基于PaddleDetection中SSD算法实现的火焰识别检测源码+数据集+训练好的模型 配置文件都配置好 数据集都配置好，有数据配置脚本，执行一下即可。 训练好的模型，数据集 备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于Keras+python实现的声纹识别系统完整源码(可训练和测试)+带数据集+训练好的模型+项目说明.7z 【项目】基于深度学习的声纹识别 【主要功能】 通过声音识别人物 实现原理（流程）： 音频 → 提取语音特征（FFT、Mel过滤、MFCC）→ CNN&GRU → Triplet loss损失函数训练 + 预训练 + 训练得结果

一个基于机器学习的新闻标题分类系统源码+数据集+训练好的模型+项目操作说明_本科毕设项目.7z bert_base中文预训练模型训练NLPCC2017 Task2新闻标题分类数据集的句向量 【环境配置要求】 Python：3.8.13 操作系统：Windows 数据库：MySQL Web框架：Flask 模型训练：sklearn 1.Anaconda创建虚拟环境 conda create -n Graduation python=3.8 命令行切换到对应目录 2.安装第三方库 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.将数据导入数据库 mysql -u root -p --local-infile=1 < D:\Bachelor_Graduation\Bachelor_Graduation.sql 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的机器学习、深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。

基于yolov5+大疆教育无人机Tello TT实现目标识别检测+追踪测距完整源码+数据集+训练好的模型+操作说明文档.7z 数据集目标是旗、圈识别 模型已经训练调优 请参考项目说明中的步骤来操作。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

数据集 hwlp5 data 中包含由非线性函数y=f(x)+n合成的数据，其中n 为加性噪声。请你研究多项式函数能在多大程度上可以用来表示这个关系。 (1)随机选择n=10个数据点作为训练数据，其余数据点用作测试样本。建 立一阶多项式模型(例如，y=ax+b,提示:在 MATLAB 中,使用命令 polyfit)。 以测试样本对测试样本的形式，绘制模型输出。计算模型的均方误差(MSE，模 型预测值与正确输出值之间的平方误差平均值)。 (2)对于 2-10 阶多项式，重复做(1)。 (3)重复做(1)和(2)各 100 次，估计每一阶多项式重复 100 次的平均 MSE。 绘制log(MSE)(即对数尺度的 MSE)与多项式阶数的关系图。 (4)对训练集大小为n={15,20,25,50,100,200}，重复做(1)-(3)。 (5) 讨论模型的log(MSE)随多项式阶数和用于训练模型的样本数如何变化。 讨论你的结果。 ================================================================================

YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)： https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128099672

spacy-ner-注释器 安装 pip3 安装 spacy 使用步骤 打开index.html文件并打开其中的数据。 发布注释下载数据并使用convert_spacy_train_data.py转换为 spacy 格式 如果您愿意，将数据拆分为训练和测试并将其添加到train.py 最后在设置超参数后运行 train.py。 迭代损失记录在output_log.txt 。 准确率、召回率和 f1 分数记录在train_output.txt和test_output.txt 通过运行losses_plotter.py检查进度。 如果您希望通过模型进行训练，请下载模型并在train.py添加其名称 详细信息和积分 访问这个网址： https://manivannanmurugavel.github.io/annotating-tool/spacy-ner-annotator/

1、基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4张3080ti显卡，5000多张图像数据（8000多个电动车目标）训练迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，分别是“电动自行车” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、YOLOv7算法Visdrone数据集训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127346292?spm=1001.2014.3001.5502

人脸识别pt模型，模型准确率98%以上