在Pyrotch上实现情感分类模型，包含一个BERT 模型和一个分类器（MLP），两者间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能，预训练的参数使用HuggingFace的bert_base_uncased模型。同时在代码中实现了基于预训练BERT模型的下游情感分类任务的fine_tune，包含了训练集上的训练、测试集上测试评估性能等内容。 情感分类的大致过程为：首先，将一个句子中的每个单词对应的词向量输入BERT，得到句子的向量表征。然后将句向量经过dropout层再输入分类器，最后输出二元分类预测。

流程图+代码+实验结果，保姆级注释~

一、 实验内容： 线性平滑滤波实现 非线性平滑滤波实现——中值滤波 线性锐化滤波实现 非线性锐化滤波实现 二、 实验要求： 熟练掌握基于Matlab函数的空域滤波实现方法 比较体会各种空域滤波的适应场合及优缺点

摘要:VC/C++源码,图形处理,Opengl 　　Opengl三维源码，VC++飞行地图演示，模拟飞机飞行、三维场景编辑器源程序代码，运行测试前，请先把生成的EXE文件拷出到根目录中运行，运行后可看到飞机在一片山河湖泊之上飞行，这是一本关于VC++ Opengl使用的三维空间程序补全，主要是用于大型的3D游戏开发。 来源:乐乐源码(www.lelecode.com)

朴素贝叶斯matlab源码 ImageProcessing ###项目意义与目的 看过很多有关模式识别,数据挖掘,机器学习的书,也研究过分类,聚类很多算法,朴素贝叶斯,knn,神经网络,支持向量机,但是都没有真正的实践过. 理论和实践是有差距的.所以需要动手实践. 以前的各种实践,受限于数据来源,不得不按照某种分布产生一些随机数,失去了锻炼数据挖掘中特征选择和生成的乐趣. 现实中我们拿不到电商网站的销售数据,跟踪不了用户的访问历史,就连抓微博数据都有诸多限制.唾手可得的似乎只有图片和文字了. 图片处理应该是比较成熟的一个领域,有着大量的资料可供参考.所以我想拿图片处理来练手. 本项目中我们主要选取人脸识别和图片搜索两个方向. 人脸识别,给出一张照片,给出可能是人脸的部分. 图片搜索,需要在人脸识别完成的基础上进行,给出一张照片,识别出人脸,找出照片库中其他含有该人脸的照片. 采用matlab来验证算法的可行性,视进展决定是否用其他语言来实现. ###项目计划 暂定计划如下 11.6-11.24:学习已有材料,知识储备 11.25-12.8:完成人脸识别部分功能 12.9-12.31:完

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本教程将介绍如何使用Python进行数据集的处理和分析，包括数据集的读取、清洗、转换、分析和可视化等。我们将以Titanic号乘客生存情况数据集为例，通过一系列的实战案例，逐步学习数据集的处理和分析。 1. 确定数据集 2. 数据集读取 3. 数据集清洗 4. 数据集转换 5. 数据集分析 6. 数据集可视化

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实现了2D的图像处理，关于图像的各种方式的DCT变换，以及反变换。

拍摄或者扫描图像不是规则的矩形，会对后期处理产生不 好影响，需要通过透视变换校正得到正确形状