基于OpenMV的口罩识别检测以及EDGE IMPULSE训练神经网络机器学习
利用OpenMV进行口罩识别检测，利用EDGE IMPULSE建立图像识别模型。
机器学习的概率统计模型（附代码）
概率统计知识在人工智能领域发挥着非常重要的作用，如深度学习理论，概率图模型等都依赖于概率分布作为框架的基本建模语言，本文为大家重点介绍了与人工智能有关的梳理统计方法~~
十行代码实现python向手机推送通知
最近在跑深度学习的东西时，由于经常忘掉还在训练导致懂不懂就完了切回去看结果，然后网上搜索了一下最终找到一个还不错的应用，不用下什么东西就可以使用，代码也就10行左右（实际四行就可以）文章目录服务准备代码服务准备这里使用的是pushplus的服务首先进入网站登录获取个人token页面切换后微信扫码关注
【持续更新】关于SafeU的安装说明
目录一、写在前面二、SafeU的安装三、魔改源码3.1 `Experiments.py` 的修改3.2 `datasets\base.py` 的修改3.3 `classification\LPA.py` 的修改四、写在最后一、写在前面安全半监督学习（S3L）是目前较为新的一个领域，Python 中有
深度学习之循环神经网络（RNN）
人工智能之循环神经网络（RNN）
2022 SPSSPRO杯A|B|C题全网最全解题思路+数据分享
2022年第十五届“SPSSPRO杯”数学中国数学建模网络挑战赛2022认证杯数学中国数学建模网络挑战赛
假设检验中的第一类错误和第二类错误
这是支撑统计学中假设检验的最重要概念
python数据分析基础007 -利用pandas带你玩转excel表格（中上篇）
利用pandas带你玩转excel，建议收藏！！
【RNM】省选复习zip（寄）
【文件错误】⏰🛵
【调研】用「图神经网络」 解决「小样本」 分类问题（上）
本篇博客要分享的是使用「**图神经网络**」 解决「**小样本**」 分类问题的5个模型，每个模型都分享了单独的博客笔记，并从这些模型中总结出实现 **图神经网络小样本网络** 需要从哪几个方面考虑，以及后续学习路线应该如何安排。
【3D视觉创新应用竞赛作品系列】RGB-D相机结合机械臂的无序抓取系统
该项目利用奥比中光科技集团股份有限公司提供的Zora P1开发板、 RGBD相机，以及深圳大学物理与光电工程学院智能光测研究院提供的川崎机器人（6轴）开发出了一款RGB-D相机结合机械臂对任意摆放的复杂加工零件的三维重建及无序抓取系统，系统搭建由硬件系统部分和软件系统部分组成。
分类使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图
import osimport numpy as npimport torchfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltfrom torchvision import modelsfrom torchvision import trans
掌握神经网络的法宝（一）
上一章的介绍，相信大家对于神经网络的框架模式有了一定的了解，而这一章我准备来给大家介绍一下掌握神经网络所需的数学基础。
自然语言处理--------jieba分词（文章中含有源码）
#TODO jieba 一个自然语言处理工具包 ，除了jieba还有 HanLP 和 LTKimport jieba#TODO 词、句 匹配#全模式seg_list=jieba.cut("我喜欢吃酸菜鱼",cut_all=True)print("全模式: "+"/".
100天精通Python（基础篇）——第32天：日志标准库logging【文末送书两本】
Python基础之日志标注库logging，文末送书两本加入我一起学习进步，一个人可以走的很快，一群人才能走的更远！
高斯朴素贝叶斯分类的原理解释和手写代码实现
朴素贝叶斯假设每个参数（也称为特征或预测变量）具有预测输出变量的独立能力。所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分类到每个组中的概率，最后的分类被分配给概率较高的分组（类）。
(数据挖掘 —— 无监督学习（聚类）
数据挖掘 —— 无监督学习（聚类）1. K-means1.1 生成指定形状的随机数据1.2 进行聚类1.3 结果2. 系统聚类2.1 代码2.2 结果3 DBSCAN3.1 参数选择3.2 代码3.3 结果1. K-meansK-Means为基于切割的聚类算法1.1 生成指定形状的随机数据impo
python数据分析基础006 -利用pandas带你玩转excel表格（上篇）
利用pandas操作excel表格,建议收藏！！
【摸鱼神器】基于python的BOSS识别系统
摸鱼神器！基于python的BOSS识别系统前言一、整体设计二、调用摄像头三、人脸识别1. 构建白名单库2. 人脸匹配四、切换屏幕五、完整代码写在最后前言Tip:本文仅供技术学习和参考，切勿滥用。珍爱工作，从我做起，滴滴~试想这样一个场景：一天，风和日丽，波澜不惊。你正在愉快地摸着鱼，是如此的惬意，
多任务学习中的网络架构和梯度归一化
多任务学习（Multi-task learning, MTL），旨在用其他相关任务来提升主要任务的泛化能力，多个任务共享一个结构并在一次正向传递中产生多个推理。
