Qt的BPNN人脸识别：Q Qt开发的基于BPNN（反向传播神经网络）的人脸识别系统

适用于Windows和Linux的Yolo v4，v3和v2 （用于物体检测的神经网络） 纸YOLO v4： ： Paper Scaled ： ： 用于重现结果： 有关媒体的文章中的更多详细信息： 手册： ： 讨论： 关于Darknet框架： : 如何在Linux上编译 如何在Windows上编译 AP50：95-FPS（Tesla V100）论文： ： AP50：95 / AP50-FPS（Tesla V100）论文： ： tkDNN-TensorRT将批次1的YOLOv4加速约2倍，将批次4的YOLOv4加速3倍至4倍。 tkDNN： ： Op

matlab代码输入如何换行符曾经想知道您的智能手机/智能手表如何识别您正在进行的活动。 它知道您何时走路，奔跑或爬楼梯。 在科学界，这就是所谓的HAR（人类活动识别）。 该项目已作为我的数据科学硕士课程中模块任务之一的一部分。 我们将构建一个神经网络，该网络可以使用移动传感器记录的数据来识别我们进行的三项活动。 神经网络的人类活动识别 从收集人类活动数据到构建神经网络对活动进行分类的端到端项目 ＃创建神经网络预测模型的步骤： 数据采集 确定手头的问题是应允还是分类问题 数据探索和预处理 将数据分为测试，验证和培训数据集 将每个数据集拆分为输入（X）和输出（y）-将它们转换为numpy数组 开发一个简单的NN顺序模型 调整超参数（使用像GridSearchCV这样的模块） 使用训练和验证数据集编译并拟合曲调模型 用模型预测测试数据 根据问题（回归/分类）计算性能指标 数据采集 借助MATLAB应用程序，可通过智能手机完成数据收集。 在应用程序中有一个称为“传感器”的部分，可以打开智能手机上所有可用的传感器。 选择传感器后，可以按下“记录”按钮，并且可以在所需的分钟数内执行每个活动。 不

ZynqNet:An FPGA-Accelerated Embedded Convolutional Neural Network 基于FPGA加速的卷积神经网络。原版英文论文。使用Xilinx Zynq XC-7Z045

KerasGA：使用遗传算法训练Keras模型 是库的一部分，用于使用遗传算法（GA）训练模型。 项目有一个名为kerasga.py模块，该模块具有一个名为KerasGA的类，用于准备KerasGA模型参数的初始填充。 是一个开放源代码的Python库，用于构建遗传算法和训练机器学习算法。 在查看图书馆的： : 在使用此项目之前，通过pip安装 。 对于Windows： pip install pygad 对于Linux / Mac： pip3 install pygad 捐款 您可以通过捐款： 。 要使用PayPal捐款，请使用以下链接： 或电子邮件地址ahmed.f.gad@gmail.com 。 安装 要安装PyGAD ，只需使用pip从PyPI （Python软件包索引）下载并安装该库。 该库位于此页面https://pypi.org/project/p

中文版本名为python神经网络编程。由美亚kindle版本无损转化。

负荷预测：使用MATLAB（ANN）进行负荷预测

基于excel建立的神经网络学习平台 适合初学者应用，搭配B站的视频来由浅入深的了解神经网络的工作原理 视频通俗易懂 该文件让你0代码感受神经网络的魅力

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