yolov5-pytorch框架做的铁轨表面缺陷系统，里面加pyqt5界面，可做毕业设计

机器学习 深度学习 人工智能代码（python）实现决策树sklearn

此项目是基于python_opencv的开源项目，采用cnn网络进行训练模型，完成俯卧撑，蹲起，引体向上的计数运动，专门设计UI界面方便使用者来使用，希望大家多多支持！！！！

这其实是我的期末作业，要求是基于Python人工智能算法实现的AI智能五子棋人机对弈期末大作业。上传到网上是为了造福广大计算机专业的同学们，我们在学习某一新课程或是新技术时总是需要借鉴的，尽可能让大家少走弯路希望我提供的资料能够帮助到需要帮助的友友们。 主要设计目标： 可以访问我写的专栏博客查看具体信息蛤。 https://blog.csdn.net/weixin_51989356/article/details/128537561 本系统是根据传统五子棋游戏的功能编写，其功能实现了基于AI人工智能算法实现智能的人机对弈五子棋。主要需实现如下目标： （1）Python 3.6.8环境的下的Python语言编程 （2）五子棋棋盘的设计 （3）五子棋棋子的设计 （4）电脑智能落子的实现 （5）棋局进行时的退出功能 （6）棋局胜负的判定 （7）人工智能算法的设计 （8）人工智能算法的优化 编写该项目前后共花费了我一个多星期的时间，包括大量的调研，知识点的学习，再到具体的编程开发，一整个项目流程下来确实容易身心俱疲，希望能对大家有所帮助，最后祝大家期末顺利，绝不挂科(ง •̀_•́)ง

基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 主要识别流程 车牌定位：使用 opencv 库函数进行形态学操作，初步定位车牌位置，得到预选区域 车牌筛选：通过训练好的卷积神经网络，对预选区域进行进一步筛选，得到较准确的车牌图片 字符分割：对车牌图片再次进行形态学操作，然后将车牌图片上的字符分割开 字符识别：最后再用卷积神经网络识别字符，输出结果 车牌筛选 和 字符识别 使用不同的卷积神经网络 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 操作步骤 首先搭建 Python 3.6.13 的基础环境 然后通过 pip 导入 requirements.txt 中所需的 Python 包 运行 cnn_plate.py 和 cnn_char.py 进行模型的训练 调整 lpr_main.py 中模型的路径，最后运行，输出结果 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip

内容概要：《大数据与人工智能》期末大论文，课程作业，重点知识梳理知识点归纳，心得体会，教学建议，课程评价。 适用人群：计算机相关专业软件工程大数据计算机等专业期末复习或者作业，水平有限有错误希望提出更改一起交流一起进步。 能学到什么：大数据与人工智能基础知识，名词概念，期末总结格式，包括神经网络模型、超参数、激活函数、学习率、卷积神经网络、python常用库基础语法概括等等。

《机器学习》学习笔记BP算法神经网络代码，根据西瓜数据集改变神经网络权重及阈值，利用json格式文件保存习得的神经网络结构。

癫痫脑电分类的课题在生物医学信号处理和机器学习领域很火。这个资源使用了美国儿童医院CHB-MIT数据集，所以首先你得先下载了这个数据集。太大了，资源放不下。 这个资源有癫痫分类的完整过程，包括从CHB-MIT数据集中取出数据，使用var做数据异常检验，利用低通滤波器和归一化函数对数据预处理，提取数据特征，构建1D-CNN卷积神经网络模型，利用数据训练模型，展示模型训练效果。 资源适合做这方面研究的同学，算是入门人工智能入门级的。

通过Python实现鸡群算法，包括鸡类和鸡群类，提供了判据函数的接口。 博客【Python实现鸡群算法】 地址 https://tinycool.blog.csdn.net/article/details/127942327

CLS算法，依据其中选择分类属性的策略不同，可以得到不同的决策树算法。比较常用的决策树有D3，C4.5和CART三种和实现，其中CART一般优于其他决策树，并且可用于回归任务。下面我们将编写代码实现这三种决策树算法。