内容概要： 模式识别大作业，模式识别之male_female+人脸识别实验作业——分任务python代码，基于普通python代码及sklearn实现，包括贝叶斯分析，一维及二维正态分布数据处理，Fisher线性判别，及PCA数据降维原理相关代码，人脸识别PCA降维及最近邻、k近邻算法等（内含实验数据） 效果：代码均实际实验过，可以跑通，且自带实验准确率计算以及具体标签验证可视化 只需提前安装好sklearn、scipy等包即可成功运行。

BP神经网络以及在手写数字分类中python代码的详细注释-附件资源

内容概要：通过python编写的人脸识别小项目，未使用任何神经网络框架，代码简单易懂。 适宜人群：适合初学神经网络的学者学习研究，可作为上手小项目。了解神经网络运行原理。

全国天气查询小程序，含UI界面，python源码，exe可执行文件。详细介绍参见本人博客。

重装 一个Python实用程序，可在每次迭代时从源代码重新加载循环体而不会丢失状态 在训练深度学习模型期间对编辑源代码有用。 这样，您可以添加日志记录，打印统计信息或保存模型而无需重新开始训练，因此也不会丢失训练进度。 安装 pip install reloading 用法 要在每次迭代之前从源重新加载for循环的主体，只需使用reloading包装迭代器，例如 from reloading import reloading for i in reloading ( range ( 10 )): # here could be your training loop print

程序运行时修改Python代码而不打断运行过程，可在PyTorch程序训练过程中添加输出、查看统计、保存模型参数等 重新加载一个 Python 实用程序，用于在每次迭代时从源重新加载循环体而不会丢失状态 用于在深度学习模型训练期间编辑源代码。 这让您无需重新开始训练即可添加日志记录、打印统计信息或保存模型，因此不会丢失训练进度。 安装 pip install reloading 用法要在每次迭代之前从源代码重新加载 for 循环的主体，只需使用重新加载包装迭代器，例如 from reloading import reloading for i in reloading(range(10)): # here could be your training loop print (i) 要在每次执行之前从源重新加载函数，请使用 @reloading 修饰函数定义，例如 from reloading import reloading @reloading def some_function(): pass 示例 以下是如何使用您最喜欢的库重新加载的简短片段。 有关完整示例，请查看示例文件

计算机视觉的实验，Python写的代码，萌新代码，勿喷，仅仅只是方便没时间写实验的朋友，直接用python打开就能运行

步态数据上的预测建模：使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一次优化模型参数两次的第一次迭代的结果。 “批次大小和神经元测试”显示第二次测试的结果，优化了其余两个参数

1、python代码 2、有数据集，直接运行

酒数据集 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124780441