Java毕业设计——搜索引擎的设计与实现（论文+答辩PPT+源代码+数据库）.zip

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深度学习基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目系统源码+猫狗识别数据集+大作业文档以及答辩PPT。 由于数据集中图片数量太多，所以将图片数据打包存在了 cats_and_dogs.zip 里面。 该数据集包含25000张猫狗图像(每个类别各有12500张)。CNN是用这个集合里面的数据进行训练，CNN基于验证集上的性能来调节模型配置（超参数：层数，每层神经元数量等）图像数据输入卷积神经网络之前，应该将数据格式化为经过预处理的浮点数张量。 需要对图像进行向量化处理，同时对标签也要进行向量化处理。 代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 中。

Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别项目源码+论文+答辩PPT 本项目是一个非常完整的深度学习实践，是基于卷积神经网络模型开展表情识别的研究，使用到的模型是卷积神经网络，难度适中，初学者也可看懂。为了尽可能的提高最终表情识别的准确性，需要大量的样本图片训练，优化，所以采用了 FER2013 数据集用来训练、测试，此数据集由 35886 张人脸表情图片组成，其中，测试图 28708 张，公共验证图和私有验证图各 3589 张，所有图片中共有7种表情。 源代码方便大家开箱即用！ 动手完成这个项目之后，就可以学习到： 1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的使用，为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。 2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。 3. 多分类问题在实际中的应用，是二分类的扩展。 4. 从数据处理，可视化，到模型搭建的过程，是一种经验和技巧的积累，达到“举一反三”的效果。

数据库课程设计答辩PPT模板(2013版)

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编译原理实习 软件工程092 李灿 2009012989 去除PPT模板上的--无忧PPT整理发布的文字 首先打开PPT模板，选择视图，然后选择幻灯片母版 然后再在幻灯片母版视图中点击“无忧PPT整理发布”的文字文本框，删除，保存即可 更多PPT模板资源，请访问无忧PPT网站--http://www.51ppt.com.cn 使用时删除本备注即可 展示您的作品,PPT模板作品投稿绿色通道 :chinappt2011@gmail.com 将此幻灯片插入到演示文稿中 将此模板作为演示文稿（.ppt 文件）保存到计算机上。 打开将包含该图像幻灯片的演示文稿。 在“幻灯片”选项卡上，将插入点置于将位于该图像幻灯片之前的幻灯片之后。（确保不要选择幻灯片。插入点应位于幻灯片之间。） 在“插入”菜单上，单击“幻灯片（从文件）”。 在“幻灯片搜索器”对话框中，单击“搜索演示文稿”选项卡。 单击“浏览”，找到并选择包含该图像幻灯片的演示文稿，然后单击“打开”。 在“幻灯片（从文件）”对话框中，选择该图像幻灯片。 选中“保留源格式”复选框。如果不选中此复选框，复制的幻灯片将继承在演示文稿中位于它之前的幻灯片的设计。 单击“插入”。 单击“关闭”。 PPT模板来源于互联网,版权归原作者所有,如有问题请与站长联系 *

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