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新闻分类 基于那里类别的新闻分类是一个项目，其中新闻是通过标题作为输入的类别，并且机器将预测它必须属于哪个类别。在该项目中，使用了从基本（Count，Tfi df等）不同的矢量化技术来推进（手套，word2vec等）技术。此外，它还使用了大约所有的机器学习算法和神经网络技术

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Torrent_to_Drive 使用深度学习和Flickr-8k数据集进行自动图像字幕。 还对Xception模型和Inception模型进行了比较。 这是使用卷积神经网络和一种递归神经网络（LSTM）为所有类型的图像生成标题和替代文本的最简单方法。 关于 图像特征将从在imagenet数据集上训练的CNN模型中提取（请参见下文），然后将特征输入到LSTM模型中，后者将负责生成图像标题。 此回购围绕Keras提供的2个模型进行。 提取的功能可以在找到 使用的数据集可以在找到 Jupyter笔记本可以在找到 训练过的模型可以在找到 需求和依赖关系可以在找到 字幕生成器可以在找到 想要贡献？ 建议，错误报告，错误解决受到高度赞赏，请打开问题和/或PR 建立 设置虚拟环境（强烈推荐） 激活环境。 安装需求，使用pip3 install -r requirements.txt 注意：

（续）Python3.x+Pyqt5实现主窗体里树形导航栏按钮驱动分割器QSplitter动态载入多个子窗体，而且第3个子窗体还实现了界面与业务逻辑分离。

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头盔检测_面部识别 一个建筑工地，头盔矿工，电工，建筑工人等类型的要求在工作中佩戴，可以有效地保护人员的安全，但是由于一系列不戴头盔的事故而引起的，给我们打了个电话，一些员工在工作本身没有戴头盔的情况下会增加安全风险，请稍加注意，以便有可能“发现”安全风险或事故。因此，在我们的项目中，将计算戴头盔的人数，不戴头盔的人数建议戴上必要的头盔。摄像机会检测到头部的数量，没有头盔的头部会标有红色斑点，并且还会检测到头盔，手套和鞋子，如果不戴，则这些部位也会显示为：红点。

GAT-图注意力网络（PyTorch） :laptop: +图形+ :megaphone: = :red_heart: 此回购包含原始GAT论文的PyTorch实现（ :link: ）。 它的目的是简化一般的GAT和GNN的玩法和学习。 目录 什么是GNN？ 图神经网络是一系列神经网络，它们处理图上定义的信号！ 图可以建模许多有趣的自然现象，因此您会发现它们在以下任何地方都得到了使用： 计算生物学-预测强效 计算药理学-预测 流量预测-例如在 推荐系统（用于 ， ， 等） 一直到大型强子对撞机，和列表不断出现！ GAT是空间（卷积）GNN的代表。 由于CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功，因此研究人员决定将其概括为图形，因此我们