基于LSTM神经网络对金融序列数据进行预测源代码。 文件包含： 采用lstm神经网络对金融序列数据进行预测分析并生成图片 数据（data文件夹，为将tushare中导入数据经过转译处理后形成的.csv表格文件，可通过excel等打开）； 图片（png文件夹，为代码工作过程中可视化形成的各类图片，包括收益率的频率直方图及其正态拟合曲线、LSTM模型分析后的预测和真实走势曲线拟合图） 代码（code文件夹，基于python和相关功能包实现，其中config.py中保存tushare的token接口，如需使用请自行注册）； 文件包含： 采用lstm神经网络对金融序列数据进行预测分析并生成图片 数据（data文件夹，为将tushare中导入数据经过转译处理后形成的.csv表格文件，可通过excel等打开）； 图片（png文件夹，为代码工作过程中可视化形成的各类图片，包括收益率的频率直方图及其正态拟合曲线、LSTM模型分析后的预测和真实走势曲线拟合图） 代码（code文件夹，基于python和相关功能包实现，其中config.py中保存tushare的token接口，如需使用请自行注册）；

基于深度学习的艺术画生成系统，包含教程以、数据集及算法源码可以配置GPU训练。这个模型参数已经设置好可以直接使用

以歌词为输入运用深度学习算法生成旋律，以旋律为输入生成伴奏，两个模型可以分别训练，内含环境搭建教程

文档包含了2021年最新的大厂算法岗面试题，如果你正在找工作，那一定不要错过，知己知彼才能百战百胜

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肺癌是一种世界性的高发疾病，死亡率更是居高不下。早发现，早治疗是提高肺癌的治愈率和延长患者生命周期的重要手段，而肺结节是肺癌早期的主要表现形式，因此，对肺结节的早期诊断分析是提高肺癌患者生存率的关键。利用计算机断层扫描技术（Computed Tomography, CT）筛查肺结节是目前通常采用的诊断方法。随着患者的日益增多，肺部 CT 数据也在呈指数级地增长，无疑给医师的人工筛查工作带来了巨大的挑战和负担，因此使用计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis, CAD）技术进行肺结节检测分割十分必要，能极大的提高医师的诊断效率并进一步提高肺癌诊断的准确率。 由于肺结节在尺寸、形状上的多变性以及与肺部血管等组织的相似性。在使用传统分割方法进行肺结节分割时，过于依赖医师的先验知识及主观判断，导致容易出现漏分割和过分割的情形。利用深度学习算法的分割过程不再需要人为选择特征，并且能够提取到更具体、更有辨识度的信息，将深度学习算法用于医学图像分割现已成为一个重要的研究方向。U-Net 网络因结构简单、泛化能力强，已广泛应用于医学图像处理领域。

内部含数据集、算法、预训练模型；下载即可直接运行。含详细的教程。