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姿态分类训练代码： train.py为训练代码，会生成model.h5，替换平台端即可； data_deal为制作数据集，然后转为result.csv即可。读取本地摄像头制作。

量化投资以python为工具 课后练习题代码 主要练习基本的量化策略和基本语法，学习python的基础函数和基本功能的实现

对VGG16模型进行预训练，代码功能是对一组数据集进行5分类

包含BP神经网络实现、训练代码以及随机生成数据集和多组对照实验的代码

ksvd算法进行字典训练，程序中用到omp算法，需下载omp程序共同使用

情绪分类代码 数据源需自己手机 最好转成梅尔频谱 测试后 准确率达到98% 本人测试了开心 惊讶 哭 愤怒

SSD训练过程中的关键点是如何将ground truth信息和网络预测输出的信息匹配上，一旦信息匹配上就能端到端的训练了（这里可以理解为预测值和GT值为loss function的两个输入，需要进行相应值的转换才才能符合loss function的输入标准）。 匹配策略： 在SSD的训练过程中，当预测bbox和任一gt bbox的jaccard overlap（IOU值）大于0.5时都被当做正样本（由于图像中GT很少，目的是防止负样本过多这个样本过少，学习难度大），其实即使是这样训练过程中由于ground truth太少，正负样本还是极度不平衡； 训练目标（loss函数）：

AlphaPose的轻量化单人姿态估计网络（SPPE）训练代码 使用步骤 1. 下载数据集放置到train_demo/data文件夹 2. pip install -r requirements.txt 3. 安装pycocotools和alphapose 3.1 cd train_demo 3.2 python setup.py install 3.3 python setup1.py build develop 4.开始训练 python train_demo/train.py 相关博客：https://blog.csdn.net/xzq1207105685/article/details/119331007

深度学习模型训练部分,包括各项超参数如优化器、学习率迭代次数等介绍,单机多卡及多机多卡训练以及训练可视化，也包括代码示例