麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀通常可以采用发现者和加入者这两种行为策略进行觅食。种群中的个体会监视群体中其它个体的行为，并且该种群中的攻击者会与高摄取量的同伴争夺食物资源，以提高自己的捕食率。此外，当麻雀种群意识到危险时会做出反捕食行为。

生成对抗网络，已训练模型，用于迁移学习

yolov5头部检测，教室头部检测，pyqt5，目标检测，深度学习，网络优化，目标检测接单，yolov5，yolov7，yolov8 扣扣：2046删532除381 语言：python 环境：pycharm，anaconda 功能：有训练结果，可添加语音报警，可统计技术，可定制yolov7，yolov8版本 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

使用Python的动手深度学习算法 这是Packt发布的《 的代码库。 通过使用TensorFlow实施深度学习算法和广泛的数学知识 这本书是关于什么的？ 深度学习是AI领域最受欢迎的领域之一，可让您开发各种复杂程度不同的多层模型。 本书涵盖以下激动人心的功能： 实施基础到高级的深度学习算法 掌握深度学习算法背后的数学 熟悉梯度下降及其变体，例如AMSGrad，AdaDelta，Adam和Nadam 实施循环网络，例如RNN，LSTM，GRU和seq2seq模型 了解机器如何使用CNN和胶囊网络解释图像 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 该代码将如下所示： J_plus = forward_prop(x, weights_plus) J_minus = forward_prop(x, weights_minus) 这是您需要的本

基于PaddleNLP的深度学习对文本自动添加标点符号源码，详情查看文章：https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/137094290

《深度学习必修课：进击算法工程师》配套代码

传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结传统三维重建和深度学习三维重建 MVS笔记总结、问题总结 传统三维重建和深度学

STM32 F103C8T6学习笔记12：红外遥控—红外解码~~.rar

高速公路交通车辆视频数据集，用于机器学习等