MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

ASP.net版CMS内容管理系统集新闻、下载、商城、博客、知道、交友、圈子、群组等众多流行功能于一体，全面面 向WEB2.0，而且他具有很强的定制功能，可以根据用户的要求任意组合、无缝嵌入，另外还具有优异的缓存技术，全 文检索技术和XML密码保护机制，同时本系统的开源也为开发者提供了使得，也会学习者创造了一个好范例。

MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

深度学习作业_基于resnet50和vgg16网络pytorch框架实现猫狗分类完整源码+代码注释+实验报告.zip 猫狗分类，使用Kaggle猫狗分类的原始数据集，实现模型最终的准确率达到75%及以上。本实验的目的： 为了进一步掌握使用深度学习框架进行图像分类任务的具体流程如：读取数据、构造网络、训练和测试模型 掌握经典卷积神经网络VGG16、ResNet50的基本结构

基于Opencv+Pyqt5+python实现人脸互换人脸融合人脸特效人脸生成多功能系统完整源码+代码注释+项目说明.zip， 带【GUI界面】 【项目说明】 主要是利用Opencv提供的函数在人脸上实现多功能的特效 在本项目中，实现了一个多功能美颜相机，其中实现了对人脸数据的十种处理：人脸互换（faceswap）、人脸融合（facemorph），人脸特效，人脸检测，人脸美颜，人脸磨皮，调节亮度，调节饱和度，滤镜，风格变换等功能。 本次项目全部使用 Python 编写，在项目设计上遵循着配置灵活、代码模块化的思路，其中功能模块分为调节美颜，人脸识别，人脸替换，人脸融合，人脸迁移，人脸特效，证件照生成等七个功能模块。 界面模块分为调节美颜，人脸迁移，人脸识别，人脸替换，人脸融合，证件照，生成等六个界面模块，其中调节美颜所在界面模块为主界面模块。 界面和功能模块间的逻辑关系大致为：每个界面模块对应其相应的功能模块，界面为交互式界面，触发界面调用对应的功能。

Haar分类器结合keras-facenet算法实现人脸检测分割及人脸识别考勤系统完整源码+项目说明.zip 【模式识别-人脸识别考勤系统】 利用Haar分类器完成人脸检测、分割；利用FaceNet网络完成人脸识别。 【依赖库】 opencv-python numpy keras-facenet（见 https://pypi.org/project/keras-facenet/ ） Keras TensorFlow 其中，keras-facenet需要下载预训练模型置于~/.keras-facenet目录下，如果你获得的版本在model/目录下没有带该模型，请自行到该库的GitHub仓库页下载，或在第一次调用该库时也会自动下载。 【使用face_manager.py可以进行人脸的录入，注意录入姓名时，之间不要用空格分隔】 【使用main.py可以进行人脸考勤主操作】 准确率达到93.2% 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。

基于Mobilenetv2和mobilenetv3算法实现6种风景识别分类系统完整源码(带数据集和模型及操作说明).zip 【资源说明】 1、实现的有Mobilenetv2和Mobilenetv3网络，模型只有Mobilenetv3训练的，v2模型需自己换下网络自己训练，操作简单。 2、资源附有数据集，有各种评估指标曲线，数据增强脚本、数据增强后的截图等，这些都可以放进课程报告或者毕设LW中。 3、可选择修改各种损失函数（已实现），激活函数，学习率、训练迭代次数、图像输入大小等参数自定义。 4、使用的是pytorch框架。 【备注】 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于python实现多张图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z 基于python实现多张图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z 基于python实现多张图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z 图像拼接并非简单的将两张有共同区域的图像把相同的区域重合起来，由于两张图像拍摄的角度与位置不同，虽然有共同的区域，但拍摄时相机的内参与外参均不相同，所以简单的覆盖拼接是不合理的。因此，对于图像拼接需要以一张图像为基准对另外一张图像进行相应的变换（透视变换），然后将透视变换后的图像进行简单的平移后与基准图像的共同区域进行重合。 拼接效果:https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127721721#comments_24570232

DeviceIoControl() CreateFile() 读取硬件物理网卡mac完整工程实例 Vs2012 c++ 源代码 功能：结合WMI和DeviceIoControl获取网卡原生MAC地址和当前MAC地址 入口参数： iQueryType：需要获取的网卡类型 0：包括USB网卡 1：不包括USB网卡 pMacAddress：存储网卡MAC地址 uSize：可存储的最大网卡数目 返回值： -1：不支持的设备属性值 -2：WMI连接失败

深度学习作业_基于pytorch框架python实现手写数字识别完整源码+代码注释+实验报告.zip 使用MNIST手写数字体数据集进行训练和预测，实现测试集准确率达到98%及以上。本实验的目的： 掌握卷积神经网络基本原理，以LeNet为例 掌握主流框架的基本用法以及构建卷积神经网络的基本操作 了解如何使用GPU