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来源：Licence：MIT作者：AngusKing     Swift 实现“会说话的汤姆猫” App 互动效果，除了不能发出声音，动画效果与原App十分类似。基本原理是，根据选择的不同动作，播放对应的图像序列。支持图片缓存。

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机器学习课程设计猫狗图像识别检测分类项目源码+数据集 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。

天猫复购数据集.zip

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将猫映射(cat map ) 与Logist ic 映射相结合, 构造了一种语音加密算法. 该算法首先将语音数据堆叠成二维,
然后利用二维猫映射将数据的位置置乱, 最后利用一维Logist ic 映射构造替换表, 对数据进行扩散. 密码分析表明,
该算法具有较高的安全性, 能够抵抗统计攻击、差分攻击和已知密文攻击. 与传统的DES 算法相比, 该算法加密速度
更快, 适用于实时语音加密.

实现猫和狗图像的二分类

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