主要介绍了Python利用Faiss库实现ANN近邻搜索的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

掀起Keras的盖头来。虽然之前很多深度学习的课程种都有提到过Keras，但是Keras作为单独的一个项目进行全面的高阶教学，应该还是第一次。Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果。 视频大小：4.6G

主要为大家详细介绍了使用python实现ANN的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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神经网络实现分类matlab代码dsg_predictive_modelling 使用matlab机器学习工具箱解决蘑菇数据集的问题。 该解决方案包含在文件“solution.csv”中，该文件包含给定数据的类的预测值。 然后文件'solution_code.m'包含源代码 在这个存储库中，我已经放置了数据科学组 iitr 提供的蘑菇数据集的完整解决方案。 我已经使用深度学习来解决这个分类问题。 该存储库包含一个名为“solution_code”的文件，其中包含使用具有单个隐藏层的神经网络执行 ddep 学习过程的完整代码。 我首先分析了数据集并推断出属性 - gill-attachment 有 97.64% 的值为 'f'，veil-type 有 100% 的值为 'p'，而 veil-colour 有 97.73% 的值作为“w”提供的信息，这些信息对我们的模型没有帮助，所以我在开始时删除了它们。 然后我意识到在某些属性中，一些特定的值更多地集中在数据集的底部，而一些在顶部，因此我将它们随机分布以打破任何一种对称性。 然后我将半径和权重等数值数据类型与分类数据类型分开，并且必须分别

这是一个神经网络开发包。目录ann下是专门针对神经网络的代码，外部目录是一些公用的代码，与神经网络无关，但是神经网络的代码用到了它们。 ann目录下有一个目录demo，里面存放了一些示例程序，请参照它们进行编程。 该开发包为http://www.aiport.net分发，详细帮助和最新资料请登陆该网站查看。

QT+OpenCV+ANN_MLP实现简单车牌识别源码，包括训练数字和字母的代码及样本

Canny 检测算法包含下面几个阶段： 1.图像灰度化 2.高斯模糊处理 3.图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算 4.NMS（非极大值抑制） 5.双阈值的边界选取 1、图像灰度化   当仅提取一张图片的边界，单通道的图片已经足够提供检测出边界的信息。所以我们可以将R、G、B的3通道图片乃至更高维的高光谱遥感图像进行灰度化，这是一种降维操作，它减少了冗余数据从而降低了计算开销。以下是对RGB图片灰度化的方法： def gray( img_path): 计算公式： Gray(i,j) = [R(i,j) + G(i,j) + B(i,j)] / 3 or :