Mnist python图片识别。 带网页端可上传手写字图片进行预测识别 使用SVM和ANN两种模型进行实现

与神经网络相关的资源，源程序，非盗版。

任务说明：编写一个钱币定位系统，其不仅能够检测出输入图像中各个钱币的边缘，同时，还能给出各个钱币的圆心坐标与半径。 效果 代码实现 Canny边缘检测： # Author: Ji Qiu （BUPT） # filename: my_canny.py import cv2 import numpy as np class Canny: def __init__(self, Guassian_kernal_size, img, HT_high_threshold, HT_low_threshold): ''' :param Guassian_kernal_size: 高斯滤

matlab+ann源码适用于心室纤维的 LDRB 方法 这是用于生成心室纤维的基于拉普拉斯-狄利克雷规则 (LDRB) 算法的 MATLAB 实现。 原始算法 [] 适用于消除自由壁中纤维的不连续性，并产生与透壁拉普拉斯解成正比的纤维旋转（在壁上近似线性）。 依赖关系 运行以安装依赖项 [,]。 例子 运行以生成示例性双心室几何结构的纤维。 执照 所有源代码均受 GPL-3.0 许可条款的约束。 版权所有 2021 Steffen Schuler，卡尔斯鲁厄理工学院。 接触 史蒂芬舒勒生物医学工程研究所卡尔斯鲁厄理工学院 参考

有时候会碰到cuda报错，OSError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file 原因是cuda动态链接库没有链接上。 解决方法如下： cuda10.0： sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64 cuda9.0： sudo ldconfig /usr/local/cuda-9.0/lib64/ 说明 ldconfig 命令的用途,主要是在默认搜寻目录(/lib和/usr/lib)以及动态库配置文件/etc/ld.so.conf内所列的目录下,搜索出可共享的动态

arima的matlab代码time_series_forecasting_pytorch 实验源码：使用pytorch进行时间序列预测，包括MLP、RNN、LSTM、GRU、ARIMA、SVR、RF和TSR-RNN模型。 要求 Python 3.6.3（Python） keras 2.1.2 火炬 1.0.1 张量流-GPU 1.13.1 sklearn 0.19.1 麻木 1.15.4 熊猫 0.23.4 统计模型 0.9.0 matplotlib 2.1.0 代码 ARIMA.py：ARIMA 模型，迭代版本 Holt_Winters.py Holt-Winters 模型，只有初级版本 eval.py：评估指标，包括RMSE、MAE、MAPE和SMAPE。 NN_forecasting.py：神经网络预测 model.py：神经网络模型 train.py：神经网络模型的训练和预测，包括RNN、LSTM、GRU、MLP、TSR-RNN ts_decompose.py：时间序列分解 ts_loader：神经网络模型的数据加载器 ML_forecasting.py：通用机器学习模型，包

1.MNIST数据集简介 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9。 mnist_uint8.mat包含了MNIST数据集的全部数据，其中： train_x: 60000*784矩阵，60000个训练样本，每个训练样本像素值展开成了行向量。 train_y: 60000*10矩阵，60000个训练样本标签，每个样本标签中对应分类元素值为1，其余为0； test_x: 10000*784矩阵，10000个测试样本，每个训练样本像素值展开成了行向量。 test_y: 10000*10矩阵，10000个测试样本标签，每个样本标签中对应分类元素值为1，其余为0； 2. 人工神经网络简介 2.1 网络结构 一个基本的人工神经网络结构主要由以下三部分构成：输入层(x)、一个或多个隐藏层(h)、输出层(y)。 输

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语音识别ANN的实现 使用人工神经网络实现语音识别。 使用语言：Python 您需要numpy和scipy才能使其正常工作。 可以识别的词：“ Apple”，“ Banana”，“ Kiwi”，“ Lime”，“ Orange” ＃如何添加新词 在Audacity或任何音频处理软件中记录您的新单词。 将采样率设置为44100Hz，然后导出到.wav文件。 最好录制许多来自不同扬声器的样本，以提高准确性。 将wav文件放入training_sets目录。 将您的wav文件重命名为您要添加的单词+ -sample_index（例如：hello-1.wav，hello-2.wav）。 这样，特征提取器以后就可以轻松地在文件中进行迭代。 在featureExtractor.py中，将新单词附加到单词数组。 运行featureExtractor.py。 将在mfccData文件夹中生成

这个错误是在Master进程向子进程send消息时发现pipe已经关闭了的情况下由Master进程报出来的。 2019-12-16 14:33:02,pid-170096, Error [ERR_IPC_CHANNEL_CLOSED]: channel closed at ChildProcess.target.send (internal/child_process.js:578:16) at Worker.send (internal/cluster/worker.js:54:28) 经排查这个问题原因是子进程占用内存太多，触发了Linux内核的OOM Killer机制