:pie: 图像背景删除工具 :pie: 使用神经网络从图像中去除背景的工具 :page_facing_up: 描述： 该程序从照片中删除背景 :fireworks: 特征： 在PyTorch上增加了对新神经网络（ ， ）的支持 显着改善输出图像质量 通过添加了GUI 兼容Tensorflow 2.0 所有型号都支持在视频卡和处理器上进行处理 tqdm进度栏 该程序有很多图像预处理和后处理方法，可让您根据需要配置图像处理的质量和速度 从图像中删除背景而不会降低图像分辨率 该脚本不仅可以处理单个文件，还可以处理输入文件夹中的所有图像并将它们以相同的名称保存在输出文件夹中 通过此实现了对神经网络的支持，并改善了其工作结果 :umbrella_on_ground: 自己在上尝试该程

金字塔形卷积 这是我们的论文的PyTorch实现。 （请注意，这是ImageNet上图像识别的代码。有关语义图像分割/解析的信息，请参见以下存储库： : ） 在ImageNet上训练的模型可以在找到。 PyConv能够提供比基线更高的识别能力（有关详细信息，请参见）。 ImageNet上的准确性（使用默认培训设置）： 网络 50层 101层 152层 ResNet 76.12％（ ） 78.00％（ ） 78.45％（ ） PyConvHGResNet 78.48 ％（ ） 79.22 ％（ ） 79.36 ％（ ） PyConvResNet 77.88 ％（ ） 79.01 ％（ ） 79.52 ％（ ） 使用更复杂的训练设置（例如，使用附加数据增强（CutMix），将bach大小增加到1024，学习率0.4，余弦调度程序超过300个纪元以及使用混合精度来加

金宝血透机AK98操作手册 Before you get started Machine Description ....

DQN-雅达利 深度Q网络实现。 实施从论文《和得出。 结果 游戏视频-DQN Nature Paper 每集奖励 实施摘要 DQN自然架构实施 输入：84×84×4图像（使用历史记录的最后4帧） 转换层1：32个8×8滤光片，步幅为4 转换层2：64个4×4步幅的滤镜 转换层3：64个3×3滤光片，步幅为1 完全连接1：完全连接，由256个整流器单元组成 输出：完全连接的线性层，每个有效动作均具有单个输出。 DQN Neurips架构实施 输入：84×84×4图像（使用历史记录的最后4帧） 转换层1：16个8×8滤光片，步幅为4 转换层2：32个4×4步幅的滤镜 完全连接1：完全连接，由256个整流器单元组成 输出：完全连接的线性层，每个有效动作均具有单个输出。 其他参数 优化器：RMSProp 批量大小：32 电子贪婪：0.1 怎么跑 创建一个新环境 例子： conda

MixHop和N-GCN ⠀ PyTorch实现的“ MixHop：通过稀疏邻域混合进行的高阶图卷积体系结构”（ICML 2019）和“一个高阶图卷积层”（NeurIPS 2018）。 抽象 最近的方法通过近似图拉普拉斯算子的本征基，将卷积层从欧几里得域推广到图结构数据。 Kipf＆Welling的计算效率高且使用广泛的Graph ConvNet过度简化了逼近度，有效地将图形卷积呈现为邻域平均算子。 这种简化限制了模型学习三角算子（图拉普拉斯算子的前提）的作用。 在这项工作中，我们提出了一个新的图卷积层，该层混合了邻接矩阵的多种幂，从而使它能够学习增量算子。 我们的层展现出与GCN相同的内

stanford machine learnig in coursera,本人跟课完成的matlab代码，总共8个exercise

套材下料代码matlab Python 编程作业 该 repo 包含我自己的所有个人作品/提交的 Python 版本课程，来自 github 用户：和 . 他们用 Python 提供作业，我自己完成。 该存储库包含由 Andrew Ng 教授教授的编程作业的 Python 版本。 这可能是最受欢迎的在线机器学习入门课程。 除了受欢迎之外，它还是任何感兴趣的学生可以开始学习机器学习的最佳机器学习课程之一。 这门课一个不幸的方面是编程作业是在 MATLAB 或 OCTAVE 中进行的，可能是因为这门课是在 python 成为机器学习的首选语言之前完成的。 Python 机器学习生态系统在过去几年呈指数级增长，并且仍在获得动力。 我怀疑许多想要开始机器学习之旅的学生也想从 Python 开始。 正是出于这些原因，我决定用 Python 重写所有的编程作业，这样学生们就可以从他们的学习之旅开始就熟悉它的生态系统。 这些作业与班级无缝协作，不需要任何在 MATLAB 作业中发布的材料。 以下是这些作业集的一些新的有用功能： 分配使用 ，它提供了比原始 MATLAB/OCTAVE 分配更容易的直观

ML-ATIC 在 API的帮助下，基于机器学习方法的异常流量识别分类器。 这是我的本科毕业设计代码。 而且代码中会有很多错误。 无论如何，在训练模型和评估中可能有一些不合适的方法。 欢迎您发现它。 有任何疑问，请给我发电子邮件！ 要求 Java SE 7 Maylib中的Jars 来自KDDCUP99的数据，我使用受计算资源限制的10％版本。 安装 将TrainAndTest.zip和Model.zip解压缩到数据文件中。 通过添加原始数据的头对Train.arff和Test.arff进行了预处理。 如果有兴趣，您可以打开它，然后进行探索。 Java文件中有一些字符编码问题，它们是UTF-8和GB18030。 并可能在注释中导致一些错误。 文件模型包含一些训练有素的模型，可以直接使用。 您还可以通过运行BuildTree.java，TestBP.java和TestLibs

siamese-fc：使用完全卷积暹罗网络以50-100 FPS进行任意对象跟踪

ist的matlab代码Python机器学习算法 用Python实现的流行和不流行的机器学习和数据处理算法参考：Sergios Theodoridis的“机器学习：贝叶斯优化观点” 除非脚本中另有说明，否则大多数算法都是由我自己根据参考文献中的理论从头开始实现的。 对于每种算法，将有一个笔记本测试文档和一个干净的python脚本。 该存储库中实现的算法包括： 1. Adaboost 2. Adaptive Projected Subgradient Method (APSM) 3. Convolutional Neural Network (CNN) 4. Compressed Sensing Matching Pursuit (CSMP) 5. Decision tree 6. Fuzzy C Means 7. Hierarchical and DBSCAN Clustering 8. Iterative Shrinkage/Thresholding (IST) algorithms 9. Kernal PCA 10. K-means family 11. KNN 12. Linea