，另一方面也想让大家能够避免我所遇到的一些问题。然后因为我也只是一名小白，所以有错误的地方还希望大佬们多多指正。
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题
音频数据增强（一）——mixup和SpecAugment
目录1、mixup2、SpecAugment论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdfmixup通过以下方式构建虚拟的训练样本：式中，(xi,yi)和(xj,yj)是从训练数据中随机抽取的两个样本，且λ∈[0,1]。因此，mixup通过结合先验知识，即特征向量
机器学习基础自学笔记——决策树(Decision Tree)
决策树基础知识：从信息熵决策熵到信息增益、信息增益率、基尼系数，到两种剪枝处理和随机森林，生动易懂配有自制插图
python CV2库
1.读入一张图片2.显示图片3.保存图片4.灰度图和彩色图片相互转化5.图像缩放6.图像翻转安装的时候是pip install opencv_python但是在导包的时候是import cv2注意：使用cv2库的时候，文件路径一定要全英文，不能有中文，一旦有中文就会有各种莫名其妙的错误1.读入一张图
戴口罩人脸数据集和戴口罩人脸生成方法
戴口罩人脸数据集和戴口罩人脸生成方法目前网上已经开源了很多免费的人脸识别/人脸检测数据集，比如常见的LFW，FDDB，WIDER FACE，300W等，估计加起来都有好几个忆了。但这些人脸数据绝大部分都是不戴口罩的人脸，不能直接用于戴口罩识别中。网上也有少许开源的戴口罩人脸数据集，鄙人花了点时间，整
网络爬虫+数据可视化
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利用Python制作本地Excel的查询与生成的程序
目录前言需求实验步骤Excel预览图片查询追加查询结果到Excel完整代码大家好 我是毕加锁(锁!) 今天教大家利用Python制作本地Excel的查询与生成的程序制作一个程序 有一个简单的查询入口 实现Excel的查询与生成1打开一个exe 弹出一个界面 2有一个查询 卡号 点击查询3下方展示查询
使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本摘要模型
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。
手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark进行数据降维
本章，我们将继续讲解无监督学习模型中降低数据维度的方法。不同于我们之前分享的回归、分类和聚类，降维方法并不是用来做模型预测的。降维方法从一个D维的数据输入提取出k维表示，k一般远远小于D。因此，降维方法本身是一种预处理方法，或者说是一种特征转换的方法，而不是模型预测的方法。降维方法中尤为重要的是，被
PyTorch搭建LSTM实现服装分类（FashionMNIST）
LSTM + FashionMNIST
PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）
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【算法题】LeetCode691、贴纸拼词（剪枝+记忆化搜索）
帖纸拼词问题（剪枝+记忆化搜索）
Java代码利用朴素贝叶斯分类算法实现信息分类
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的
