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。

MinGUI 源码及详细 PDF 格式说明文档（用户手册），跨平台。 代码有详细的注释以及说明。 规范权威

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

深度学习作业_基于pytorch框架python实现自动写诗完整源码+代码注释.zip 自动写诗，使用tang.npz，使用深度学习框架Pytorch，最终实现一个可以自动写诗的程序。本实验的目的如下： 理解和掌握循环神经网络概念及在深度学习框架中的实现 掌握使用深度学习框架进行文本生成任务的基本流程：如数据读取、构造网络、训练和预测等

基于python实现的BP神经网络手写数字识别模型实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能 课程作业 手写数字数据集 BP网络模型识别手写数字 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此，它通常被认为是一种监督式学习方法。反向传播要求人工神经元（或“节点”）的激励函数可微。

基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能课程作业 手写数字识别 数据集 详细注释 好理解 实验结果及总结 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z

基于python实现的广度优先遍历搜索(BFS)实验源码+代码详细注释+项目说明+实验结果及总结.7z 广度优先搜索算法（英语：Breadth-First-Search，缩写为BFS），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS是一种盲目搜索法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。 BFS会先访问根节点的所有邻居节点，然后再依次访问邻居节点的邻居节点，直到所有节点都访问完毕。在具体的实现中，使用open和closed两个表，open是一个队列，每次对open进行一次出队操作（并放入closed中），并将其邻居节点进行入队操作。直到队列为空时即完成了所有节点的遍历。closed表在遍历树时其实没有用，因为子节点只能从父节点到达。但在进行图的遍历时，一个节点可能会由多个节点到达，所以此时为了防止重复遍历应该每次都检查下一个节点是否已经在closed中了。

基于python实现的遗传算法实验源码+详细注释+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能课程作业 遗传算法具体步骤： （1）初始化：设置进化代数计数器t=0、设置最大进化代数T、交叉概率、变异概率、随机生成M个个体作为初始种群P （2）个体评价：计算种群P中各个个体的适应度 （3）选择运算：将选择算子作用于群体。以个体适应度为基础，选择最优个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代 （4）交叉运算：在交叉概率的控制下，对群体中的个体两两进行交叉 （5）变异运算：在变异概率的控制下，对群体中的个体进行变异，即对某一个体的基因进行随机调整 （6） 经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P1。

AS3933的代码 解决唤醒死机 可以看看