博客文章： https://blog.csdn.net/lm19770429/article/details/124221123 https://blog.csdn.net/lm19770429/article/details/124981430

Python银行反欺诈项目代码，数据已脱敏处理，并只保留了部分数据。数据中有flag，in_date，ip，terminaltype phone，versioncode，userno，certno这几列，根据训练集进行学习，在测试集上进行测试，得到还不错的评估指标。

深度学习大作业文本分类任务源代码。 使用说明如下： Baselines baseline运行方法：运行 codes/baselines/run.py ， 用 --model参数指定需要运行的模型（必选），用 --dataset 参数指定数据集（可选，默认为AGNews） baseline中各模型的超参数设置见各模型定义文件中 预训练参数下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1wqxUAA4LpE3LIgF3kP-6QQ 提取码：gaw3 下载后放入 codes/baselines/pre_trained 中即可 数据集： 中文数据集，原作者从THUCNews中抽取的20万条新闻标题。一共10个类别，每类2万条。 类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。 英文数据集，来自文本分类经典数据集AG News，包含新闻的标题、内容和标签。使用中对数据进行了简单处理，将标题和内容进行了拼接作为一列，并将训练数据划分为了训练集和验证集。一共4个类别，每类13900条。 类别：世界、体育、商业、科技。

基于YoloV4的绝缘子目标检测程序源代码+数据集+训练模型，人工智能课程设计作业。文件结构 . │ predict.py # 对图片进行预测 │ train.py # 训练模型 │ voc_annotation.py # 对VOC数据集处理导出索引 │ yolo.py # 预测程序的子程序 │ ├─img # 存放预测后的图像 ├─logs # 存放训练的模型文件 ├─model_data # 存放预训练模型 │ new_classes.txt # 类别的名称 │ yolo_anchors.txt # 先验框的大小 │ ├─nets # 网络结构 │ CSPdarknet.py # CSPdarkNet53主干特征网络 │ yolo4.py # FPN、SPP等网络 │ yolo_training.py # 模型训练子程序 │ ├─utils # 数据加载、NMS等 │ dataloader.py # 数

Freescale KDS GCC 链接文件解析与代码数据存放位置设置解析。

我的代码数据结构求修改

第1章 Python语言快速入门 第2章 数据处理与可视化 第3章 Python在高等数学和工程数学的应用 第4章 概率论与数理统计 第5章 线性规划 第6章 整数规划与非线性规划 第7章 插值与拟合 第8章 微分方程模型 第9章 综合评价方法 第10章 图论模型 第11章 多元分析 第12章 回归分析 第13章 差分方程模型 第14章 模糊数学 第15章 灰色系统预测. 第16章 Monte Carlo模拟 第17章 智能算法 第18章 时间序列分析 第19章 支持向量机 第20章 数字图像处理

数据可视化课程整体代码+数据.zip

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斯坦福大学CS231N-2022课程第一个大作业，包含原始的starter-code package（也可以从课程网页下载）以及本人所完成的所有代码。通过代码对比可以知道代码修改部分。相关解说参见博客https://chenxiaoyuan.blog.csdn.net/article/details/124630014。