本人“用于图像压缩和去噪的深度CNN自动编码器”文章的jupyter notebook源代码

完整的代码，环境配一下可以直接跑

文章目录问题记录问题一：修改jupyter默认打开目录问题二：anaconda中jupyter无法import已安装的pandas模块问题问题三：在tensorflow中找不到to_categorical问题四：ModuleNotFoundError: No module named ‘transformers’C盘爆满解决办法 问题记录 这串代码是在参加疫情识别情绪大赛的时候看的网上大佬们的代码，AI小白在刚运行程序之初就遇到了很多问题，主要是导入一些包的问题，之前也遇到过很多类似问题，也就挨个百度解决一下，现在整理一下问题和解决方法。 import os import sys sys.pa

数据集：Flickr8k glove.6B.200d

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道路分割 合作者： 目录 ： 介绍 该项目是 “模式分类和机器学习”课程的一部分。 更具体地说，这是我们针对道路分割的第二个项目的解决方案。 该文件概述了我们的代码及其功能。 有关该项目本身的所有其他说明，可以在其官方文件（ paper.pdf文件）中找到。 该项目的目标是通过确定哪些16x16像素斑块是道路还是不是道路来分割地球的卫星图像。 简而言之，该代码运行第一个卷积神经网络以获得基本预测。 此后，它运行第二个，即后处理一个，它使用先前计算的预测来给出最终预测。 结果 我们取得了约0.91的F1分数，下面您将看到一个图像，说明所获得的定性结果。 在图像上，每个检测到的道路补丁都以

贝叶斯先知 先知温度模型的贝叶斯优化，具有每日和每年的季节性以及额外的回归系数 如果您喜欢BayesianProphet，请给它加星号，或拨叉并作出贡献！ 先知分解显示了趋势以及英国剑桥温度观测的年度和每日季节性： 安装/使用 必需的： 最新版本的 包 程序包 包 要安装python软件包： pip install -r requirements.txt 安装以上依赖项后， 克隆存储库并在Jupyter的本地安装中打开笔记本，或 远程尝试笔记本 -可编辑 -可编辑 在上 在查看 细节 有关数据（包括清洁），基线模型，每日和每年的季节性描述以及R先知模型的详细说明，请参阅我的时间序列和R资料库中有关Cambridge UK温度预测的其他模型。 假设和限制已包含在上述存储库中，此处不再赘述。 我的剑桥大学计算机实验室气象站R Shiny存储库中提供了其他探索性数据分析。 我的主

机器学习入门专栏笔记对应jupyter notebook以及封装的各种算法。 包含：jupyter notebook、numpy、matplotlib的使用以及常见函数，KNN算法，线性回归算法，梯度下降算法（随机梯度下降算法），PCA与梯度上升法，多项式回归与模型泛化，逻辑回归，评价分类，SVM，决策树，集成学习与随机森林等机器学习的基础算法。 笔记还在更新中 个人笔记，如有错误，感谢指出！

低质量人脸数据集中的识别具有挑战性，因为面部属性被遮挡和退化。基于边缘的损失函数的进步导致了嵌入空间中人脸的可辨别性增强。此外，先前的研究已经研究了自适应损失对错误分类（硬）示例赋予更多重要性的影响。在这项工作中，我们在损失函数中引入了自适应性的另一个方面，即图像质量。我们认为强调错误分类样本的策略应该根据它们的图像质量进行调整。具体来说，简单或困难样本的相对重要性应基于样本的图像质量。我们提出了一种新的损失函数，它根据图像质量强调不同难度的样本。我们的方法通过使用特征规范来近似图像质量，以自适应边缘函数的形式实现了这一点。大量实验表明，我们的方法 AdaFace 在四个数据集（IJB-B、IJB-C、IJB-S 和 TinyFace）上的人脸识别性能优于最先进的 (SoTA)。

Python py2neo包和prompt-toolkit冲突，导致jupyter notebook不能用，解决方法