仅供学习参考

QT 做一个简易表情代码有显示表情插入表情功能

网络模型共含有19层，其中7层传统卷积层、8层深度可分离卷积层、4层最大池化层。同时，使用了 Adam优化器及对数损失函数。网络结构如图4所示，顺序从左至右、从上至下，并做以下说明： Conv为传统卷积层，其后3个参数分别代表：卷积核个数、卷积核大小、步长。 activation表示该层对应的激活函数。 SeparableConv为深度可分离卷积层，其后2个参数分别代表：卷积核个数、卷积核大小，步长均为 1。 MaxPooing为最大池化层，其后2个参数分别代表：滤波器大小、步长。 ReLU为线性整流函数，作为卷积后的激活函数，相比sigmoid函数和tanh函数有着更好的效果。 softmax用于将最后一层卷积输出的七个数值映射到（0,1）区间，并使它们和为 1。 这样能更直观地以概率的形式显示结果。 在每一层卷积过后，都加入了批量归一化（Batch Normalization，BN）层，图中未标出。批量归一化对网络训练的各个方面都有一定的提升作用。它可以加快训练并提高性能、解决梯度消失的问题、规范权重、优化网络梯度流等，所以很有必要加入。 整个网络参数数量仅为75906个，其中可训

我博客所对应的数据集,https://blog.csdn.net/fanzonghao/article/details/86543538

表情识别数据集，共有7种表情，分别对应于数字标签0-6，具体表情对应的标签和中英文如下：0 anger 生气； 1 disgust 厌恶； 2 fear 恐惧； 3 happy 开心； 4 sad 伤心；5 surprised 惊讶； 6 normal 中性。

毕设人脸表情数据集_喜怒哀乐惊讶带voc和yolo标签.zip 毕设用的数据集图片，自己收集标注，voc和yolo格式标签

自述文件 该存储库包含该论文的数据，代码，预训练的模型和实验结果： [SEntiMoji：由Emoji推动的用于软件工程中情感分析的学习方法] 。 森蒂莫吉 这项研究提出了SEntiMoji，它利用来自Github和Twitter的包含表情符号的文本来改善软件工程（SE）领域中的情感分析和情感检测任务。 事实证明，SEntiMoji能够在代表性的基准数据集上显着胜过现有的SE自定义情感分析和情感检测方法。 总览 data/包含本研究中使用的数据。 它包含两个子文件夹： GitHub_data/包含用于训练SEntiMoji的已处理表情文字。 benchmark_dataset/包含用于评估

CKEditor 5表情符号功能 该软件包为CKEditor 5实现了表情符号功能。 该插件是在黑客马拉松期间创建的，它大致基于链接插件的源代码。 它基本上将Unicode表情符号插入到当前光标位置的编辑器中。 CKEditor 5兼容性 该插件建立在最新的CKEditor 5稳定版本（ v11.0.1 ） v11.0.1 。 :smiling_face_with_sunglasses: 启用表情符号插件 由于这是第三方插件，因此默认情况下未在CKEditor 5中启用它，而必须手动将其添加到其中。 有关更多信息，请参见有关的官方文档。 要安装它，请运行： npm install --save @wwalc/ckeditor5-emoji 更新构建配置时，请使用以下内容： @wwalc/ckeditor5-emoji/src/emoji –插件导入路径 Emoji –插件名称 emoji –工具栏项目（按钮） 开发环境 要启用该插件，您

jquery样式emoji表情加输入框

android基于环信自定义群聊以及表情简单集成，涉及到表情键盘的流畅切换