该程序代码是基于Python3.5开发的，程序代码中包括制作人脸数据集faces_my.py文件，自动打开电脑上的摄像头实时捕捉人脸保存，并保存到指定目录下，可以在程序中设置人脸数据集的大小，初始数据集是10000张人脸图片。人脸大小指定为64*64像素大小，方便后面神经网络的训练。经过模型训练后，该人脸识别算法准确率达到了百分之99。训练模型请运行train.py文件，并可以自行设置训练的批次和迭代结束的条件，训练好模型后会自动在程序运行目录下保存当前训练好的卷积神经网络模型。模型训练完成后，若想看到模型的实际运行效果怎么样，请运行recognition.py文件，程序运行后将会自动调取计算机上的摄像头实时监测人脸并识别人脸，在图形界面窗口实时显示人脸识别的结果。

广告营销类，文本语料，人工收集标注出广告类文本和非广告类文本，可直接跑lgb等二分类模型，对于识别一些广告营销类文本的模型训练，是个不错的语料

ML_Oil_company_predict ML模型训练和油井收入预测。 Описаниепроекта Допустим，мыработаемвдобывающейкомпании«ГлавРосГосНефть»。 Нужнорешить，гдебуритьновуюскважину。 Вампредоставленыпробынефтивтрёхрегионах：10 000месторождений，гдеизмериликачествонефти。 Постройтемодельмашинногообучения，котораяпоможетопределитьрегион，гдедобычапринесётнаиб。。 引导程序。 标记文字： Строятмодельиоцениваютобъёмзапасов; Выбираютместорожденияссамымвы

分词数据集，用于训练一个用来分词的模型。详细看压缩包里的内容。

基于opencv人脸识别。 内含人脸采集、人脸训练、人脸识别、训练数据删除。包含一整套识别的流程

inception_v3_2016_08_28.tar.gz是一个压缩包，解压后得到inception_v3.ckpt，inception_v3 模型训练

该文档内包含有DenseNet 实现以及Attention Unet网络结构的Pytorch实现，其中使用到dice loss，交叉熵loss以及基于focal loss思想改造后的适用于pixel级别分类的pixel focal loss（在test loss里面），这是项目的完整文件，包含有整个完整的参数设置、训练、测试流程以及相应的可视化过程

tensorflow实现服装类别分类，包括模型训练、验证及保存，例子本身从tensorflow官网学习而来，亲自进行了实现，代码可用。环境搭建可参考个人博文。

使用YOLOv3模型训练自己的数据集，在Ubuntu16.04下面已经能够成功运行，下载使用好了给个好评，O(∩_∩)O谢谢

基于深度学习字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练、详细介绍附源码）