将自适应梯度算法（Adagrad）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中train.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。

将自适应矩估计算法（Adam）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中Adam.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。

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基于径向基神经网络（RBFNN）的数据预测模型（Python实现），压缩包中源码RBFNN.py为模型的训练过程，训练结束后会保存训练好的的模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括各种误差指标，.npy文件为训练后生成的中心点、宽度向量等参数，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集。

使用Python实现广义回归神经网络（GRNN）用于数据预测，压缩包中源码GRNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，同时对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为保存预测的值及预测误差值。

人的姿态检测，尤其是老年人的行为监护，比如站，坐，躺，以及摔倒等。

2048小游戏python源码，有兴趣的可以看看，挺好玩的。

基于python实现DIY字符画将图片转换成字符画图像源码 在PyCharm中运行《DIY字符画》即可进入如图1所示的系统主界面。 具体的操作步骤如下： （1）单击主界面中的“导入图片”按钮，然后在弹出的窗口中选择需要转换为字符画的原图。操作如图2所示。 （2）图片选择完成以后，将自动返回程序的主界面当中，此时选择的图片将显示在程序主界面的左侧位置。如图3所示。 （3）图片选择完成以后，可以在“导入图片”按钮下面的编辑框中输入自定义字符，如果不设置自定义字符时，系统将使用默认字符进行转换。输入字符的编辑框如图4所示。 （4）在输入自定义字符编辑框的下面，选择转换后字符画图片的清晰度。如图5所示。 （5）以上操作完成以后，需要单击“转换”按钮实现字符画图片的转换，在转换期间主界面中间的位置将显示等待提示。如图6所示。 （6）当字符画图片转换完成以后，等待提示将自动消失，此时转换后的字符画图片将显示在主界面的右侧位置。如图7所示。 更多项目内容可下载查看，源代码已经打包好上传，且生成了exe可执行文件版本，点开即可直接运行。 项目导入到pycharm等编译器当中可以查看

本文实例为大家分享了python实现抠图给证件照换背景的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #建立显示图片的函数 def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() #导入前景图 img=cv2.imread('font.jpg') #图片导入 img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #转换颜色模型 print(img.shape) #打印图片规格

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