行业-电子政务-视频分类模型训练方法、装置、存储介质及电子设备.zip

查看文章 https://blog.csdn.net/wwt72/article/details/106101707，使用该数据集学习华为云ModelArts，文件名称对应文章目录相关名称。 文件内容注：全民AI成长计划课程 - 实验环境准备.pdf 和 foods_recongition_23.tar

2021泰迪杯C3-基于LDA主题模型和LightGBM分类模型的旅游目的地印象分析.pdf

从读取文件、去除重用词、正则化、到词向量、再到预测分类。最后ROC曲线评估，一整套（带数据集），下载即运行。如果好用，还请给个好评

PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MixNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more PyTorch 图像模型等 2020 年 6 月 11 日最新消息 一系列变化：DenseNet 模型更新了来自 Torchvision 的内存高效添加（修复了一个错误），添加了模糊池和深干添加 VoVNet V1 和 V2 模型，训练了 39 V2 变体 (ese_vovnet_39b)到 79.3 top-1 激活工厂与新激活一起添加：在模型创建时选择操作，以便更灵活地使用与脚本或跟踪兼容的激活（ONNX 导出） hard_mish（实验性）添加了内存高效的 grad，以及 ME hard_swish 上下文mgr 用于设置可导出/脚本化/no_jit 状态 Norm + Activation 组合层在 DenseNet 和 VoVNet 中添加了初始试用支持，以

PyTorch中的ImageNet培训 这将对ImageNet数据集上的流行模型架构（例如ResNet，AlexNet和VGG）进行训练。 要求 安装PyTorch（ ） pip install -r requirements.txt 下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中 为此，您可以使用以下脚本： : 训练 要训​​练模型， main.py使用所需的模型架构和ImageNet数据集的路径运行main.py ： python main.py -a resnet18 [imagenet-folder with train and val folders] 默认学习率计划从0.1开始，每30个时代衰减10倍。 这对于ResNet和具有批处理归一化的模型是合适的，但对于AlexNet和VGG来说太高了。 使用0.01作为AlexNet或VGG的初始学习率：

自己写的DNA序列分析，定义了综合指标，用了RBF和fisher，聚类。我感觉就冲这原创性，可以值这个分数。你说你下载了，交上去，肯定是可以过关的，是不？》

大数据分析技术-回归模型和分类模型的构建与评价

【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断) 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)收集数据； 3)数据预处理； 4)探索数据分析； 5)特征工程； 6)LSTM建模； 7)模型评估； 8)临床应用。

Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)需求分析； 2)数据采集； 3)数据预处理； 4)探索性数据分析； 5)特征工程； 6)机器建模； 7)模型评估； 8)实际应用