深度学习基于卷积神经网络的图像风格迁移项目系统源代码。统计学习课程挑战问题。 构成 output 生成图片的代码 images 风格图片和内容图片 theme GUI的主题 Image.py model.py parameters.py train.py 为项目的代码 sun-valley.tcl 为GUI的必须文件 代码运行方法 1、 python解释器中安装tensorflow 2.3.0，tqdm，tkinter 2、 克隆本仓库 3、 运行train.py代码 使用说明 参数选择可选低风格内容、高风格内容，代表生成的图片是否更贴近风格图片 单击 选择内容图片按钮 来选择图片，单击 选择风格图片按钮 来选择风格图片 单击 运行按钮 来运行代码

深度学习基于ZYNQ的卷积神经网络硬件加速器项目系统源码。一个非常完整的项目 运行流程 在Lenet5文件夹中训练并测试卷积神经网络。 量化神经网络并测试效果，最后导出参数。 在custom_ip工程待封装的硬件加速器各BROM IP核中加载刚生成的coe文件。 综合custom_ip中的工程，并导出IP核。 在LeNet5_PSPL工程中导入刚生成的IP核，综合、实现、导出bit流。 运行Xilinx SDK，导入测试图片的标签数据，进行测试。 基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，实现对于卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。 PL端实现硬件加速器（包括卷积层、池化层、全连接层的实现，缓存区，共享乘累加器）。PS端实现验证测试流程的控制（非常简单的逻辑，就是发送start信号，等待done拉高，读出识别结果，重复200次后计算准确率和耗时。真正软硬协同的PS端应该连上摄像头，然后把摄像头的数据发送过去识别。 测试在开发板上的效果是200张图片，准确率96.5%，耗时47ms。

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。

项目系统项目管理英文词汇整理 很好用 企业系统规划方法 Business System Planning 信息资源管理 Information Resource Management 企业资源计划 Enterprise Resources Planning 客户关系管理 Customer Relationship Management 供应链管理 Supply Chain Management 商业智能 Business Intelligence

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解决方案的模板，有一些瑕疵，文档编写时编号有些瑕疵，本人对文档编写熟练度有限，正在学习中，望见谅。

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