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手写方程式求解 使用卷积神经网络求解手写方程 要求 OpenCV 凯拉斯 介绍 在这个项目中，我尝试使用opencv和pretrain resnet50模型评估手写表达式。 为了测试项目，我在油漆上创建了手写表达并将图像加载到Evaluate_Equation.ipynb中 代码说明 1. Extract_data.ipynb 从数据集中加载图像 图像->灰度->图像取反 查找轮廓 按boundingRect排序 查找具有最大面积的矩形 裁剪图片 将图像调整大小并调整为一维数组 附加课程（从0到12的数字） 存储在列表中并转换为csv 2. Handwriting_train.ipynb 使用熊猫导入csv 分为图像和标签 将1D图像转换为3D图像 将图像重塑为（，28,28,3） 导入预训练的Resnet50模型并添加密集层 训练模型 保存模型 3. Evaluate_Equ

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Python课程设计—基于卷积神经网络手写数字识别系统，经老师指导通过的高分项目。 选题 利用numpy完成手写数字数据集的识别，完成多分类问题，搭建神经网络，并且完成模型的训练以及性能评估，可视化数据 用到的知识 sklearn 数据集的提取分割 yaml配置文件使用 numpy实现各个神经层 参数初值选择 梯度下降方法选择 sklearn 分类模型评估 matplotlib数据可视化 设计模式 Markdown写报告

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尝试从具有逐渐降低的介子质量的模拟中提取具有零质量夸克的两种动力学风味的，在零化学势下QCD的手性跃迁顺序的方法，由于它们增加了数值成本，因此仍然没有定论。 在解决此问题的另一种方法中，我们将路径积分视为退化夸克的连续数Nf的函数。 如果对于Nf≥3，手性极限的跃迁是一阶的，那么对于Nf = 2，第二阶跃迁则需要介于两者之间的三临界点。 反过来，这意味着随着接近手性极限，一阶和交叉区域之间的临界边界线的三临界缩放。 在交错的费米子离散化过程中，很容易实现非整数数量的费米子风味。 在μ= 0和Nf = 2.8、2.6、2.4、2.2、2.1的粗Nτ= 4晶格上的探索性模拟确实显示了临界质量的平滑变化，从而在（m，Nf）平面上绘制了一条临界线。 对于最小的质量，该线看起来与三临界定标一致，允许外推至手性极限。

在Dyson-Schwinger方程的框架内，并通过多次反射扩展，我们研究了有限体积对球形手性相变的影响，并特别讨论了其对临界终点（CEP）可能位置的影响 ）。 根据我们的计算，当我们使用球体而不是立方体时，有限体积对相变的影响并不像先前计算的那么重要。 例如，随着球形体积的半径从无限减小到2 fm，临界温度 在零化学势和有限温度下，仅轻微下降。 在有限的化学势和有限的温度下，CEP的位置朝着较小的温度和较高的化学势移动，但变化幅度不超过20％。 结果，我们发现不仅体积的大小，而且体积的形状对相变都有很大的影响。

本文在无质量（3 + 1）维Nambu–Jona-Lasinio模型的框架下，研究了具有两种夸克味的重质夸克物质在零温度下在重子，同位旋和手性同位旋化学势存在下的相结构。 。 已经表明，在大的Nc极限（Nc是夸克的颜色数）中，在手性对称破坏相和带电的离子缩合相之间存在对偶关系。 我们研究的主要结论是，手性异位旋化学势在同位素不对称的稠密夸克物质中产生带电的离子缩合。