times：2020/3/23 操作系统：win10 环境：python 3.6 因为我之前把所有内容写在一篇文章里非常的乱，所以本文主线是训练自己的 yolo.h5 去识别图像中的人，所有小细节的操作，我都在文中添加了链接，新手的话需要注意看一下。 // 有任何的问题都可以直接评论，还有资料的话直接留言邮箱，说明问题// //也可以评论下加下微信询问// 大家一起加油学习yolo，之后我会再出一篇详细介绍yolo代码的文章 如果你是 yolo 小白，或者环境配置等一直报错，请先参阅上一篇博文：keras-yolov3目标检测详解——适合新手 (环境配置、用官方权重识别自己的图片) 本文目的：

语音聊天 Проектсостоитиздвухчастей-голосовойботиRESTfulсервердлявзаимодействиясним。 Длязапускаботалокальнонужновыполнить python3 bot.py （или run_bot.sh ）ивпредложенномменювыбратьжелаемыйвариантработы（ ）。 Длязапуска的RESTfulсервера，предоставляющегоинтерфейсдлявзаимодействиясмодулямиголосовогобота，нужно

Deep text matching 1、前言 Github 上面有很多文本匹配项目，本项目工作主要借鉴了 和 ，模型的代码风格来自前者。另外模型是使用 keras 深度学习框架进行复现的，主要也是使用的前者的复现代码，只是增加了个别模型的复现，也去除了一些我觉得不太重要的模型；另外，由于本项目只是实验层面探索，所以将 matchzoo 源码中一些和模型无关的很多代码进行了删减，同时对部分模型的结构进行了细微的调整，没有完全遵从论文里的设置。 我使用这些模型在2018年蚂蚁金服的文本匹配竞赛数据集（数据集来自text matching 上传，因此数据的预处理代码也使用的该项目的代码）上进行了一些实验，另外我借鉴了 项目的代码测试了几个 bert 系列模型（bert 及其变体）。由于训练集、验证集、测试集中的正负样本比例都是1:1，因此我使用了准确率这一评价指标来衡量了这些模型的性能，结果

keras版本的lstm

本次实验是应用keras下的DenseNet 来做分类，提供代码以供参考。代码除了需要更改路径和分类数外，应该不需要做其它改动可以直接运行。也可以换为自己的数据集进行实验，只需修改对应路径与图片。

CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具，使用CNN双向lstm和crf模型，并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换，训练脚本，预训练模型，可用于序列标注研究。注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93％，词性标注准确率约为90％，实体标注（在本样本上）约为85％。 提示 中文分词，词性标注，实体识别，在使用上述模型时，本质是就是标注问题！！！如果您第一次使用相关的模型，只需加上self.c

关键词：多输入多输出/BatchNormalization/dropout 两个不同领域输入，两个回归/分类任务， input_domain_a, input_domain_b concatenate(共享) task1:dense-BatchNormalization-dropout-dense task2:dense-BatchNormalization-dropout-dense

generative_adversarial_networks_101：生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN，DCGAN，CGAN，CCGAN，WGAN和LSGAN模型

VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，导致训练和测试效果变差。所以ResNet面临的问题是怎样在增加网络深度的情况下有可以有效解决梯度消失的问题。ResNet中解决深层网络梯度消失的问题的核心结构是残差网络。

面部表情识别 该项目可以从您的面部识别您的表情。该项目基本上来自Corsera指导的项目，但我改进了CNN模型的架构。 它使用CNN，Keras，OpenCV和Flask构建。 这将检测到5种面部表情，如Netural，Happy，Anger，Surprise和Sad。 我还使用Flask在Web上部署了该项目