5-机器学习系列（5）：卷积神经网络CNN之--原理及python实现1

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matlab人脸识别，口罩遮挡条件下的人脸识别，人脸考勤，口罩检测，条码识别，花卉识别，试卷分数录入，公式识别，路标识别，条形码识别等。 CNN神经网络，SVM、决策树等机器学习，GUI界面设计。 >传统机器学习算法 >深度学习神经网络 >GUI 界面搭建优化 秉持质量第一的原则，系统能得到较高的准确度，完成目标检测的任务要求。 985本硕，设计目标检测算法，包运行，可提供讲解，人很耐心，可以手把手教会你程序的逻辑，提出你的想法吧！保证你不后悔~~~ 可以先下载预览程序和GUI界面，也可以提出自己的需求，适合自己的才是最好的！

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1、YOLO任务的数据标注格式为txt时，可以用该代码在图片中绘制出标注框 2、YOLO是一个广泛使用的目标检测算法，用于在图像或视频中检测物体的位置和大小。YOLO任务的数据标注格式通常为txt文件，其中包括目标类别、边界框坐标和宽高比等信息。但是，对于大量的标注数据来说，手动绘制边界框可能会费时费力，因此需要使用自动化工具来完成这项任务。 3、在使用该代码时，需要确保图像文件与YOLO标注文件具有相同的名称（除去扩展名），并且它们位于相同的文件夹中。此外，还需要指定一些参数，例如矩形框颜色、线条宽度、字体和字号等。这些参数可以根据用户的偏好进行调整。

UCF101数据集，完整版，网盘分享。

easytorch 使用Python的numpy实现的简易深度学习框架，API与pytorch基本相同，实现了自动求导、基础优化器、layer等。 1 文档目录 2 Quick Start from easytorch.layer import Linear, Tanh, Sequential from easytorch.optim import SGD import easytorch.functional as F # Create a model, optimizer, loss function model = Sequential( Linear(1, 5), Tanh(), Linear(5, 1) ) opt = SGD(model.parameters(), lr=3e-4) loss_fn = F.mse_loss # train the mod

自动化数据科学 这个django专案有多个应用程式： regml-回归问题 classml-分类问题 clustml-聚类问题 superml-深度学习问题 该Web应用程序的最终目标是能够分析提供的数据集并从最常用的模型中推荐最佳的ML模型。 这全都取决于您的机器学习问题。 该工具将执行所需的任何数据预处理-数据清理，特征提取，规范化等。它将可视化数据并查看特征之间的关系。 最终用户只需输入很少的内容，就可以分别处理数字，分类和日期时间功能。 这听起来不令人兴奋吗？ REGML-回归ML 该应用程序旨在帮助数据科学家分析回归数据集并推荐最佳ML模型。 数据应以csv / txt格式提供，并且列数或其格式没有限制。 它接受数字，类别或数据列类型。 Please note that the quality of the analysis is as good as the data

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山东大学深度学习期末复习资料，93菜鸡。 包含上课ppt，几套期末试卷以及自己的学习总结。 学弟学妹看了认真复习应该可以90+。加油