ELM极限学习实现汽油辛烷值预测（MATLAB源码+数据+预测结果），代码亲测可用，可根据论文要求更换数据集，本文一共提供60组数，50组作为训练，10组作为测试，测试结果非常不错，若果有条件可以引入相关优化算法提高预测精度。

本源码，内含注入的DLL源码。 可注入任意进程，实现拦截指定封包，修改指定封包，转发指定封包，并可以通过此源码实现无人操作，自动注入。

THINKPHP5框架，PHP7.2+MYSQL5.6全新2022版本，已对接微信支付宝官方扫码、H5跳转支付，PC/H5自适应，界面美观体验良好。含220万名字数据，可直接商用运营。 代码已经过SEO优化，提高百度等搜索引擎关键字排名。 功能包含宝宝起名测名、公司起名测名、店铺起名测名，大师定制起名测名。 所有数据本地化，可通过后台管理。 源码开源可二开

tensorflow2.3-keras使用卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释+模型加载保存

机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。

机器学习课程设计—基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+实验报告。 <2>打标签：用工具labelImg-master进行打标签： 1）在路径栏输入cmd，进入控制台 2）以此执行以下命令： pip install PyQt5 pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc 3）启动打标签软件：执行：python labelImg.py 将这个图标改为yolov5，按住W再拖动鼠标 进入yolov5根目录打开cmd: 制作好数据集后，接下来就是训练，训练代码如下： # Train YOLOv5s on COCO128 for 3 epochs $ python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data flowers.yaml --weights yolov5s.pt 以下是训练完毕的效果，红框中为提示内容在文件夹哪个位置，是我们需要找到的文件夹：

机器学习课程设计猫狗图像识别检测分类项目源码+数据集 系统源码+猫狗识别数据集+大作业文档以及答辩PPT。 由于数据集中图片数量太多，所以将图片数据打包存在了 cats_and_dogs.zip 里面。 该数据集包含25000张猫狗图像(每个类别各有12500张)。CNN是用这个集合里面的数据进行训练，CNN基于验证集上的性能来调节模型配置（超参数：层数，每层神经元数量等）图像数据输入卷积神经网络之前，应该将数据格式化为经过预处理的浮点数张量。 需要对图像进行向量化处理，同时对标签也要进行向量化处理。 代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 中。

【源码】数据输出.iapp

深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集 深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集

基于深度学习的积灰检测识别-图像分类源码+数据集，纯手打高分项目。 介绍 解决灰尘识别问题 采用自制灰尘数据集 方法介绍 （1）普通数据增广 （2）AutoAugment数据增强 （3）resnet （4）监督对比学习损失 （5）各种常用深度学习算法 基于深度学习的积灰检测识别-图像分类源码+数据集，纯手打高分项目。 介绍 解决灰尘识别问题 采用自制灰尘数据集 方法介绍 （1）普通数据增广 （2）AutoAugment数据增强 （3）resnet （4）监督对比学习损失 （5）各种常用深度学习算法 基于深度学习的积灰识别-图像分类+数据集，纯手打高分项目。 介绍 解决灰尘识别问题 采用自制灰尘数据集 方法介绍 （1）普通数据增广 （2）AutoAugment数据增强 （3）resnet （4）监督对比学习损失 （5）各种常用深度学习算法