python机器学习大作业用numoy构建原始CNN网络项目源码。在本项目中，通过numpy实现了一个CNN网络，包括其中的卷积层，池化层以及全连接层，通过公式推导、代码编写，加深了对于卷积、池化、反向传播等概念的理解。 采用现在主流的深度学习框架Pytorch实现识别，并与自己搭建的CNN训练结果进行比较。 采用相同的网络结构： self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=8, kernel_size=3, padding=0, stride=1) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size =2, stride=None, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(13 * 13 * 8, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) 在3个epoch下测试结果： 相比与用numpy实现的CNN，其具有较高的稳定性，以及训练速度，因为PyTorch将输入转为张量形式，转入GPU中训练，同时用了SGD优化器，加快loss收敛速度。

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主要功能：RGB到灰度图像，RGB到灰度图像，亮度和对比度变换，亮度拉伸变换，对数拉伸变换，二值化图像，灰度变化法，取反色，直方图调整法，图像几何变换，通用图像旋转，水平翻转，垂直翻转，图像缩放，错切变换，水平错切，垂直错切，图像噪声模型，椒盐噪声，高斯噪声，泊松噪声，空间域滤波，直方图均衡化，线性空间滤波，非线性滤波（中值滤波），中值滤波，排序滤波，逆谐波均值滤波器，经典锐化方法，经典梯度锐化，经典拉普拉斯锐化，经典平滑方法，模板均值法，领域均值法，频率域滤波，低通滤波器，理想低通滤波器，巴特沃斯低通滤波器，高斯低通滤波器，高通滤波器，理想高通滤波器，巴特沃斯高通滤波器，高斯高通滤波器，理想带通滤波器，理想带阻滤波器 傅里叶变换，傅里叶正变换，傅里叶反变换，没有中心化的傅里叶变换，没有中心化的傅里叶反变换，图像退化模型，运动造成的模糊，带噪声的运动模糊等

注意： 1.本项目因电梯运行效果在单片机上不佳，所以运用isis全程模拟单片机，传感器操作。 2.本项目运用了串口通信收发数据，所以运用时需要下载VB，串口助手等软件。 功能：根据实际控制电梯楼层升降，检测电梯内温湿度，火焰，到达楼层等。

人工智能期末大作业大合集+课程设计+结课作业大合集。根据作业要求，每个算法都有相应的算法介绍、实验代码、实验结果、实验总结。全部使用Python实现。 人工智能作业大合集总共分为三大部分，每部分由几个相关算法组成，如下： 1、搜索算法 深度优先 广度优先 A星八数码 Tips:三种算法都用于解决八数码问题。在Astar算法中比较了三者的性能，显然Astar要比另外两个强 2、智能优化算法 遗传算法 粒子群寻优算法 蚁群算法 Tips:三种算法都用于解决TSP问题，其中粒子群寻优算法不适合解决TSP问题，但经过改造后仍然可以用于解决TSP。数据集是att48，其最优解是10628/33523，这两个数分别是伪欧氏距离和欧氏距离 3、深度学习 BP神经网络 卷积神经网络 Tips:两种算法都用于解决手写体识别。由于使用的是TensorFlow，已经很好的实现了深度学习的功能。所以主要是学习了深度学习的原理，并能够使用TensorFlow。

人工智能技术期末课程大作业基于flask框架的手写数字识别系统源代码。 内含实现手册和项目文档和汇报ppt。 当然，代码也不会少啦！ 1.文档的latex代码 :sunglasses: 2.flask框架的代码(三种模型打包好了，在框架中直接加载使用) :sunglasses: 3.手写数字识别的代码(sklearn的决策树和svm模型，pytorch的ANN模型):sunglasses: 软件架构 用pytorch得到ANN模型 SVM和决策树模型我们是通过sklearn得到的 然后模型打包，在flask框架中使用(页面编写也比较精彩，可以康一康！) 安装教程 也许看一下实现手册可以帮助到你！

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