Jupyter笔记本

FER-面部表情识别 这项工作是为了证明以下问题： : 使用卷积神经网络和OpenCV构建了实时面部检测器和情绪分类器。 CNN模型已经过调整，即使在低端设备上也具有出色的性能。 使用说明 按照进行神经网络训练。 文件结构： FER_CNN.ipynb-训练CNN的教程 FER.py-使用预先训练的模型进行推断 model.json-神经网络架构 weights.h5-训练过的模型权重 安装 建议使用Python虚拟环境。 用于模型预测 pip install -r requirements.txt 要么 pip install opencv-python pip instal

bond_pricer Python类和jupyter iPython笔记本，用于为固定息票债券定价。 它主要设计用于一级市场，但也适用于二级市场。 支持以下优惠券频率：年度，半年度，季度，每月 支持以下日期计数约定：实际/实际，实际/ 365，实际/ 360、30 / 360美国，30/360欧盟 支持以下首个优惠券类型：常规，长优先，短优先，全短优先

情感分析 受过Python的情感分析，并接受过Amazon西班牙评论的西班牙语培训。 请参阅我的博客以获取详细信息： 模型训练： : 应用于网页的模型： :

jupyter notebook是一个比较比较不错的网页版python编辑器，但是，由于很多“技术文档”都是直接以markdown(.md格式的文件)的格式编写的，而且jupyter notebook的代码文件(.ipynb)也可以转换成.md格式的文件，更为重要的是，我们从github上下载的很多学习资料也都是.md文件格式的。因此，为了能够在jupyter notebook上实现： 使用jupyter notebook浏览技术文档； 将转换成.md格式的python代码在不用转换格式的情况下直接由jupyter notebook上打开并且运行代码; 更加方便的由jupyter notebo

主要介绍了jupyter notebook插入本地图片的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

这里写自定义目录标题一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。二、用scikit-learn库中也有LDA的函数，下面给出测试代码三、完成Iris数据集的 Fisher线性分类，及实现可视化 一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。 若不会清楚，请访问次链接 二、用scikit-learn库中也有LDA的函数，下面给出测试代码 from sklearn import datasets, cross_validation,discriminant_analysis #####################################

图像分类器-TensorFlow项目 在这个项目中，我们将首先为使用TensorFlow构建的图像分类器开发代码，然后将其转换为命令行应用程序。 我们将使用来自牛津大学的102个花卉类别的。 该项目的数据非常大-实际上，数据非常大，您无法将其上传到Github。 要求 该项目需要安装Python 3.x和以下Python库： 在终端中运行任何命令之前，请确保使用pip安装TensorFlow 2.0和TensorFlow Hub，如下所示： $ pip install -q -U "tensorflow-gpu==2.0.0b1" $ pip install -q -U tensorflow_hub 注意：为了完成此项目，您将需要使用GPU。 因为在您本地的CPU上运行可能无法正常工作。 您还应该仅在需要时启用GPU。 项目结构 该项目由两部分组成： 第1部分-使用深度学习开发图

切片机 3D Slicer扩展，允许从Jupyter笔记本电脑使用该应用程序 演示视频： : 用法 选项1.使用活页夹运行 您可以使用此选项快速入门。 无需安装或设置，只需单击下面的链接，然后在Web浏览器中通过Jupyter Notebook开始使用Slicer。 当您单击链接时，活页夹将在其云服务器上启动具有SlicerJupyter扩展名的3D Slicer。 活页夹是一项免费服务，服务器资源非常有限。 同样，没有交互式访问图形用户界面。 因此，仅建议将该选项用于测试，演示或简单的计算或可视化。 选项2.在您自己的计算机上运行 安装并启动它 在Extension Manager中安装

分析线性回归方程的的待定系数a和判定系数R2的分解步骤目录一、运行jupyter notebook，搭建python环境1、打开Windows终端命令行，输入==jupyter notebook==，打开我们的jupyter工具，如下所示：2、在jupyter的web网页中创建python文件，如下所示：3、现在就可以在jupyter的代码行里面输入我们的代码啦！二、本次内容所需要的表格数据1、本次所需要的数据主要如下三、实验原理四、编辑python代码，分步骤解析线性回归方程1、导入我们所需要的python库2、为自变量和因变量赋值3、求自变量温度的==和==及==平均值==4、求因变量销售