DDSM是一个开源的乳腺癌X光数据集，其中包括四类，良性恶性正常以及无需回访的良性。研究人员可以使用其训练模型，但是由于其为医学上的专业格式LJPEG导致训练无法进行，所以本人提供了转换后的jpeg格式的数据集供大家使用，同时附上了转换成其他格式的指令。

1、资源内容：基于Python实现神经网络与深度学习大作业（源码）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

VOCtrainval_14-Jul-2008.tar

2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

120类花卉分类数据，已经分好了，由于数据太大，分两次上传，这次只上传了62类，剩下的40类下次上传。

基于深度学习的水果图像识别系统__水果图像识别论文毕业设计范文.pdf

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

首先我们要对时间序列概念有一个基本的了解时间序列预测大致分为两种一种是单元时间序列预测另一种是多元时间序列预测单元时间序列预测是指只考虑一个时间序列的预测模型。它通常用于预测单一变量的未来值，例如股票价格、销售量等。在单元时间序列预测中，我们需要对历史数据进行分析，确定趋势、季节性和周期性等因素，并使用这些因素来预测未来的值。常见的单元时间序列预测模型有移动平均模型（MA）自回归模型（AR）自回归移动平均模型（ARMA）差分自回归移动平均模型（ARIMA）后期我也会讲一些最新的预测模型包括Informer，TPA-LSTM,ARIMA,XGBOOST,Holt-winter，移动平均法等等一系列关于时间序列预测的模型,包括深度学习和机器学习方向的模型我都会讲,你可以根据需求选取适合你自己的模型进行预测，如果有需要可以+个关注。

数据集:training_set, test-set,traing_set里面存放的是猫狗分类的数据集，test_set里面存放的是猫狗分类的测试集。 datasets.py：数据集的读取，并且会按照7:3的比例将traing_set划分为测试集和验证集 chuli.py：验证数据集读取的正确性 model.py:里面存放的ResNet34的代码 train.py:训练集，并且会drew出训练集和验证集的损失和acc test.py：最终会输出训练好的模型(resnet.pth)对于测试集的acc 该项目非常适合初学深度学习者，可以学习关于数据集

深度学习烟叶检测/分割数据集，包含五百六十张不同场景下的烟草叶片图像数据，可用于人工智能（深度学习）的学习和研究