内容概要：《大数据与人工智能》期末大论文，课程作业，重点知识梳理知识点归纳，心得体会，教学建议，课程评价。
适用人群：计算机相关专业软件工程大数据计算机等专业期末复习或者作业，水平有限有错误希望提出更改一起交流一起进步。
能学到什么：大数据与人工智能基础知识，名词概念，期末总结格式，包括神经网络模型、超参数、激活函数、学习率、卷积神经网络、python常用库基础语法概括等等。
2022-12-10 09:28:21
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自然语言处理(NLP)帮助智能机器更好地理解人类语言，实现基于语言的人机交流。计算能力的最新发展和大量语言数据的出现，增加了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别，特别是NLP等领域的应用取得了显著的进步，数据驱动策略的应用已经非常普遍。本调查对得益于深度学习的NLP的不同方面和应用进行了分类和讨论。它涵盖了核心的NLP任务和应用，并描述了深度学习方法和模型如何推进这些领域。我们进一步分析和比较不同的方法和最先进的模型。
2022-12-09 18:30:22
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Omega-AI：基于java打造的深度学习框架，帮助你快速搭建神经网络，实现训练或测试模型，支持多线程与GPU运算。
2022-12-09 16:27:51
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insightface是当前比较新和常用的人脸识别模型，本程序是基于insightface的人脸识别程序，可以实现实时视频识别和图片识别，识别准确率高和速度快，代码有注释，附有安装说明。如果遇到问题也可以和我交流。
2022-12-09 16:27:49
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茶叶7种常见病害数据集，红叶斑病、藻叶斑病、鸟眼病;灰色枯萎;白色现货;炭疽病;棕色的枯萎。该数据集还包含一类健康茶叶。每个类都包含100多个图像。
茶叶7种常见病害数据集，红叶斑病、藻叶斑病、鸟眼病;灰色枯萎;白色现货;炭疽病;棕色的枯萎。该数据集还包含一类健康茶叶。每个类都包含100多个图像。
2022-12-09 15:28:27
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常见10类水果作物叶片病害数据集，该数据集包含256x256张彩色图像，使用Keras图像增强技术随机改变其原始属性以创建更多已有的图像，每类水果作物4-5种疾病，每种疾病100-500张图片不等
2022-12-09 15:28:27
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车型分类数据集，MPV, SUV，敞篷皮卡，轿车，旅行车，每类车型图片200-400张不等
车型分类数据集，MPV, SUV，敞篷皮卡，轿车，旅行车，每类车型图片200-400张不等
车型分类数据集，MPV, SUV，敞篷皮卡，轿车，旅行车，每类车型图片200-400张不等
2022-12-09 15:28:26
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橙子多类疾病数据集，该数据集用于构建机器学习和深度学习算法，以对橙子的疾病进行分类。在这个数据集中，有一类是新鲜橙子，还有其他三类疾病，柑橘溃疡病，黑斑病和柑橘黄变病。每类疾病200-300张图片不等。
2022-12-09 15:28:25
230.43MB
传统装饰图案数据集，主数据集(decor.zip)是485张传统装饰图案的彩色图像(150x150x3)和带有decor.csv标签的文件。图片文件格式为。png，标签为整数和值。文件DecorColorImages。H5由这个集合的预处理图像图像张量和目标(标签)组成。
2022-12-09 15:28:25
69.6MB
船坞-船型分类数据集，该数据集包含9种类型的船只的图像。它包含两个目录“TRAIN”和“TEST”，分别有1162和300个图像。训练图像在特定类本身的目录中提供。目录的名称是用于提交的“类标签”。目的是将“TEST”图像归为9类中的一类。分为：船型渡船、贡多拉、帆船、游船、皮划艇、充气船、纸船、浮筒、货船
2022-12-09 15:28:24
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